Statistics for Engineers and Scientists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:William Navidi

出品人:

页数:901

译者:

出版时间:2007-01-04

价格:185.7

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073309491

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 统计学
• 数学
• _教材
• Q数学
• 统计学
• 工程统计
• 科学统计
• 数据分析
• 概率论
• 假设检验
• 回归分析
• 实验设计
• 统计建模
• 数据科学

机械工程中的热力学：基础与应用 图书简介 本书深入探讨了机械工程领域中至关重要的热力学原理及其在实际工程问题中的应用。内容涵盖了从宏观到微观的能量转化、物质状态变化以及系统平衡的严谨分析，旨在为工程专业学生和从业人员提供坚实的基础和全面的应用指导。 第一部分：热力学基础与第一定律 本书的开篇部分系统地介绍了热力学的基本概念和术语。我们首先明确了“系统”、“环境”、“边界”的定义，并区分了宏观热力学与统计力学的基本视角。重点阐述了热力学平衡态的概念，以及温度作为宏观量如何量化物质的内禀热特性，同时探讨了温标的建立与转换（如摄氏温标、开尔文温标）。 紧接着，我们详细介绍了热量（Q）和功（W）这两种能量传递形式的本质。热量被定义为由于温差引起的能量传递，而功则涵盖了各种形式的机械功（如体积功、轴功）。我们对静力学功和流动功进行了细致的分析，特别是针对活塞-气缸装置中的压力-体积功的计算，引入了积分方法来处理非恒定过程。 本书的核心内容之一是对热力学第一定律的全面阐述。该定律被表述为能量守恒定律在热力学过程中的体现：系统内能的增量等于净传入系统的热量与净对系统做的功之和。我们通过推导适用于定容过程和定压过程的能量方程，展现了内能（U）作为状态函数的特性。对于封闭系统和控制体（控制容积），我们分别推导并应用了相应的能量方程。特别地，在控制体分析中，我们引入了焓（H）的概念（$H = U + PV$），并详细解释了焓在描述物流进出系统时的重要性。通过大量的实例分析，读者将掌握如何利用第一定律解决涉及气体、蒸汽、液体等工质的循环和过程分析问题，例如定容加热、定压膨胀、绝热过程等。 第二部分：热力学第二定律与熵 第二部分将读者带入热力学的更高层面——第二定律，这是理解能量质量和过程方向性的关键。我们从开尔文-普朗克表述（不可能制造出只吸收热量而不产生其他影响的热机）和克劳修斯表述（热量不能自发地从低温物体传递到高温物体）开始，构建了第二定律的理论框架。 本书详细阐述了卡诺循环及其作为理想热力学循环的基准地位。通过对卡诺循环中热效率的分析，我们引入了热力学温度的绝对尺度，即开尔文温标的严格定义。 随后，熵（S）作为状态函数的概念被引入，它是第二定律的量化表达。我们阐述了熵的微观统计意义——衡量系统微观状态的无序程度。通过克劳修斯不等式（$oint frac{delta Q}{T} le 0$），我们推导出了熵增原理：对于任何自发过程，孤立系统的熵总是增加的；对于可逆过程，熵保持不变。本书强调了熵在判断过程方向性和计算可逆功方面的关键作用。 我们运用熵分析了各种实际过程，如： 1. 可逆与不可逆过程的比较：通过计算实际过程的熵产生，量化了过程的不可逆程度。 2. 等熵过程分析：针对等熵压缩和膨胀过程，利用熵的特性计算了功和温度的变化。 3. 热力学能：引入了亥姆霍兹自由能（F）和吉布斯自由能（G）的概念，它们是判断等温等容或等温等压下过程自发性的有力工具。 第三部分：工质的性质与相变 理解工质的热力学性质是应用热力学的先决条件。本部分专注于纯净物质的热力学性质图表和关系。 