Experimental Methods for Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:J.P. Holman

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2000-12-01

价格:USD 74.36

装帧:Paperback

isbn号码:9780071181655

丛书系列:

图书标签:

• 工程方法
• 实验设计
• 数据分析
• 测量技术
• 误差分析
• 实验仪器
• 工程实践
• 科学研究
• 统计学
• 实验报告

《工程学实验方法》 本书旨在为工程师提供一套全面而实用的实验方法论，涵盖从实验设计、数据采集与分析到结果解释与报告撰写的整个流程。本书并非仅仅罗列各种实验技巧，而是强调背后蕴含的科学原理和严谨的逻辑思维，帮助读者构建一套系统性的实验研究框架。 第一部分：实验设计的基石 在开始任何实验之前，清晰的实验设计是成功的关键。《工程学实验方法》将引导读者深入理解实验设计的基本原则，包括： 明确研究问题与目标： 如何将实际工程问题转化为可验证的科学假设？本书将教授如何提炼核心问题，设定可衡量、可实现的实验目标，确保实验的方向性和有效性。 变量识别与控制： 区分自变量、因变量和控制变量，并深入探讨如何精确控制无关变量，以最大限度地减少其对实验结果的影响。我们将介绍多种控制技术，从物理隔离到统计学方法。 实验方法的选择： 针对不同的工程领域和研究问题，本书将介绍各种常用的实验方法，如对比实验、响应面法、析因设计等，并详细阐述它们各自的适用场景、优缺点以及如何根据实际情况进行选择和优化。 统计学在实验设计中的应用： 即使是最简单的实验，也需要考虑统计学原理。《工程学实验方法》将从根本上介绍统计学在实验设计中的作用，包括样本量估算、随机化设计、重复和区组设计，以及如何利用统计学工具提高实验的可靠性和推广性。 预实验与试点研究： 在进行大规模或耗时费力的实验之前，进行小规模的预实验或试点研究至关重要。本书将指导读者如何设计和执行预实验，以评估实验可行性、优化参数设置、预测潜在问题，从而避免在正式实验中浪费宝贵的资源。 伦理考量与安全规范： 任何工程实验都必须遵守相关的伦理规范和安全规定。《工程学实验方法》将强调实验过程中的安全意识，指导读者识别潜在风险，制定安全操作规程，并确保实验过程符合相关的行业标准和法律法规。 第二部分：数据采集与处理的艺术 精准可靠的数据是实验分析的基础。《工程学实验方法》将深入探讨数据采集的各个环节，以及如何有效地处理和预处理采集到的数据： 测量仪器与传感器： 了解不同类型测量仪器和传感器的原理、精度、分辨率和适用范围，以及如何正确校准和维护这些设备。本书将涵盖从基础的传感器到先进的测量系统。 数据采集技术： 介绍手动记录、自动数据记录器、数据采集卡以及各种接口技术，并探讨如何根据实验需求选择最合适的数据采集方式。 采样理论与方法： 深入理解采样频率、采样定理（如奈奎斯特-香农采样定理）等概念，并掌握如何在不同类型的信号（模拟信号、数字信号）中进行有效采样，以避免信息丢失或失真。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往包含噪声、异常值和缺失值。《工程学实验方法》将教授读者各种数据清洗技术，如平滑、滤波、插值、异常值检测与处理等，确保输入到分析阶段的数据是高质量的。 单位与量纲一致性： 在工程计算和数据分析中，单位和量纲的正确性至关重要。本书将强调在整个实验过程中保持单位和量纲的一致性，并介绍如何进行单位转换。 数据可视化初步： 在正式分析之前，通过可视化手段初步了解数据的分布和特征是很有帮助的。本书将介绍基础的数据图表类型，如散点图、折线图、直方图等，以及如何用它们来直观地展示数据。 第三部分：严谨的数据分析与解释 收集到的原始数据需要经过严谨的分析才能转化为有意义的结论。《工程学实验方法》将引导读者掌握各种数据分析技术： 描述性统计： 计算和解释均值、中位数、标准差、方差、极差等统计量，以概括数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 推断性统计： 学习如何利用样本数据对总体参数进行估计（点估计和区间估计），以及如何进行假设检验（如t检验、F检验、卡方检验等），以判断实验结果是否具有统计学意义。 回归分析： 掌握简单线性回归、多元线性回归以及非线性回归技术，以建立变量之间的数学模型，预测响应变量，并量化自变量对因变量的影响。 方差分析（ANOVA）： 学习如何使用ANOVA来比较多个组的均值是否存在显著差异，广泛应用于比较不同工艺参数、材料配方或设计方案的效果。 相关性分析： 评估两个或多个变量之间线性关系的强度和方向，帮助理解变量之间的依赖关系。 误差分析： 深入理解系统误差和随机误差的来源，学习如何量化和传播测量误差，并计算实验结果的不确定度，这是工程领域中至关重要的一环。 模型验证与选择： 在建立数学模型后，如何对其进行验证？本书将介绍交叉验证、留一法等模型验证技术，以及如何根据模型的预测能力、简洁性等标准选择最优模型。 实验结果的解释： 数据分析的最终目的是解释实验结果。《工程学实验方法》将指导读者如何将统计学结论与工程实际相结合，对实验结果进行有意义的解释，找出其背后的物理或工程机制。 第四部分：有效的沟通与报告 优秀的实验成果还需要通过清晰有效的沟通来传递。《工程学实验方法》将帮助读者掌握撰写高质量实验报告的技巧： 报告结构与内容： 介绍标准实验报告的组成部分，包括题目、摘要、引言、实验方法、结果、讨论、结论和参考文献，并详细阐述每个部分应包含的关键信息。 图表与公式的规范使用： 学习如何有效地使用图表（折线图、柱状图、散点图、饼图等）和公式来展示实验数据和分析结果，并遵循科学报告的排版规范。 语言表达的清晰与准确： 强调使用简洁、准确、客观的语言来描述实验过程和结果，避免模糊不清的表述和主观臆断。 讨论与结论的撰写： 指导读者如何基于实验结果进行深入讨论，分析可能存在的误差来源，提出改进建议，并清晰地总结实验的主要发现和结论。 同行评审与反馈： 鼓励读者互相学习，进行同行评审，并虚心接受反馈，不断提升报告的质量。 口头报告技巧： 除了书面报告，本书还将提供关于如何进行有效的口头报告的建议，包括演示文稿的制作、演讲技巧以及如何回答提问。 《工程学实验方法》是一本面向所有工程领域的实用指南，无论你是学生、研究人员还是在职工程师，都能从中获益。它将帮助你建立扎实的实验研究能力，提高解决工程问题的效率和可靠性，最终成为一名更加出色的工程师。

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This book includes so many essential errors. It is very likely to mislead the students who use this book.

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