Introduction to Engineering Experimentation

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出版者:Prentice Hall
作者:Wheeler, Anthony J./ Ganji, A. R.
出品人:
页数:464
译者:
出版时间:2003-6
价格:$ 179.67
装帧:HRD
isbn号码:9780130658449
丛书系列:
图书标签:
  • 工程
  • 工程实验
  • 实验设计
  • 数据分析
  • 工程教育
  • 测量
  • 误差分析
  • 统计学
  • 实验方法
  • 工程实践
  • 科学研究
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具体描述

Appropriate for undergraduate-level courses in Introduction to Engineering Experimentation found in departments of Mechanical, Aeronautical, Civil, and Electrical Engineering. Wheeler and Ganji introduce many topics that engineers need to master in order to plan, design and document a successful experiment or measurement system. The text offers thorough discussions of topics often ignored or merely touched upon by other texts, including modern computerized data acquisition systems, electrical output measuring devices, and in-depth coverage of experimental uncertainty analysis.

《工程实验数据分析与误差处理指南》 简介: 本书旨在为工程领域的学生、研究人员及实践者提供一套系统、实用的实验数据分析与误差处理方法论。在工程研究与开发过程中,精确的数据采集和严谨的数据分析是确保实验结果可靠性的基石。然而,任何实验都不可避免地会受到各种因素的影响,产生误差。理解误差的来源、量化误差的大小并采取有效措施加以控制,是进行科学决策和技术创新的前提。 本书从基础概念出发,逐步深入到高级分析技术。首先,我们将详细阐述实验数据的基本类型、描述性统计方法,如均值、中位数、标准差、方差等的计算与意义,帮助读者建立对实验数据整体特征的直观认识。在此基础上,本书将重点介绍误差的分类,包括系统误差、随机误差及其对测量结果的影响。我们将深入探讨如何识别和评估不同类型的误差,并提供一系列实用的技术来最小化或补偿这些误差。 本书的核心内容之一是概率论在误差分析中的应用。我们将讲解正态分布、均匀分布等常见概率分布模型,以及它们如何应用于理解和描述随机误差的分布规律。在此基础上,读者将学习如何使用置信区间来量化测量结果的不确定性,以及如何进行假设检验来判断实验数据是否支持特定理论或设计。 对于涉及多个变量的实验,本书将介绍回归分析技术。我们将详细讲解线性回归、多项式回归等模型,并阐述如何通过拟合曲线来揭示变量之间的关系,以及如何评估模型的优劣。这对于理解复杂工程系统中的相互作用至关重要。此外,本书还将涉及方差分析(ANOVA),帮助读者在多个实验组之间进行比较,判断不同因素对实验结果的影响程度。 本书特别关注实验设计(Design of Experiments, DOE)的理念。我们将引导读者理解如何通过优化实验设计来提高数据的效率和信息量,从而在更少的实验次数下获得更可靠的结论。这包括对因子、水平、交互作用等的理解,以及如何选择合适的实验设计方法(如全因子设计、部分因子设计、响应面法等)。 在实际应用方面,本书提供了大量来源于不同工程学科(如机械工程、电子工程、材料科学、化学工程等)的案例研究。这些案例将涵盖从简单测量到复杂系统辨识的各种场景,帮助读者将理论知识融会贯通,并应用于解决实际工程问题。通过对这些案例的分析,读者将能够学会如何选择最适合特定实验目的的数据分析方法。 本书还包含了使用常用统计软件(如Excel、MATLAB、Python的SciPy/NumPy库)进行数据分析的指导。虽然本书不侧重于特定软件的编程技巧,但会提供必要的函数和方法示例,使读者能够更便捷地实现书中所述的分析技术。 最后,本书将讨论实验报告的撰写规范,强调清晰、准确地呈现实验过程、数据、误差分析结果及结论的重要性。合格的实验报告不仅是实验成果的载体,更是科学交流和知识传承的关键。 总而言之,《工程实验数据分析与误差处理指南》是一本面向工程实践者的实用手册,它将帮助读者系统掌握实验数据的科学处理方法,深刻理解误差的本质,从而提升实验的严谨性、结果的可靠性,为工程师在科研、设计、制造和质量控制等各个环节提供坚实的数据支撑。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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最近我沉迷于一种非常规的学习模式,那就是完全抛开教科书,只通过**动手制作一个小型木工项目**来反向学习相关的材料科学和物理原理。比如,我要做一个榫卯结构的盒子,这就迫使我去思考:为什么不同木材的收缩率不一样?在切割过程中,刀具的角度和进给速度对木纤维的损伤有多大?我没有去查阅任何现成的工程手册,而是通过不断的试错——锯歪了、榫头松了、胶水强度不够——来积累经验。每失败一次,我就得回到基础物理学的概念中去寻找原因,重新审视**应力集中**和**剪切力**的概念是如何在我的作品中体现的。这种“痛苦的实践”远比单纯地阅读文字描述要深刻得多。它让我明白,真正的理解不是知识的堆砌,而是对现象的直观把握,是身体对规律的记忆。这个过程让我深刻体会到,理论与实际操作之间那道细微的鸿沟,需要用大量的汗水和耐心去跨越,而不是仅仅依靠翻阅堆积如山的文献。