我们首先聚焦于纯物质的相平衡，特别是水蒸气的性质。详细介绍了p-v-T图，包括临界点、三相点，以及饱和区的特性。读者将学会如何使用饱和蒸汽表和过热蒸汽表，通过查表法确定工质在不同状态下的比体积、比内能、比焓和比熵。 为了更精确地处理复杂状态，本书引入了理想气体状态方程 ($PV=mRT$)，并讨论了其适用范围和局限性。对于偏离理想气体行为的实际气体，我们介绍了压缩因子（Z）的概念，并展示了如何利用普遍压缩因子图进行状态分析。 此外，本部分还深入讨论了利用热力学性质关系进行推导的方法。通过麦克斯韦关系式，我们展示了如何从基本状态函数（如P, V, T）导出其他热力学性质，如比热容（$C_p$ 和 $C_v$）之间的关系，以及它们如何随温度和压力变化。 第四部分：热力学循环与性能分析 本部分将前几部分的原理应用于解决核心的能量转换装置的设计与性能评估问题。 1. 蒸汽动力循环：详细分析了朗肯循环，这是现代火力发电厂的基础。我们探讨了增加循环效率的工程手段，如再热、回热（预热给水）的原理和效果，并计算了包含这些改进的循环净功和热效率。 2. 气体动力循环：深入研究了理想布雷顿循环（用于燃气轮机），分析了其热效率与压缩比之间的关系。对于往复式内燃机，本书分析了奥托循环和狄塞尔循环，重点讨论了它们在有限温差下，相对于理想可逆循环的实际性能损失。 3. 制冷与热泵循环：阐述了反向卡诺循环，并分析了实际的蒸汽压缩制冷循环。我们定义并计算了制冷系统的性能系数（COP），并比较了其与热泵性能系数之间的关系。 第五部分：流动的热力学分析——流动的能方 本章将热力学第一定律应用于流体流动问题，即控制体分析。我们详尽推导了流动的能量方程（流体控制体的第一定律），该方程包含了对流项、剪切功以及机械功。通过对该方程的简化和应用，我们分析了以下关键工程现象： 1. 节流过程：分析了等焓膨胀阀和喷嘴中的流动，理解了节流过程的本质——高熵增过程。 2. 管道流动中的能量损失：探讨了摩擦阻力和机械损失对系统性能的影响，并介绍了如何将这些损失量化到能量方程中。 3. 涡轮机和压气机的分析：应用流动的能量方程计算了这些关键部件的等熵效率，这是衡量其性能优劣的重要指标。 全书贯穿了大量的工程实例和习题，旨在培养读者将抽象的热力学定律转化为解决实际机械和能源工程问题的能力。理论的严谨性与工程应用的实用性相结合，使本书成为一本不可或缺的工程热力学参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在翻开这本书之前，我对统计学的印象还停留在枯燥的公式和晦涩的理论上。然而，这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常“易懂”的方式，将统计学这一看似复杂的学科变得亲切起来。作者的写作风格非常流畅，语言简洁明了，即便是对于初学者而言，也能够轻松理解。书中对于统计概念的解释，往往会辅以形象的比喻和生动的图示，这极大地降低了学习的门槛。我特别喜欢书中关于概率分布的部分，作者没有直接抛出大量的数学推导，而是先从直观的例子入手，比如抛硬币、抽奖等，来解释不同概率分布的特性和应用场景。例如，正态分布的讲解，就通过描绘学生考试成绩、测量误差等现实中的分布情况，让读者对“钟形曲线”有了深刻的认识。同样，在介绍抽样调查时，书中也详细阐述了不同抽样方法的优缺点，以及如何在实际操作中避免偏差，确保调查结果的可靠性。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，让我能够一步步建立起对统计学的信心，并逐步掌握各种分析工具。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我最大的感受是这本书的“工程导向性”非常强。作者似乎深谙工程师和科学家在工作中会遇到的实际问题，并将统计学知识巧妙地融入其中。书中提供的例题和习题，都紧密围绕着工程领域的热点问题，例如产品质量控制、过程优化、风险评估等。