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| 編輯推薦： |
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《复杂系统可靠性建模与分析》以现代复杂系统可靠性建模与分析问题为背景，介绍作者金光在相关研究领域的工作，以及近30年来国内外在复杂系统可靠性建模与分析领域的典型成果。在选材上，针对现代复杂系统可靠性特点，介绍两种描述能力较强、理论研究成果比较丰富的系统级模型，包括Petri网模型和Bayes网络模型。此外，从复杂系统故障模式分析的角度，重点介绍了基于BDD的系统可靠性组合分析方法，包括基本BDD方法及其扩展在非单调关联系统、多阶段系统、多状态系统、顺序相关失效系统、存在故障传播和波及效应的系统的可靠性分析中，实现的方式和典型的案例。针对复杂系统可靠性模型解析求解的困难，介绍了可靠性仿真方法，其中主要关注高可靠度系统仿真的抽样效率问题，介绍了限制抽样法、序贯抽样法、状态转移链法、重要性抽样法等。最后，本书介绍了如何将关于部件和系统可靠性的现有不同类型的模型和分析方法进行集成的方法，包括多模型集成的可靠性建模方法、解析分析方法和仿真方法，介绍了作者所开发的多模型集成的可靠性建模与分析软件工具MISER。书中对各有关的模型和方法，都通过案例进行了说明。
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| 內容簡介： |
金光编著的《复杂系统可靠性建模与分析》讨论 复杂系统可靠性建模与分析问题，介绍了目前比较典 型的模型和比较 有效的分析方法。其中，主要包括基于BDD的复杂系 统可靠性组合分析方法、基于 Petri网的动态系统可靠性建模与分析方法、基于 Bayes网络的不确定性系统可靠性 建模与分析方法、高可靠度系统仿真方法，以及多模 型集成的复杂系统可靠性建模与 分析方法。书中通过典型案例对这些模型和方法进行 了说明。本书所介绍的模型和 分析方法，既具有较强的描述和解决问题的能力，又 具有较好的扩展性和适用性，可 以较好地满足现代复杂系统可靠性建模与分析的需求 。
本书可供从事可靠性理论、概率论与随机过程、 管理科学与工程以及系统工程等 科研人员阅读，也可作为上述有关学科专业的研究生 教材。
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| 關於作者： |
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金光，1973年1月生，河北抚宁人。1994年于国防科技大学应用数学专业获理学学士学位，2000年于国防科技大学管理科学与工程专业获管理学博士学位。现工作单位为国防科技大学信息系统与管理学院，主要从事长寿命产品寿命预测技术、故障风险预测与健康风险评估技术、小子样试验鉴定理论、仿真试验设计分析与评估技术等方面的研究。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 可靠性工作的意义
1.2 可靠性工程的发展
1.3 典型复杂系统可靠性建模与分析问题
1.4 对复杂系统可靠性技术发展趋势的看法
1.5 本书内容和结构安排
参考文献
第2章 复杂系统可靠性组合分析方法
2.1 BDD的基本概念
2.1.1 Shannon分解
2.1.2 BDD的概念
2.1.3 BDD构造方法
2.2 非单调关联系统可靠性分析
2.2.1 结构函数
2.2.2 定性分析
2.2.3 定量分析
2.2.4 案例：卫星转速控制系统可靠性分析
2.3 多状态系统可靠性分析
2.3.1 多状态系统描述
2.3.2 多状态系统的BDD构造
2.3.3 案例：通信网阻塞概率分析
2.4 多阶段任务系统可靠性分析
2.4.1 部件失效函数
2.4.2 多阶段系统的BDD构造
2.4.3 案例：卫星控制系统可靠性分析
2.5 顺序相关失效系统可靠性分析
2.5.1 SBDD的概念
2.5.2 顺序事件
2.5.3 系统级SBDD的构造
2.5.4 基于SBDD的系统可靠性分析
