古莹奎、黄开启编著的《复杂机械系统性分 析与概率风险评价》系统地介绍了作者及其科研团队 近年来在复杂系统性方面的科研实践,具有针对 性、学术性和实用性较强的特点。全书共10章,第1 章介绍复杂机械系统性及其风险评价的研究现状 和实施的必要性;第2章介绍基于二元决策图的二态 系统重要度分析方法;第3章介绍基于多值决策图的 多状态系统重要度分析方法;第4章介绍基于性能水 平的多状态系统性分析方法;第5章介绍基于ET -DFT分层模型的动态概率安全评价方法;第6章介绍 基于离散时间贝叶斯网络的复杂系统动态概率安全评 价方法;第7章介绍基于ET-DFT分层模型的机械系统 重要度与诊断分析方法;第8章介绍基于贝叶斯网络 的系统性概率风险评价方法;第9章介绍基于固 定转移概率的多状态可维修系统性分析方法;第 10章介绍基于动态转移概率的多状态可维修系统 性分析方法。
本书可供从事性领域研究的相关专业师生和 科研工作者阅读参考。
本书从提高复杂机械系统的安全运行能力、预防和预测故障的发生、评估其性水平、评价与控制其风险的角度出发,从以下方面对复杂机械系统在生产、使用和维修中的性、风险评价、预防维修等问题进行研究,为产品设计、制造和使用者提供技术支持。(1)系统性风险评价的意义及国家的若干发展战略报告及相关规划中对提高系统性的要求;(2)基于二元决策图的二态系统重要度分析方法;(3)基于多值决策图的多状态系统重要度分析方法;(4)基于性能水平的多状态系统性分析方法;(5)基于ET-DFT分层模型的动态概率安全评价方法;(6)基于离散时间贝叶斯网络的复杂系统动态概率安全评价方法;(7)基于ET-DFT分层模型的机械系统重要度与诊断分析方法;(8)基于贝叶斯网络的性概率风险评价方法;(9)基于固定转移概率的多状态可维修系统性分析方法;(10)基于动态转移概率的多状态可维修系统性分析方法。本书可供从事性领域研究相关专业师生和科研工作者阅读参考。
古莹奎,河南南阳人,1976年3月生,工学博士,博士后,江西理工大学教授,硕士生导师,清华大学精密仪器与机械学系和加拿大University of Alberta访问学者。 黄开启,安徽宣城人,1969年6月生,江西理工大学副教授,硕士生导师,中国科学院自动化研究所"西部之光"访问学者。主要从事机械系统动力学与控制、设备状态监测与故障诊断方面的研究工作。主持和参与国家、省部级及企业委托课题10余项,发表学术论文20余篇,出版编著2部,获江西省科技进步三等奖1项,江西省高等学校科技成果奖1项。
第1章 绪论
1.1 性概率风险评价的意义
1.2 性技术发展的现状与趋势
1.3 性风险评价的研究现状与发展趋势
1.4 本章小结
第2章 基于二元决策图的二态系统重要度分析
2.1 引
2.2 二元决策图
2.2.1 BDD的基本结构
2.2.2 BDD的转化
2.2.3 逻辑算法
2.3 底事件的指标排序与约简规则
2.3.1 指标排序的影响
2.3.2 BDD的约简分析
2.4 基于BDD的系统性分析
2.4.1 定性分析
2.4.2 定量分析
2.5 二态系统重要度
2.6 实例分析
2.7 本章小结
第3章 基于多值决策图的多状态系统重要度分析
3.1 引
3.2 MDD结构及概率算法
3.2.1 MDD的结构
3.2.2 MDD的路径搜索与概率算法
3.3 直接逻辑偏导数
3.4 基于DPLD的多状态系统重要度分析
3.5 实例分析
3.6 本章小结
第4章 基于性能水平的多状态系统性分析
4.1 引
4.2 多状态系统及组件的性能描述
4.2.1 多状态系统组件的性能描述
4.2.2 多状态系统的性能描述
4.3 可修复系统的可用性分析
4.3.1 可修复多状态组件的马尔可夫模型
4.3.2 可修复系统及组件的可用度
4.4 基于α水平划分的多状态系统性能分析
4.5 实例分析
4.5.1 某数控机床供油子系统的性能描述
4.5.2 基于马尔可夫过程的性分析
4.5.3 α水平的分割
4.5.4 基于性能水平的重要度分析
4.6 本章小结
第5章 基于ET-DFT分层模型的动态概率安全评价方法
5.1 引
5.2 ET-DFT分层模型
5.3 ET-DFT模型的算法
5.3.1 基于BDD的ET-DFT模型静态子树分析
5.3.2 基于MC的ET-DFT模型动态子树分析
5.3.3 ET-DFT模型的综合求解
5.4 实例分析
5.5 本章小结
第6章 基于离散时间贝叶斯网络的复杂系统动态概率安全评价方法
6.1 引
6.2 DTBN
6.3 故障树向DTBN的转化
6.3.1 SFT向DTBN的转化
6.3.2 DFT向DTBN的转化
6.4 实例分析
6.5 本章小结
第7章 基于ET-DFT分层模型的机械系统重要度与诊断分析
7.1 引
7.2 重要度分析
7.3 系统诊断分析
7.3.1 ET-DFT分层模型的诊断分析
7.3.2 基于DTBN的ET-DFT分层模型诊断分析
7.4 实例分析
7.4.1 数控机床液压系统的重要度分析
7.4.2 数控机床液压系统的诊断分析
7.5 本章小结
第8章 基于贝叶斯网络的系统性建模分析
8.1 引
8.2 几种贝叶斯网络建模方法分析
8.2.1 Naive建模方法
8.2.2 直观建模方法
8.2.3 MLS和MCS建模方法
8.3 有效的MLS和MCS方法
8.3.1 用有效的MLS和MCS方法建立串联和并联系统的贝叶斯网络
8.3.2 用有效的MLS和MCS方法建立一般系统的贝叶斯网络
8.4 有效的MLS和MCS方法的优排序
8.5 基于启发法的系统优化
8.5.1 基于超级元件的启发法
8.5.2 减少排列数量的第二种启发法
8.6 实例分析
8.6.1 建立发动机起动困难的故障树
8.6.2 建立发动机起动困难的贝叶斯网络
8.6.3 确定发动机起动困难的贝叶斯网络中根节点的先验概率
8.6.4 性分析
8.6.5 重要度分析
8.7 本章小结
第9章 基于固定转移概率的多状态可维修系统性分析
9.1 引
9.2 单个可维修组件的状态列举
9.3 可维修组件的转移花费
9.4 多状态组件风险模型的分析
9.5 Markov过程的模拟
9.6 对于固定转移概率矩阵模型费用的优化和PM分配的模拟
9.6.1 模型A中参数的定义
9.6.2 模型A中的新模块
9.6.3 PM模拟的定义
9.6.4 模型的模拟结果
9.6.5 模型A的一些局限和解释
9.7 本章小结
第10章 基于动态转移概率的多状态可维修系统性分析
10.1 引
10.2 动态转移概率的描述
10.3 基于动态转移概率的发动机系统性分析及PM制定
10.3.1 具有动态转移概率的发动机系统性分析
10.3.2 PM花费对应的相应优花费
10.4 模型B的解释
10.5 模型C及运行结果
10.6 本章小结
附录
参考文献
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