维修性工程理论与方法

出版者:国防工业出版社（图书发行部）（新时代出版社）

作者:于永利,郝建平等

页数:537

出版时间:2007-6

价格:44.00元

isbn号码:9787118051445

具体描述

本书是在认真总结国内外近10年来的最新研究成果和工程实践的经验基础上，尤其是总结了军械工程学院维修工程研究所10年来的研究与实践编写完成的。本书力求以系统工程过程为统领，着力分析研究装备全寿命过程中的维修性工程活动，为奠定维修性工程的理论与技术方法体系打下了基础。

全书共11章，分为基础篇和应用篇。基础篇是第一章～第四章，应用篇是第五章到第十一章。第一章绪论、第二章维修性基础、第三章维修性模型、第四章维修性工程的系统工程过程、第五章维修性需求分析技术、第六章维修性设计技术、第七章维修性分析技术、第八章基于虚拟现实的维修性分析技术、第九章维修性试验与验证技术、第十章使用阶段维修性技术和第十一章全寿命维修性工程管理。

本书可供从事武器装备或民用装备的维修性论证、设计、试验的工程技术人员和管理人员阅读，也可供高等院校的装备管理、维修管理、设备工程以及工程系统工程等有关专业师生参考。

用户评价

这本书的封面设计实在是太引人注目了，那种深邃的蓝色调配合着一些简洁的几何图形，立刻就给人一种严谨、专业的印象。我翻开目录的时候，首先注意到的是它对基础概念的梳理，感觉作者在开篇就花了大量的笔墨去界定“可靠性”、“可维护性”和“安全性”这几个核心概念之间的相互关系，并且用了很多经典的案例来说明，而不是那种干巴巴的公式堆砌。特别是关于“故障树分析”的那一章节，作者似乎非常深入地探讨了如何将定性的分析转化为定量的评估，这一点对于我们这些初入行的人来说，简直是雪中送炭。我记得其中提到了一种新的算法来优化备件的库存管理，这在实际的生产线上绝对具有极高的应用价值。整个阅读过程下来，我感觉自己就像是上了一堂由顶尖专家主讲的专业课程，收获满满，对于理解现代工程系统维护的复杂性有了更深一层的认识。

说实话，我最初拿起这本书的时候，有点担心内容会过于偏向理论的象牙塔，毕竟“理论与方法”这几个字听起来就挺枯燥的。但是，令我惊喜的是，作者在论述每一个理论模型时，都会立刻紧接着给出实际工程中的应用场景和具体数据支持。比如，在探讨“平均修复时间”的优化策略时，书中详细描绘了一个航空发动机维修车间的流程再造案例，不仅展示了如何应用M/M/c排队模型来计算最优维护资源配置，还通过实际的对比数据证明了其经济效益的显著提升。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的写作手法，使得阅读体验非常流畅且富有启发性。我尤其欣赏作者在批判性思维方面的引导，他没有将任何一种方法奉为圭臬，而是客观地分析了不同方法论的适用边界和局限性，这非常有利于读者形成全面的工程判断力。

这份文献的结构编排极具匠心，它并没有按照传统的“理论-公式-应用”的线性结构展开，而是采用了更加贴合实际工程项目推进的脉络。例如，它将“风险评估”和“维护成本效益分析”紧密地放在了系统的“设计初期”阶段进行讨论，强调了设计源头控制的重要性。书中详细阐述了一种基于贝叶斯网络的动态风险评估模型，这个模型能够根据实时运行数据的反馈，动态调整系统的风险权重，这在处理高动态、强耦合的复杂系统时显得尤为强大。我特别喜欢作者在每一章末尾设置的“思考与辩论”环节，这些开放性的问题迫使读者跳出既定的框架去思考，极大地激发了我的批判性思维和创新潜力。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的培养，它让我对工程的长期价值有了更深刻的体悟。

这本书的语言风格非常独特，与其说它是一本教材，不如说更像是一位经验丰富的老工程师在手把手地教你“做工程”。作者似乎有一种魔力，能把那些原本晦涩难懂的数学推导，用非常直观、生活化的比喻串联起来。我印象特别深的是关于“维护策略选择”的那部分，作者用“给病人看病”的比喻，清晰地区分了预防性维护、视情维护和纠正性维护的决策逻辑，让人过目不忘。而且，书中的图表制作水平极高，那些流程图和网络图都经过了精心的设计，信息密度适中，逻辑层次分明，完全没有那种为了凑页数而硬塞进去的低质量插图。读完这部分内容后，我感觉自己对如何根据系统特性选择合适的维护策略，有了一个明确的行动指南。

这本书的篇幅相当扎实，拿到手里就能感受到它的分量，这很符合它所涵盖领域的深度。我花了几乎一个月的时间才细致地读完，重点关注了关于“预测性维护系统设计”的章节。作者在这里展现了极强的跨学科整合能力，将传感器技术、大数据分析和概率统计完美地融合在一起，提供了一套完整的系统构建蓝图。令我印象深刻的是，书中对“数据清洗与特征工程”在可靠性分析中的作用进行了深入剖析，这在很多传统的可靠性书籍中是很少被如此重视的。通过这本书，我理解到现代维修工程已经远远超越了单纯的设备修理，它已经成为一门高度依赖信息技术的交叉学科。唯一让我觉得略有遗憾的是，关于云计算平台在海量设备数据处理方面的案例略显陈旧，期待未来能有更多关于边缘计算的探讨。