Intelligent Reliability Analysis Using MATLAB and AI: Perform Failure Analysis and Reliability Engineering using MATLAB and Artificial Intelligence (English Edition)

Intelligent Reliability Analysis Using MATLAB and AI: Perform Failure Analysis and Reliability Engineering using MATLAB and Artificial Intelligence (English Edition)

کلمات کلیدی فرعی: تحلیل هوشمند قابلیت اطمینان، مهندسی هوش مصنوعی در سیستم‌ها

کتاب Intelligent Reliability Analysis Using MATLAB and AI راهنمایی جامع برای تحلیل قابلیت اطمینان با MATLAB و هوش مصنوعی است.

خلاصه تحلیلی کتاب

این کتاب، اثر مشترک Dr. Cherry Bhargava و Dr. Pardeep Kumar Sharma، به عنوان منبعی تخصصی، رویکردی نوین برای انجام Failure Analysis و Reliability Engineering با استفاده از MATLAB و تکنیک‌های Artificial Intelligence ارائه می‌کند. محتوا به‌گونه‌ای تدوین شده که نه تنها برای دانشجویان و پژوهشگران بلکه برای مهندسان حرفه‌ای که در حوزه طراحی، برنامه‌ریزی و نگهداری سیستم‌های پیچیده فعالیت دارند، کاربردی و قابل استفاده باشد.

مولفان با درک عمیق از چالش‌های واقعی صنعت، گام‌به‌گام فرآیند طراحی مدل‌های تحلیل قابلیت اطمینان را تشریح کرده‌اند و از ترکیب ابزارهای قدرتمند MATLAB با الگوریتم‌های AI برای دستیابی به نتایج دقیق، سریع و قابل اعتماد بهره برده‌اند. این رویکرد باعث می‌شود خواننده نه تنها مفاهیم نظری را بیاموزد بلکه بتواند آن‌ها را در پروژه‌های واقعی پیاده‌سازی کند.

کتاب با ساختار منظم، از مبانی اولیه تا مباحث پیشرفته پیش می‌رود و نمونه‌های کاربردی متعددی ارائه می‌دهد. به دلیل این که اطلاعاتی مانند سال انتشار یا جوایز کتاب در منابع معتبر موجود نیست، بخش‌هایی از این اطلاعات با عبارت «اطلاعات نامشخص» مشخص شده‌اند تا شفافیت حفظ شود.

نکات کلیدی و کاربردی

یکی از نقاط قوت این کتاب، آموزش عملی طراحی و اجرای مدل‌های تحلیل قابلیت اطمینان با استفاده از MATLAB و تکنیک‌های هوش مصنوعی است. خواننده گام‌به‌گام با مراحل جمع‌آوری داده‌ها، پردازش آن‌ها، مدل‌سازی و تحلیل آشنا می‌شود.

از دیگر ویژگی‌ها، پوشش همزمان مبانی Failure Analysis و رویکردهای نوین در Reliability Engineering است. این ترکیب باعث می‌شود که کاربر بتواند به سرعت میان مفاهیم پایه و کاربردهای پیشرفته جابجا شود.

به‌کارگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی خرابی و افزایش طول عمر سیستم‌ها، بخش مهمی از محتوای کتاب را تشکیل می‌دهد. این جنبه، ارزش عملی بالایی برای صنعت فراهم می‌کند.

نقل‌قول‌های ماندگار

در سراسر کتاب، جملات و بینش‌هایی بیان شده‌اند که نه تنها ارزش علمی دارند بلکه الهام‌بخش ادامه مسیر یادگیری و تحقیق هستند. این نقل‌قول‌ها می‌توانند به عنوان چراغ راه برای محققان و مهندسان عمل کنند.

«تحلیل قابلیت اطمینان هوشمند، پلی است میان داده‌های خام و تصمیمات مهندسی آگاهانه.» نامشخص

«ترکیب MATLAB و هوش مصنوعی، مرزهای پیش‌بینی سیستم‌ها را جابجا می‌کند.» نامشخص

چرا این کتاب اهمیت دارد

در عصری که پیچیدگی سیستم‌ها و حجم عظیم داده‌ها روز به روز افزایش می‌یابد، توانایی تحلیل قابلیت اطمینان با رویکردهای هوشمند، به یک ضرورت بدل شده است. این کتاب به خواننده ابزار و نگرش لازم برای مواجهه با این چالش‌ها را می‌دهد.

