仪器与系统可靠性 康瑞清 9787111400127 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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康瑞清 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111400127

商品编码：29689764401

包装：平装

出版时间：2013-01-01

基本信息

书名：仪器与系统可靠性

定价：26.00元

作者：康瑞清

出版社：机械工业出版社

出版日期：2013-01-01

ISBN：9787111400127

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书主要论述了与电子系统相关的可靠性设计基础，可靠性建模、预计与分配方法，电子仪器中常用电路的故障树分析方法，故障模式影响及危害性分析方法，以及可靠性试验方法，着重对电子系统的可靠性设计方法进行了阐述。本书是作者在总结多年教学经验的基础上撰写而成的。书中强调了基本理论的系统性与工程实用性的结合，突出理论联系实际的内容，并提出了一些实际的电子系统可靠性案例。
　　本书可用作高等院校电子类专业本科生教材，也可供广大从事可靠性工程工作的工程技术人员和相关企业管理人员参考。

目录

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前言

章可靠性设计基础

1.1概述

1.2可靠性的基本概念

1.3可靠性特征量

1.3.1可靠度与不可靠度

1.3.2失效率

1.3.3可靠度函数的一般表达式

1.3.4故障前平均工作时间

1.3.5平均故障间隔时间

1.4可靠性寿命分布

1.4.1指数分布

1.4.2威布尔分布

1.4.3正态分布和对数正态分布

1.4.4不同分布中可靠性特征量的选取原则

1.5习题

第2章可靠性模型

2.1可靠性框图

2.2模型的建立

2.3几种典型结构的可靠性模型

2.3.1串联结构

2.3.2并联结构

2.3.3K/N结构

2.4三态系统的可靠性模型

2.4.1三态系统的概念

2.4.2串联结构

2.4.3并联结构

2.5习题

第3章可靠性预计与分配

3.1可靠性预计

3.1.1元器件的可靠性预计

3.1.2系统的可靠性预计

3.2可靠性分配

3.2.1指数分布的情况

3.2.2等分配法

3.2.3再分配法

3.2.4AGREE分配法

3.2.5拉格朗日乘子法

3.3可靠性分配案例

3.4习题

第4章故障模式影响及危害性分析

4.1基本术语

4.2故障模式影响分析

4.2.1故障影响分析

4.2.2电子元器件的故障模式、失效机理和故障分析

4.2.3故障检测方法分析

4.2.4补偿措施分析

4.2.5故障模式影响分析的实施

4.3危害性分析

4.3.1定性分析法

4.3.2定量分析法

4.3.3绘制危害性矩阵

4.4故障模式影响和危害性分析结果

4.4.1FMECA分析程序

4.4.2FMECA报告

4.5FMECA案例

第5章故障树分析

5.1故障树概念

5.2故障树常用事件及其符号

5.2.1故障树的事件符号

5.2.2故障树的逻辑门符号

5.3故障树的建立

5.3.1原始故障树的建造

5.3.2故障树的规范化

5.3.3故障树的简化和模块分解

5.4故障树定性分析

5.4.1求小割集的方法

5.4.2定性评定故障树中的底事件

5.5故障树定量分析

5.5.1利用结构函数计算事件发生的概率

5.5.2求顶事件发生概率的近似值

5.5.3故障树的数学描述

5.6重要度分析

5.6.1概率重要度

5.6.2关键重要度

5.6.3结构重要度

5.7故障树分析报告的主要内容

5.8故障树分析案例

5.9习题

第6章电子系统的可靠性

6.1电子元器件的可靠性

6.2不同元器件的失效机理

6.2.1电阻

6.2.2电容

6.2.3电感

6.2.4继电器

6.2.5半导体器件

6.2.6集成电路

6.3元器件的正确使用

6.3.1分立半导体器件的使用

6.3.2固定电阻和电位器

6.3.3电容的选用

6.3.4集成芯片的选择

6.4潜在电路分析

6.4.1潜在分析类型

