本书在分析国内外退化建模及预防维修策略等先进成果的基础上,运用一般退化路径模型、带漂移的Wiener过程、Gamma退化过程、累积冲击损伤模型等建立不同情形下相关竞争系统的可靠性评估模型,进一步研究年龄更换策略、周期更换策略、检修更换策略、视情维修策略等基本预防维修更换模型,力求在理论研究上达到一定深度。本书注重理论联系实际,积极将所构建的模型应用到液压控制系统滑阀、海底防爆裂控制系统、气体绝缘金属封闭开关设备、发电机组、发动机气缸和硅材料微机电系统等工程实践中,解决工程实际中复杂系统可靠性评估与维修策略优化问题,为工业实际系统的维修策略选取提供决策支持。
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本书在分析国内外退化建模及预防维修策略等先进成果的基础上,运用一般退化路径模型、带漂移的Wiener过程、Gamma退化过程、累积冲击损伤模型等建立不同情形下相关竞争系统的可靠性评估模型,进一步研究年龄更换策略、周期更换策略、检修更换策略、视情维修策略等基本预防维修更换模型,力求在理论研究上达到一定深度。本书注重理论联系实际,积极将所构建的模型应用到液压控制系统滑阀、海底防爆裂控制系统、气体绝缘金属封闭开关设备、发电机组、发动机气缸和硅材料微机电系统等工程实践中,解决工程实际中复杂系统可靠性评估与维修策略优化问题,为工业实际系统的维修策略选取提供决策支持。
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颗粒材料在岩土工程、水利工程、道路桥梁工程及化工工程等领域广泛应用。颗粒材料由于具有离散性、多尺度和能量耗散机制,表现出远比传统固体、流体材料更复杂的物理力学特性。从结构决定性能的力学视角出发,寻找解密颗粒材料力学性质的关键信息已成为学界共识。由于颗粒材料属于典型的无序介质,几乎每个颗粒的局部环境都是独一无二的,颗粒材料内部蕴含着海量的结构信息。机器学习在大数据分析、信息分类、复杂系统预测等方面有着天然的优势,为颗粒材料多尺度力学特性研究提供了新方法。本书以机器学习为工具,系统研究决定颗粒材料力学性能的关键指标,建立颗粒结构与性能间的映射关系,为人工智能时代的颗粒材料研究开拓新视野。
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颗粒材料在岩土工程、水利工程、道路桥梁工程及化工工程等领域广泛应用。颗粒材料由于具有离散性、多尺度和能量耗散机制,表现出远比传统固体、流体材料更复杂的物理力学特性。从结构决定性能的力学视角出发,寻找解密颗粒材料力学性质的关键信息已成为学界共识。由于颗粒材料属于典型的无序介质,几乎每个颗粒的局部环境都是独一无二的,颗粒材料内部蕴含着海量的结构信息。机器学习在大数据分析、信息分类、复杂系统预测等方面有着天然的优势,为颗粒材料多尺度力学特性研究提供了新方法。本书以机器学习为工具,系统研究决定颗粒材料力学性能的关键指标,建立颗粒结构与性能间的映射关系,为人工智能时代的颗粒材料研究开拓新视野。
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本书主要内容包括逆向工程的基本概念与历史、关键技术方法和实际应用案例。具体涉及数据采集技术、点云数据处理、模型重构、误差分析和优化设计等内容。
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