2.6 故障传播和波及效应分析
2.6.1 故障传播问题描述
2.6.2 基于BDD的组合分析方法
2.6.3 案例：网络可靠度分析
参考文献
第3章 复杂动态系统可靠性建模与分析
3.1 Petri网简介
3.1.1 Petri网基本概念
3.1.2 Petri网扩展
3.1.3 基于网结构的冲突
3.1.4 随机Petri网的行为
3.1.5 基于Petri网的典型系统可靠性模型
3.2 动态系统可靠性定性分析
3.2.1 失效序列和失效簇
3.2.2 动态系统的重要度
3.2.3 扩展上下文网（ECN）描述
3.2.4 基于ECN的定性分析
3.3 马尔可夫系统可靠性定量分析
3.3.1 随机报酬网（SRN）描述
3.3.2 基于SRN标识过程的可靠性指标计算
3.3.3 案例：一个高冗余故障容错多处理器系统
3.4 可修随机劣化系统可靠性仿真分析
3.4.1 含老化令牌的随机Petri网（SPNAT）描述
3.4.2 基于SPNAT的部件维修建模
3.4.3 基于SPNAT的系统维修建模
参考文献
第4章 不确定性系统可靠性建模与分析
4.1 Bayes网络简介
4.1.1 Bayes网络基本概念
4.1.2 Bayes网络建模
4.1.3 Bayes网络推理
4.1.4 Bayes网络学习
4.2 静态系统可靠性建模与分析
4.2.1 故障树向Bayes网络转化
4.2.2 多状态问题
4.2.3 共因失效问题
4.2.4 系统可靠性分析方法
4.2.5 案例：PLC控制器可靠性分析
4.3 动态系统可靠性建模与分析
4.3.1 基于动态Bayes网络的建模方法
4.3.2 基于离散时间Bayes网络的建模方法
4.3.3 案例：HCAS可靠性分析
4.4 运行可靠性分析
4.4.1 运行可靠性分析的内容
4.4.2 案例：动量轮运行可靠性分析
参考文献
第5章 高可靠度系统仿真技术
5.1 直接抽样法
5.1.1 成败型仿真
5.1.2 任务型仿真
5.1.3 可靠性指标估计
5.1.4 抽样算法评价
5.1.5 示例分析
5.2 限制抽样法
5.2.1 基本原理
5.2.2 故障树仿真的限制抽样法
5.2.3 算法性能分析
5.3 序贯破坏法
5.3.1 基本原理
5.3.2 故障树仿真的序贯抽样方案
5.3.3 序贯破坏过程的截断
5.3.4 算法性能分析
5.4 状态转移链法
5.4.1 直接蒙特卡罗方法
5.4.2 状态转移蒙特卡罗法
5.4.3 状态转移蒙特卡罗法用于任务仿真
5.4.4 状态转移链法性能分析
5.5 重要性抽样法
5.5.1 故障树仿真的重要性抽样法
5.5.2 重要性抽样法用于任务仿真
5.5.3 算法性能分析
5.6 重要性抽样法的一般理论
5.6.1 重要性抽样法原理
5.6.2 样本有偏性
5.7 高可靠度部件系统重要性抽样
5.7.1 高可靠度系统CTMC模型
5.7.2 稳态指标估计
5.7.3 暂态指标估计
5.8 高冗余系统重要性抽样
5.8.1 大偏差原理（LDP）简介
5.8.2 基于LDP的抽样分布构造
5.8.3 典型系统的应用研究
5.9 分裂法
5.10 本章小节
参考文献
第6章 多模型集成的系统可靠性建模与分析
6.1 多模型集成的系统可靠性建模方法
6.1.1 多模型集成技术
6.1.2 可靠性指标定义
6.2 多模型集成的系统可靠性解析分析方法
6.2.1 MDD和MD数据结构
6.2.2 集成模型状态空间构造
6.2.3 生成集总状态空间模型
6.3 多模型集成的重要性抽样策略
6.3.1 广义半马尔可夫过程（CSMP）简介
6.3.2 基于GSMP的重要性抽样法
6.3.3 重要性抽样方案设计
6.4 多模型集成的系统可靠性仿真方法和软件
6.4.1 MISER特点和功能
6.4.2 MISER体系结构
6.4.3 MISER建模框架
6.4.4 MISER模型执行
6.4.5 MISER操作简介
6.5 案例：某能源组件可靠性建模与分析
6.5.1 故障树模型
6.5.2 多模型集成的维修决策模型
6.5.3 集成模型仿真分析
参考文献
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