6.4.2网络树的构造

6.4.3潜电路设计规则

6.4.4案例研究

6.5降额设计

6.5.1降额的目的

6.5.2降额方法的使用

6.6可靠的电路设计

6.6.1设计简化

6.6.2采用标准部件和电路

6.6.3瞬态和过应力保护

6.7电路的容差分析

6.7.1产生容差问题的原因

6.7.2容差设计及分析方法

6.8热设计

6.8.1热设计的一般过程

6.8.2常用冷却方法及选择

6.8.3元器件的部件与安装

6.8.4印制电路板的热设计

6.9习题

第7章可靠性试验

7.1可靠性试验的分类

7.2环境应力筛选试验

7.3可靠性增长试验

7.3.1可靠性增长试验的方式

7.3.2可靠性增长模型

7.4可靠性鉴定试验

7.5可靠性验收试验

7.5.1可靠性验收方案的确定

7.5.2可靠性试验的数据分析与处理

7.6习题

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《现代科学研究方法论：理论、实践与前沿探索》 内容简介： 在瞬息万变的知识海洋中，精准而严谨的研究方法是 navigators 发现新大陆、揭示宇宙奥秘的基石。 《现代科学研究方法论：理论、实践与前沿探索》一书，并非着眼于特定学科的器械操作或系统配置，而是将目光投向了更为宏大和基础的层面——科学研究的灵魂所在。本书旨在为广大科研工作者、高等院校学生以及所有对科学探索充满热情的人们，提供一个系统、全面、深入的科学研究方法论框架。我们不探讨具体的仪器参数如何校准，也不深究某个系统的故障诊断流程，而是专注于那些贯穿所有科学领域、决定研究成败的通用性原则、策略与思维模式。 本书共分为三个主要部分，由浅入深，层层递进，力求将抽象的理论转化为可实践的操作指南，并引领读者展望科学研究的未来图景。 第一部分：科学研究的哲学基石与理论框架 本部分是全书的理论根基，深入剖析科学研究背后的哲学思辨，为读者构建一套严谨的研究思维体系。 第一章：科学的本质与价值 科学的定义与边界： 探讨科学的内涵，区分科学与伪科学，阐述科学知识的特性，如客观性、可证伪性、系统性与累积性。 科学的社会功能与伦理责任： 论述科学在推动社会进步、改善人类生活中的关键作用，同时强调科研人员应承担的伦理责任，包括诚信、公正、保护环境与人类福祉等。 科学精神的培养： 倡导批判性思维、质疑精神、求真务实、开放包容等核心科学精神，引导读者如何在日常研究中践行这些精神。 第二章：研究问题的界定与选题策略 从何处寻找研究问题： 探讨研究问题的来源，包括现有理论的不足、实践中的难题、观察到的现象、学科交叉的萌芽等。 问题的质量评估： 学习如何评估一个研究问题的可行性、重要性、创新性与可研究性。如何避免“伪问题”和“陈旧问题”。 选题的艺术与技巧： 介绍系统性的选题方法，如文献综述法、头脑风暴法、专家咨询法等，以及如何根据自身兴趣、能力和资源进行有效选择。 第三章：理论构建与假设提出 理论的定义、功能与类型： 阐释科学理论的构成要素，如概念、命题、模型，以及理论在解释、预测与指导实践中的作用。介绍演绎理论、归纳理论、描述理论等不同类型。 从问题到理论： 学习如何基于研究问题，通过逻辑推理、类比、抽象等方法，初步构建理论框架。 科学假设的提出与检验： 详细讲解假设的特征（清晰性、可检验性、逻辑一致性），并介绍如何将理论转化为可检验的科学假设。 第四章：研究范式与研究设计 主要的科学研究范式： 深入介绍实证主义、解释主义、批判理论等不同研究范式，理解它们对研究过程、方法选择和知识生产的影响。 定量研究设计： 讲解实验研究、准实验研究、调查研究、相关研究等定量研究设计的基本原理、特点、优缺点及适用场景。 定性研究设计： 介绍访谈法、观察法、案例研究、民族志等定性研究设计，以及它们的优势和局限。 混合研究设计： 探索定量与定性研究相结合的混合研究设计，理解其如何通过整合不同方法的优势来深化研究理解。 第二部分：科学研究的实践操作与方法论技巧 本部分聚焦于研究过程中的具体操作和实用技巧，为读者提供可操作的指南，确保研究的科学性和严谨性。 第五章：文献检索与信息管理 高效的文献检索策略： 介绍如何利用各种数据库（如CNKI, Web of Science, Scopus, PubMed等），选择合适的关键词，制定检索策略，以获得最相关、最权威的文献。 文献阅读与批判性评估： 学习如何快速筛选文献，深入阅读，识别文献中的论点、证据、方法和局限性，并进行批判性评估。 