Kinematic Analysis of Mechanisms (McGraw-Hill Series in Mechanical Engineering) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mcgraw-Hill Book Company

作者:Joseph Edward Shigley

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1969-06

价格:USD 119.64

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070568686

丛书系列:McGraw-Hill Series in Mechanical Engineering

图书标签:

• Mechanism
• Kinematics
• Mechanical Engineering
• Machine Design
• Linkage
• Motion Analysis
• Engineering Mechanics
• Robotics
• Dynamics
• Machine Elements

好的，这是一份关于一本假想的、与《运动学分析：机构分析》（Kinematic Analysis of Mechanisms）主题不相关的图书的详细简介。为了满足要求，这份简介将聚焦于一个完全不同的工程领域，并力求内容的深度和专业性，避免任何模式化的痕迹。 --- 复杂系统可靠性工程：基于动态故障模式与影响分析（DFMEA）的预测性维护策略 作者： 维克多·卡尔森 (Victor Carlson) / 艾米莉亚·罗德里格斯 (Emilia Rodriguez) 出版社： 先进工程文献出版集团 (Advanced Engineering Literature Press) ISBN： 978-1-6402-1987-5 --- 内容概述 本书深入探讨了现代高复杂度工程系统（如航空航天动力系统、大规模能源网格和尖端半导体制造设备）的可靠性工程前沿。它摒弃了传统的、基于静态概率的故障分析方法，转而聚焦于动态故障模式与影响分析（Dynamic Failure Modes and Effects Analysis, DFMEA）的构建、实施与优化。本书旨在为系统架构师、可靠性工程师以及运营管理者提供一个全面、可操作的框架，用以预测和管理那些在运行过程中随时间演变的、非线性的系统退化过程。 在当今工程领域，许多关键组件的故障不再是简单的“是”或“否”的二元事件，而是复杂的、多阶段的退化路径。例如，涡轮叶片的微裂纹扩展、电池组的热失控临界点，或网络交换节点的数据拥堵累积，这些都需要在时间维度上进行精细的建模。本书的核心贡献在于将随机过程理论与贝叶斯网络相结合，构建了能实时反映环境负载、操作历史和材料疲劳状态的动态风险评估模型。 全书共分六大部分，从基础理论奠定到前沿应用拓展，层层递进，确保读者能够完全掌握从数据采集到决策制定的完整流程。 第一部分：复杂系统可靠性基础与范式转变 本部分首先梳理了经典可靠性理论（如Weibull分布、平均故障间隔时间MTBF）的局限性，特别是在面对大数据和物联网（IoT）驱动的现代工业场景时。随后，重点介绍了向状态基维护（Condition-Based Maintenance, CBM）范式的转变。我们详细阐述了“系统状态空间”的概念，并引入了马尔可夫链与隐马尔可夫模型（HMM）来描述系统在不同健康状态之间的转换概率。本部分强调了区分随机故障与退化性故障的重要性，为后续的DFMEA构建奠定理论基础。 第二部分：动态故障模式与影响分析（DFMEA）的构建 这是本书的核心理论支柱。DFMEA超越了传统FMEA的静态清单，它要求工程师根据实时或周期性监测数据来动态调整故障的严重度（Severity）和发生率（Occurrence）评分。我们提供了详细的步骤指南，教导读者如何： 1. 识别退化路径： 建立从初始缺陷到完全故障的“故障树”的动态变体。 2. 传感器数据集成与特征提取： 如何利用振动分析、声学发射（AE）和热成像数据作为早期预警指标。 3. 贝叶斯网络建模： 运用结构化贝叶斯网络来量化输入变量（如温度波动、负载峰值）对特定故障模式概率的影响因子（IDF）。我们提供了具体的概率更新规则，用于在每次观测到新的系统状态变化时，实时修正风险优先级数（RPN）。 第三部分：剩余使用寿命（RUL）的预测性建模 准确预测组件的剩余使用寿命是实施有效预防性维护的关键。本部分专注于先进的寿命预测技术。内容涵盖： 基于物理的模型（Physics-of-Failure, PoF）： 结合材料科学知识，如Paris-Erdogan裂纹扩展定律，建立基于载荷历史的寿命预测模型。 数据驱动模型： 深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和高斯过程回归（GPR）在处理时间序列传感器数据方面的应用，特别是如何处理传感器噪声和数据缺失。 不确定性量化： 强调RUL预测必然带有不确定性。我们介绍了蒙特卡洛模拟和后验分布分析，以提供一个可信区间（Confidence Interval）而非单一的预测值，从而为维护决策提供更稳健的依据。 第四部分：维护策略的优化与经济性评估 可靠性分析的最终目标是优化维护成本与系统可用性之间的平衡。本部分将预测模型转化为实际的维护决策。 最优更换策略： 引入随机动态规划（Stochastic Dynamic Programming），用于确定在特定RUL预测区间内，何时进行预防性维护（PM）的成本效益最高。 维护资源分配： 针对拥有大量资产的企业，讨论如何使用多目标优化算法（如NSGA-II）来平衡备件库存、技术人员调度和系统停机时间。 价值流分析： 详细分析从被动维护到预测性维护（PdM）的经济转型过程，量化由于避免了意外停机而带来的收益（Opportunity Cost Avoidance）。 第五部分：高风险领域的案例研究 本部分提供了三个深入的、跨行业的应用案例，展示DFMEA在实际工程中的威力： 1. 航空发动机高周疲劳（HCF）监控： 如何将飞行剖面数据和燃油流量数据耦合，以预测关键转子部件的疲劳积累率。 2. 电网关键变压器的绝缘老化： 使用溶解气体分析（DGA）数据，结合温度漂移模型，预测变压器的介电击穿风险。 3. 高吞吐量半导体光刻机： 分析曝光光源的功率衰减与精密运动控制系统的漂移，以优化维护窗口，避免良率损失。 第六部分：未来展望与技术融合 最后，本书展望了下一代可靠性工程的趋势，包括：数字孪生（Digital Twins）在实时模拟退化路径中的作用、联邦学习（Federated Learning）在保护敏感运营数据前提下的多站点模型共享，以及可解释性人工智能（XAI）在澄清复杂预测模型决策过程中的重要性。 --- 本书特色 深度结合理论与实践： 每一章节都配有基于MATLAB/Python的伪代码示例和实际工程数据处理流程。 跨学科视角： 整合了统计学、控制论、材料科学和运筹学的核心概念。 面向决策者： 内容不仅服务于技术工程师，也为高层管理者提供了量化可靠性投资回报的工具。 本书是专为高级研究生、专业可靠性工程师、系统集成商以及希望将资产性能管理提升到预测和优化层面的行业领导者所著。它要求读者具备扎实的概率论和线性代数基础。

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