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基于贝叶斯网络的车身装配偏差诊断方法研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
目录第11-13页
第一章 绪论第13-32页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状综述第14-28页
        1.2.1 车身装配偏差源诊断方法第14-19页
        1.2.2 贝叶斯网络与不确定性推理方法第19-23页
        1.2.3 贝叶斯网络的应用研究现状第23-28页
        1.2.4 研究现状小结第28页
    1.3 课题研究目的与来源第28-29页
    1.4 论文的研究内容与体系框架第29-32页
第二章 车身装配偏差诊断问题的贝叶斯网络表达方法第32-49页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 车身装配偏差的输入输出节点定义第33-37页
        2.2.1 车身装配偏差源因素第33-35页
        2.2.2 车身装配质量检测第35-36页
        2.2.3 装配偏差的输入输出节点第36-37页
    2.3 车身装配偏差关系的贝叶斯网络映射模型第37-43页
        2.3.1 模型基本定义第37-38页
        2.3.2 模型结构确定第38-39页
        2.3.3 模型参数学习第39-42页
        2.3.4 存在问题与讨论第42-43页
    2.4 车身装配偏差诊断的概率推理方法第43-48页
        2.4.1 从观测信息获得证据变量值第44-46页
        2.4.2 贝叶斯网络的推理算法第46-47页
        2.4.3 存在问题与讨论第47-48页
    2.5 本章小结第48-49页
第三章 车身装配偏差贝叶斯网络的多源信息融合建模第49-73页
    3.1 引言第49-50页
    3.2 先验贝叶斯网络模型构建第50-56页
        3.2.1 基于影响系数法的装配偏差仿真分析第51-53页
        3.2.2 初始结构关系映射第53-54页
        3.2.3 节点先验条件概率计算第54-56页
    3.3 结合检测数据的贝叶斯网络模型更新第56-63页
        3.3.1 先验概率与样本数据的概率融合第56-59页
        3.3.2 基于独立性检验的网络结构更新第59-63页
    3.4 贝叶斯网络观测节点的优化第63-67页
        3.4.1 优化目标函数第64-66页
        3.4.2 基于有效独立法的测点优化第66-67页
    3.5 建模示例第67-72页
    3.6 小结第72-73页
第四章 基于贝叶斯网络的多装配偏差源诊断方法研究第73-94页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 小样本下观测节点的质量判异第74-79页
        4.2.1 质量参数的先验分布构建第74-76页
        4.2.2 质量参数的贝叶斯评估第76-79页
    4.3 基于贝叶斯网络的多偏差源诊断方法第79-86页
        4.3.1 多级装配中的偏差源诊断第79-82页
        4.3.2 诊断示例第82-86页
    4.4 贝叶斯网络的诊断能力分析第86-93页
        4.4.1 贝叶斯网络的诊断结果分类第86-87页
        4.4.2 诊断结果的影响因素分析第87-89页
        4.4.3 案例验证第89-93页
    4.5 本章小结第93-94页
第五章 工程应用第94-118页
    5.1 引言第94页
    5.2 侧围外板总成的装配偏差源诊断案例第94-111页
        5.2.1 贝叶斯网络模型构建第95-101页
        5.2.2 夹具偏差的故障诊断第101-104页
        5.2.3 与模式匹配诊断方法的对比分析第104-111页
    5.3 前围下部总成的装配质量改进案例第111-116页
        5.3.1 初始诊断模型第111-113页
        5.3.2 模型的更新学习第113-114页
        5.3.3 偏差源诊断与质量改进第114-116页
    5.4 本章小结第116-118页
第六章 全文总结与展望第118-122页
    6.1 主要内容和结论第118-119页
    6.2 本文创新点第119-120页
    6.3 研究展望第120-122页
参考文献第122-130页
攻读博士期间发表的论文第130-131页
致谢第131页

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