Книга "Probabilistic Physics of Failure Approach to Reliability" представляет высокотехнические подходы к анализу вероятностной физики отказов и их применение к ускоренному испытанию на прочность и деградацию для прогнозирования и оценки надежности. Помимо обзора выборочного набора важных механизмов отказов, книга охватывает основные и продвинутые методы проведения ускоренных испытаний на прочность и деградацию, а также анализа данных испытаний. В книге приведено множество полезных примеров, чтобы помочь читателям понять описанные сложные методы. Наконец, обсуждаются и предоставляются компьютерные скрипты MATLAB, R и OpenBUGS для поддержки введенных сложных вычислительных вероятностных анализов.
Книга представляет собой технические подходы к вероятностному анализу отказа и их применение к ускоренному тестированию на долговечность и деградации для предсказания и оценки надежности. Помимо обзора некоторого важного набора методов отказа, в книге обсуждаются основные и усовершенствованные методы выполнения ускоренного теста жизни и теста деградации и анализ данных тестов. В книгу включено большое число очень полезных примеров, чтобы помочь читателям понять сложные методы, описанные в книге. Наконец, представлены и обсуждены компьютерные скрипты MATLAB, R и OpenBUGS для поддержки комплексных вычислительных вероятностных анализов, приведенных в книге.
Электронная Книга «Probabilistic Physics of Failure Approach to Reliability» написана автором Christopher Jackson в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119388685
Описание книги от Christopher Jackson
The book presents highly technical approaches to the probabilistic physics of failure analysis and applications to accelerated life and degradation testing to reliability prediction and assessment. Beside reviewing a select set of important failure mechanisms, the book covers basic and advanced methods of performing accelerated life test and accelerated degradation tests and analyzing the test data. The book includes a large number of very useful examples to help readers understand complicated methods described. Finally, MATLAB, R and OpenBUGS computer scripts are provided and discussed to support complex computational probabilistic analyses introduced.