ترکیب MATLAB به عنوان یک بستر قدرتمند محاسباتی و الگوریتم‌های AI برای تحلیل پیشرفته، فرصتی استثنایی برای بهبود تصمیم‌گیری‌های مهندسی فراهم می‌آورد. بدین ترتیب، خواننده می‌تواند از داده‌های موجود، بیشترین ارزش را استخراج کند.

همچنین، متدهای مطرح‌شده در کتاب قابلیت انطباق با صنایع مختلف از جمله انرژی، حمل‌ونقل، تولید و حتی فناوری‌های نوین را دارند، که دامنه تاثیرگذاری آن را گسترده‌تر می‌کند.

• آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مهندسی
• راهنمای پیش‌بینی خرابی تجهیزات صنعتی
• کاربرد MATLAB در تحلیل داده‌های مهندسی

نتیجه‌گیری الهام‌بخش

کتاب Intelligent Reliability Analysis Using MATLAB and AI نه تنها یک منبع آموزشی، بلکه یک راهنمای عملی برای ورود به دنیای تحلیل قابلیت اطمینان هوشمند است. با مطالعه این کتاب، مهندسان و پژوه

How to minimize the global problem of e-waste Key Features ● Explore core concepts of Reliability Analysis, various smart models, different electronic components, and practical use of MATLAB. ● Cutting edge coverage on building intelligent systems for reliability analysis. ● Includes numerous techniques and methods to identify failure and reliability parameters. Description Intelligent Reliability Analysis using MATLAB and AI explains a roadmap to analyze and predict various electronic components’ future life and performance reliability. Deeply narrated and authored by reliability experts, this book empowers the reader to deepen their understanding of reliability identification, its significance, preventive measures, and various techniques. The book teaches how to predict the residual lifetime of active and passive components using an interesting use case on electronic waste. The book will demonstrate how the capacity of re-usability of electronic components can benefit the consumer to reuse the same component, with the confidence of successful operations. It lists key attributes and ways to design experiments using Taguchi’s approach, based on various acceleration factors. This book makes it easier for readers to understand reliability modeling of active and passive components using the Artificial Neural Network, Fuzzy Logic, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). What you will learn ● Optimize various acceleration factors for exploring the residual life of components experimentally. ● Design an intelligent model to predict the upcoming faults and failures of electronic components and make provision for timely replacement of the fault components. ● Design experiments using Taguchi’s approach. ● Understand reliability modeling of active and passive components using the Artificial Neural Network and Fuzzy Logic. Who this book is for This book is for current and aspiring emerging tech professionals, researchers, students, and anyone who wishes to understand and diagnose the product life of electronic components using the power of artificial intelligence and various experimental techniques. Table of Contents 1. RELIABILITY FUNDAMENTALS 2. RELIABILITY MEASURES 3. REMAINING USEFUL LIFETIME ESTIMATION TECHNIQUES 4. INTELLIGENT MODELS FOR RELIABILITY PREDICTION 5. ACCELERATED LIFE TESTING 6. EXPERIMENTAL TESTING OF ACTIVE AND PASSIVE COMPONENTS 7. INTELLIGENT MODELING FOR RELIABILITY ASSESSMENT USING MATLAB About the Authors Dr Cherry Bhargava is working as an Associate Professor at the Department of Computer Science and Engineering, Symbiosis Institute of Technology, Pune, Maharashtra, India. She holds a Ph.D. (ECE) specialization in Artificial Intelligence, M. Tech (VLSI Design & CAD), and B. Tech (EIE) degrees. She is GATE qualified with All India Rank 428. She has authored about 50 technical research papers in SCI, Scopus indexed quality journals, and national/international conferences. LinkedIn Profile: https://www.linkedin.com/in/dr-cherry-bhargava-7315619/ Dr. Pardeep Kumar Sharma is working as an associate professor at Lovely Professional University, Punjab, India. He has more than 14 years of teaching experience in the field of applied chemistry, artificial intelligence, DOE, and nanotechnology. He has completed his Ph.D. from Lovely Professional University and his post-graduation (Applied Chemistry) from Guru Nanak Dev University, Amritsar. LinkedIn Profile: https://www.linkedin.com/in/dr-pardeep-kumar-sharma-28581818/