| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 可靠性的国内外研究与发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 机械产品的经典寿命预测方法 | 第12-14页 |
| 1.2.3 基于信息技术的寿命预测方法的研究与发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 Non-IIDness学习方法 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 基于独立同分布学习方法的局限 | 第18-23页 |
| 2.2.1 K最近邻分类法的局限 | 第19-20页 |
| 2.2.2 K均值算法的局限 | 第20-21页 |
| 2.2.3 Apriori算法的局限 | 第21-23页 |
| 2.3 Non-IIDness学习方法理论介绍 | 第23-30页 |
| 2.3.1 耦合关系 | 第25-28页 |
| 2.3.2 Non-IIDness学习方法的耦合框架 | 第28-30页 |
| 2.4 Non-IIDness学习方法的应用 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于non-IIDness学习方法的可靠性研究方案 | 第32-48页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 数据挖掘的过程及难点 | 第32-34页 |
| 3.2.1 数据挖掘的过程 | 第32-33页 |
| 3.2.2 数据挖掘的难点 | 第33-34页 |
| 3.3 可靠性数据收集 | 第34-40页 |
| 3.3.1 可靠性数据收集的内容 | 第34-35页 |
| 3.3.2 可靠性数据的要求及性质 | 第35-36页 |
| 3.3.3 可靠性数据收集的方法 | 第36-40页 |
| 3.4 可靠性数据的预处理 | 第40-42页 |
| 3.4.1 抽样 | 第40页 |
| 3.4.2 维归约 | 第40-41页 |
| 3.4.3 特征子集选择 | 第41页 |
| 3.4.4 特征创建 | 第41-42页 |
| 3.5 基于non-IIDness学习的可靠性分析方法 | 第42-46页 |
| 3.5.1 可靠性寿命信息表 | 第42-43页 |
| 3.5.2 皮尔森相关系数 | 第43-44页 |
| 3.5.3 可靠性寿命扩展信息表 | 第44-45页 |
| 3.5.4 修正的皮尔森相关系数 | 第45页 |
| 3.5.5 耦合关系 | 第45-46页 |
| 3.6 与相关失效的比较 | 第46-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 实验数据采集 | 第48-58页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 齿轮的疲劳寿命分析方法 | 第48-50页 |
| 4.2.1 变幅载荷的疲劳寿命估算方法 | 第48-50页 |
| 4.2.2 常幅载荷的疲劳寿命估算方法 | 第50页 |
| 4.3 齿轮建模 | 第50-51页 |
| 4.3.1 齿轮参数 | 第50-51页 |
| 4.3.2 齿轮三维模型 | 第51页 |
| 4.4 齿轮接触疲劳寿命分析 | 第51-56页 |
| 4.4.1 S-N曲线 | 第52页 |
| 4.4.2 载荷与齿轮接触疲劳寿命数据收集 | 第52-54页 |
| 4.4.3 齿宽与齿轮接触疲劳寿命数据收集 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 基于non-IIDness学习方法的可靠性分析计算方法的应用 | 第58-67页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 齿轮属性与接触疲劳寿命之间的耦合关系分析 | 第58-61页 |
| 5.2.1 载荷与齿轮接触疲劳寿命之间的耦合关系 | 第58-59页 |
| 5.2.2 齿宽与齿轮接触疲劳寿命之间的耦合关系 | 第59-61页 |
| 5.3 文献中的齿轮属性与疲劳寿命的耦合关系分析 | 第61-65页 |
| 5.3.1 齿面粗糙度与齿轮疲劳寿命之间的耦合关系 | 第61-63页 |
| 5.3.2 齿轮齿顶修形量与齿轮疲劳寿命之间的耦合关系 | 第63-65页 |
| 5.4 齿轮属性之间的耦合关系分析 | 第65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