我尤其欣赏书中关于统计过程控制（SPC）的章节，作者详细介绍了各种控制图的构建和应用，以及如何利用SPC来监测生产过程的稳定性并及时发现异常。这对于提升产品质量和降低生产成本具有直接的指导意义。另外，书中对于模型诊断和模型选择的讨论，也相当到位。它不仅教你如何建立模型，更重要的是教你如何评估模型的有效性，以及在多个模型之间进行选择。这种关注“实效”的讲解方式，让我觉得这本书的价值远远超出了纯粹的理论学习，它真正能够帮助我提升工作效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深入程度让我感到惊喜，它绝对不是一本浅尝辄止的入门读物，而是一本能够引导读者进行深度探索的专业参考书。对于那些希望在统计学领域有所建树的工程师和科学家来说，这本书提供了一个坚实的基础和广阔的视野。书中涉及的一些高级统计技术，例如实验设计（DOE）、方差分析（ANOVA）以及非参数统计方法，都进行了详尽的介绍。在实验设计方面，作者详细讲解了如何根据研究目的设计出最优的实验方案，以最大限度地提高信息获取效率并减少资源浪费。对于ANOVA的阐述，不仅涵盖了单因素和多因素方差分析，还深入探讨了事后检验以及如何解读方差分析表中的各项统计指标。此外，书中对统计软件的应用也给予了足够的关注，尽管没有详细到每一步操作，但对于如何利用常见的统计软件（如R或Python）来实现书中的方法，提供了清晰的指引。这种理论与实践相结合的模式，极大地提升了这本书的实用价值，让我能够将学到的知识转化为解决实际工程难题的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的启示远不止于统计方法的学习，更在于它培养了我一种严谨的数据分析思维。作者在讲解每个统计概念时，都会强调其背后的逻辑和应用前提，让我们明白统计方法并非万能，而是在特定条件下才能发挥作用。书中对于数据预处理、异常值处理以及假设检验的严格要求，让我意识到数据质量的重要性。在处理实际问题时，我开始更加审慎地对待原始数据，并主动去理解数据的分布和潜在偏差。此外，书中对于统计结果的解释，强调了“统计显著性”与“实际显著性”的区别，这对于避免过度解读数据、做出仓促结论至关重要。我曾遇到过一个项目，统计分析显示某个因素有显著影响，但经过深入思考和结合领域知识，发现这种影响在实际工程中微不足道，幸亏有了这本书的提醒，才避免了误判。这本书让我从一个“数据使用者”转变为一个更具批判性思维的“数据分析者”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容远超我的预期，它不仅仅是一本统计学教科书，更像是一本为工程师和科学家量身定制的“思维工具箱”。作者在内容编排上煞费苦心，从基础概念的引入到高级方法的讲解，都循序渐进，丝毫不给读者留下“掉队”的机会。我尤其欣赏书中大量的案例分析，这些案例来源于真实的工程和科研场景，读起来非常生动，而且能立刻将抽象的统计原理与实际应用联系起来。例如，在讨论假设检验时，作者并没有停留在理论层面，而是详细剖析了如何根据具体工程问题设定零假设和备择假设，并解读了不同P值在实际决策中的含义。再比如，在讲授回归分析时，书中提供了一个分析材料强度的案例，通过引入多个预测变量，清晰地展示了如何构建多重线性回归模型，并评估各变量的显著性以及模型的整体拟合优度。这种贴近实际的讲解方式，让我能够更深刻地理解统计工具的威力，也激发了我将这些方法应用到自己正在进行的研究项目中的热情。此外，书中对于数据可视化和结果解释的重视，也让我受益匪浅。它强调的不仅仅是计算出统计量，更重要的是如何将这些量化的结果转化为有意义的见解，并有效地传达给他人。

评分☆☆☆☆☆

好！！！

评分☆☆☆☆☆

好！！！

评分☆☆☆☆☆

好！！！

评分☆☆☆☆☆

好！！！

评分☆☆☆☆☆

好！！！