可靠性工程

陈洪根、李婧、李镇、牛林清、陈明

目录

  • 1 可靠性工程基础理论
    • 1.1 可靠性工程概述
    • 1.2 可靠性工程基本概念
    • 1.3 可靠性常用度量参数
    • 1.4 常用寿命分布函数
    • 1.5 课程思政
  • 2 系统可靠性模型
    • 2.1 系统和可靠性框图
    • 2.2 简单不可修系统可靠性模型
    • 2.3 复杂不可修系统可靠性模型
    • 2.4 马尔可夫可修系统可靠性模型
    • 2.5 课程思政
  • 3 系统故障分析技术
    • 3.1 FMEA技术
    • 3.2 FTA技术
    • 3.3 课程思政
  • 4 可靠性预计与分配
    • 4.1 可靠性预计
    • 4.2 可靠性分配
    • 4.3 课程思政
  • 5 可靠性试验
    • 5.1 可靠性试验概述
    • 5.2 可靠性试验方法模型
    • 5.3 可靠性试验设计
    • 5.4 课程思政
  • 6 可靠性数据分析
    • 6.1 数据类型及来源和收集
    • 6.2 拟合优度检验法-卡方检验
    • 6.3 课程思政
  • 7 可靠性管理
    • 7.1 可靠性管理概述
    • 7.2 可靠性工作组织体系
    • 7.3 可靠性过程管理
    • 7.4 可靠性数据管理
    • 7.5 可靠性评审
    • 7.6 可靠性标准化
    • 7.7 可靠性教育
    • 7.8 课程思政
  • 8 可靠性软件及应用
    • 8.1 可靠性软件功能介绍
    • 8.2 可靠性软件应用案例
    • 8.3 课程思政
  • 9 可靠性前沿与拓展
    • 9.1 视频资源
    • 9.2 文档资源
课程思政

【学而思之】

        内容:大数据时代已经以“迅雷不及掩耳之势”来袭,从互联网、电商等新兴行业到银行、保险、医疗等传统行业均宣称进入大数据应用时代。工业领域也相继推出了“工业4.0”、“互联网+”等概念,希望实现大数据环境与工业技术的完美结合。作为传统工业技术发展支柱的可靠性工程在大数据环境中也不可避免地迎来了机遇和挑战。

        思考:随着美国工业互联网和德国工业4.0等制造智能化转型战略的相继实施,工业大数据日益成为全球制造业挖掘价值、推动变革的主要抓手。结合我国制造业发展现状和未来规划,思考工业大数据在可靠性工程领域有哪些方面的应用。