文献管理工具的应用： 介绍EndNote, Zotero, Mendeley等文献管理软件的使用，帮助读者高效组织、引用和管理研究文献。 第六章：数据收集的方法与技术 定量数据收集： 详细阐述问卷设计原则、访谈提纲设计、实验数据记录、观察记录表的编制等。讨论抽样方法（概率抽样与非概率抽样）及其在不同研究设计中的应用。 定性数据收集： 深入讲解深度访谈的技巧（开放式问题、追问、引导），参与式观察与非参与式观察的差异，焦点小组的组织与主持，以及内容分析、文本分析的初步应用。 数据收集的信度与效度： 强调在数据收集过程中保证测量工具的信度（一致性）和效度（准确性）的重要性，介绍常见的信效度检验方法。 第七章：数据分析的原则与方法 定量数据分析： 介绍描述性统计（均值、中位数、方差、频率分布）与推论性统计（t检验、方差分析、卡方检验、回归分析、相关分析）的基本概念和应用。重点讲解如何根据研究问题和数据类型选择合适的统计方法。 定性数据分析： 阐释主题分析、扎根理论、叙事分析等定性数据分析方法，包括数据编码、分类、主题提炼、模式识别等过程。 数据分析软件的应用： 简要介绍SPSS, R, Python (Pandas, NumPy, SciPy)等统计分析软件，以及NVivo, ATLAS.ti等定性分析软件在研究中的辅助作用。 第八章：研究结果的呈现与解释 图表数据的规范化呈现： 讲解如何根据数据类型和分析结果，绘制清晰、准确、规范的图表（如柱状图、折线图、散点图、饼图），并撰写恰当的图表说明。 文字叙述的科学性与严谨性： 指导读者如何用清晰、准确、客观的语言描述研究结果，避免主观臆断和过度解读。 结果的解释与讨论： 引导读者将研究结果与研究假设、现有理论进行对比，分析结果的意义、局限性，并提出未来研究方向。 第九章：研究报告的撰写与学术规范 研究报告的结构与要素： 详细介绍科学研究报告的标准结构（摘要、引言、文献综述、研究方法、结果、讨论、结论、参考文献、附录），以及各部分的写作要点。 学术写作风格与语言： 强调学术写作的客观性、逻辑性、简洁性和准确性，避免口语化和模棱两可的表达。 学术诚信与引用规范： 详细讲解学术不端行为（抄袭、剽窃、伪造数据等）的危害，以及正确的引用格式（APA, MLA, Chicago等）和文献列表的编制。 第三部分：科学研究的前沿探索与未来展望 本部分将目光放眼未来，探讨新兴的研究方法、跨学科研究的趋势，以及人工智能等技术对科学研究的深刻影响。 第十章：跨学科研究与融合创新 跨学科研究的意义与挑战： 探讨为何现代科学研究日益呈现跨学科特征，分析跨学科研究在解决复杂问题时的优势，并指出其面临的挑战，如沟通障碍、方法论差异等。 跨学科研究的设计与实施： 介绍如何有效地组织跨学科研究团队，如何进行有效的跨学科文献综述，以及如何在不同学科视角下进行数据分析和结果解释。 学科交叉的前沿领域： 列举并简要介绍生物信息学、计算社会科学、神经经济学等具有代表性的学科交叉前沿领域，激发读者的创新思维。 第十一章：新兴研究方法与技术应用 大数据与计算科学方法： 探讨在大数据时代，如何应用机器学习、深度学习、数据挖掘等计算科学方法来分析海量数据，发现隐藏模式。 仿真与建模方法： 介绍复杂系统建模、计算模拟等方法在科学研究中的应用，以及如何利用模型来理解和预测现象。 虚拟现实与增强现实在研究中的潜力： 探讨VR/AR技术在数据可视化、实验模拟、用户体验研究等领域的应用前景。 开放科学与共享研究： 介绍开放获取、开放数据、开放科学平台等概念，以及它们如何促进科学知识的传播和共享。 第十二章：人工智能与科学研究的未来 AI在科研辅助中的应用： 探讨AI在文献检索、数据分析、假设生成、论文写作辅助等方面的应用潜力，以及AI如何提升科研效率。 AI作为研究主体： 思考AI在未来是否可能成为独立的科学研究主体，以及这将对科学知识的生产模式产生何种影响。 AI研究的伦理与挑战： 讨论AI在科学研究中的伦理问题，如算法偏见、可解释性、数据隐私等，以及如何应对这些挑战。 第十三章：科研人员的成长与发展 持续学习与知识更新： 强调科研人员需要保持终身学习的态度，不断更新知识体系，适应科学发展的步伐。 沟通、协作与团队精神： 强调有效的沟通能力、协作精神和团队合作对于科研成功的重要性。 科研成果的转化与应用： 探讨如何将基础研究成果转化为实际应用，为社会创造价值。 应对科研压力与保持身心健康： 关注科研人员的心理健康，提供应对科研压力、保持积极心态的建议。 