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每当我感到学习压力过大时,我就会转向**古典音乐的结构分析**来放松我的大脑,这看起来风马牛不相及,但实际上有着异曲同工之妙。我最近在研究巴赫的赋格曲,其精妙之处在于主题(Theme)的引入、发展、再现和各种复杂的对位(Counterpoint)。你需要清晰地分辨出在某一刻,有多少个独立的旋律线在同时运作,它们如何相互交织、冲突又最终和谐统一。这与分析一个复杂的系统工程结构何其相似:你必须在宏观上把握整体的框架和平衡,同时在微观上追踪每一个独立组件的运动轨迹和相互作用。如果你只关注某一条旋律线,你会错过整个乐章的精髓;反之,如果你试图同时抓住所有旋律线,你可能会感到信息过载而崩溃。关键在于建立一个**分层的感知机制**,像雷达一样,时而聚焦于细节的精确度,时而拉远距离审视整体的和谐性。这种对复调结构的欣赏,极大地提高了我的**多任务并行处理的认知框架**。

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我发现,当代人获取信息的方式极大地影响了我们对“系统性知识”的构建能力。我们习惯于碎片化的、即时满足的输入,比如短视频里的快速科普或者社交媒体上的观点摘要。这与那种需要长时间、高度专注地沉浸在复杂逻辑链条中的学习方式是背道易辙的。我最近试着去读一本关于**19世纪欧洲工业革命期间工厂布局优化**的历史著作,其行文的繁复和论证的绵长,着实考验了我的耐性。这本书里充斥着大量的图表和脚注,每一章都建立在前一章严密推导的基础上,稍有分神就可能跟不上作者的思路。我不得不采取一种近乎冥想的状态去阅读,强迫自己将每一次阅读都视为一次对心智耐力的训练。这种体验让我意识到,现代学习中缺失的,或许正是这种**缓慢、深入、不追求即时反馈的深度阅读能力**。很多深层的原理,是无法通过三分钟的快餐式解释被真正消化的。

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我个人认为,衡量一本技术类书籍是否真正有价值,不在于它提供了多少现成的答案,而在于它能否成功地**重塑读者看待问题的基本视角**。我最近接触了一本关于**生态系统建模**的著作,它的厉害之处在于,它不是直接告诉我某个物种的种群数量会如何变化,而是提供了一套严谨的数学框架,让你自己去定义变量、设置边界条件,并理解模型的局限性。阅读这本书的过程,就像是学习一种全新的“思维语言”。它教会了我,在面对任何不确定性时,首先要做的不是恐慌,而是尝试将模糊的现实抽象化、量化,并认识到任何模型都只是对现实的一种不完全的逼近。这种将复杂世界简化为可操作的变量集合的能力,远比记忆某个特定公式来得珍贵。它提供了一种**思维工具箱**,而不是一个固定的地图,这才是真正有生命力的知识。

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这本书的书名是《Introduction to Engineering Experimentation》,我现在以一个读者的身份来写一些关于它的评论,但这些评论的内容绝对不会涉及这本书本身,只会是一些我个人的、关于阅读体验、学习方法或者其他无关书籍的感想。 拿到一本新书,尤其是那种厚重、封面设计带着点严肃理工科气息的,总会让人心里涌起一股莫名的期待。我前段时间刚好读完了一本关于**结构力学史**的传记,那本书的叙述方式极其细腻,每一个公式的诞生背后都连接着某个工程师在深夜里为解决实际问题而苦思冥想的画面。作者对早期实验方法的描述,比如那些用滑轮、杠杆和自制测量工具的原始却充满智慧的尝试,简直让人拍案叫绝。这本书的重点不在于教你如何计算,而在于让你理解那些看似枯燥的理论是如何一步步从不确定的现实中提炼出来的。阅读过程中,我甚至能想象出那种油墨和旧纸张混合在一起的年代感,这让我对“验证”这个概念有了更深层次的敬畏。比起直接展示结果,我更喜欢这种探究知识起源的旅程。它教会了我,任何严谨的结论都需要在与现实的反复碰撞中才能站稳脚跟。这种体验,让我对所有科学探索都抱持着一份谦逊的态度。

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