《现代科学研究方法论：理论、实践与前沿探索》力求通过严谨的理论阐释、丰富的实践案例和前瞻性的视角，帮助读者掌握科学研究的核心方法与思维，提升研究能力，从而在各自的探索领域取得卓越成就。本书并非一本技术手册，而是一次关于如何“做科学”的深度对话，一次对科学精神的致敬，一次对未来探索的启迪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计挺有意思的，封面采用了一种比较经典的蓝白配色，字体排版也显得很规整，一看就是那种面向专业人士的学术著作。拿到手里能感受到一定的分量，纸张的质感也相当不错，内页的印刷清晰度很高，即便是那些复杂的图表和公式看起来也毫不费力。我特别留意了目录部分，结构划分得非常清晰，从基础理论到具体的工程应用，逻辑层次分明，这种严谨的编排方式，让读者在阅读过程中能很好地把握知识的脉络。它不像有些教材那样堆砌概念，而是注重原理与实践的结合，光是看目录，我就能预感到作者在内容组织上的匠心。比如，关于系统建模和故障分析的章节排布，就体现了从宏观到微观的递进思路，这对初学者来说是个很好的引导。整体来说，这本书的物理呈现给人一种可靠、专业的印象，让人愿意静下心来去啃读那些硬核的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字叙述风格是那种非常严谨、教科书式的，几乎每一个论点都有充分的理论支撑，用词精准，很少有模棱两可的地方。我花了些时间去理解其中关于概率论和随机过程在可靠性分析中的应用部分，作者的解释非常到位，没有那种生硬的公式罗列感，而是将数学工具融入到实际问题场景中去讲解。举个例子，在讨论马尔可夫链模型时，作者不仅给出了数学表达式，还详细阐述了为什么在特定的系统状态转移中选择这种模型，这对于深入理解其适用边界至关重要。阅读体验上，它要求读者具备一定的工程背景知识，毕竟它不是一本科普读物，而是深入到技术核心的专业书籍。我发现作者很擅长用类比的方式来解释抽象的概念，比如将系统退化过程比作某种自然规律的演变，这极大地帮助我跨越了理解上的障碍，让那些原本觉得晦涩的理论变得生动起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节之间衔接处理得非常自然，像是走在一条精心铺设的长廊里，每一步都有新的风景和知识点出现，但总感觉与前后的内容是紧密相连的。我尤其欣赏它对“失效模式与影响分析”（FMEA）这块内容的展开，它没有仅仅停留在方法论的介绍上，而是深入到如何量化这些“影响”的层面。作者似乎非常注重理论指导实际操作的转化效率，这一点从书中穿插的大量案例研究中就可以看出。这些案例并非虚构的，而是基于实际工程项目的背景，这使得我阅读时总能产生一种“学以致用”的驱动力。不像有些技术书读起来像是纯粹的理论堆砌，这本书的每一页似乎都在邀请读者参与到解决问题的过程中去。这种互动感，使得阅读过程不再是单向的信息输入，而更像是一场与领域专家的深度对话。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的难度系数是偏高的，它绝不是那种可以轻松翻阅的“闲书”。它更像是一把精密的尺子，用来丈量读者对可靠性工程学理解的深度。我必须承认，在阅读关于“寿命数据分析”的那几章时，我不得不频繁地查阅其他参考资料来辅助理解，尤其是在处理不同截尾条件下的参数估计问题时，感觉作者在细节上处理得极其细致，但也相应地增加了读者的认知负荷。不过，正是这种毫不妥协的严谨性，才使得这本书在专业领域具备了不可替代的价值。它没有为了迎合大众读者而稀释核心内容，而是忠实地呈现了该领域最前沿、最深入的知识体系。对于希望在该领域深耕的工程师或研究人员来说，这种“硬核”正是我们所追求的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示清晰度给我留下了非常深刻的印象，这对于理解复杂的系统结构图和数据分布图至关重要。特别是在介绍几种不同的可靠性预测模型时，作者使用了并列对比的方式，用统一的图示风格来展示不同模型的假设前提和适用范围，这种视觉上的统一性，极大地降低了不同模型之间进行横向比较的认知难度。我注意到，书中的许多专业术语都有细致的解释或是在首次出现时就进行了注释，这避免了读者在查阅过程中被打断思路的窘境。总的来说，这本书的整体编辑质量非常高，可以看出出版社在排版设计上投入了大量的精力，确保技术内容的准确性和可读性达到了一个很高的水准，这对于一本工具书而言，是决定其生命力的重要因素。