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舰炮可靠性分析及数字仿真

第1章 绪论第1-14页
 1.1 选题的目的和意义第9页
 1.2 舰炮武器系统可靠性工程特点第9-11页
 1.3 可靠性热点问题第11-12页
 1.4 本论文的主要工作第12-14页
第2章 舰炮系统可靠性模型第14-37页
 2.1 概述第14-15页
 2.2 舰炮系统工作模式和环境剖面第15-17页
 2.3 舰炮发射系统与补供弹系统可靠性框图第17-24页
  2.3.1 补供弹系统可靠性框图第19-20页
  2.3.2 供弹系统可靠性框图第20-22页
  2.3.3 发射系统可靠性框图第22-24页
 2.4 舰炮武器系统可靠性数学模型第24-29页
  2.4.1 串联系统的数学模型第24-26页
  2.4.2 并联系统数学模型第26-28页
  2.4.3 混联系统数学模型第28-29页
 2.5 单100毫米舰炮发射系统与补供弹系统的可靠性计算第29-36页
  2.5.1 补扬弹系统第31-32页
  2.5.2 供弹系统可靠性计算第32-33页
  2.5.2 发射系统可靠性计算第33-35页
  2.5.3 单100毫米舰炮发射系统与补供弹系统可靠性计算第35-36页
 2.6 本章小结第36-37页
第3章 舰炮可靠性试验数据分析第37-65页
 3.1 概述第37页
 3.2 可靠性数据分析的基本方法第37-39页
  3.2.1 可靠性数据分析的两种模型第37-38页
  3.2.2 可靠性数据分析的基本方法第38-39页
  3.2.3 可靠性参数评估及分析程序第39页
 3.3 可靠性数据的收集第39-41页
  3.3.1 概述第39-40页
  3.3.2 可靠性试验第40-41页
 3.4 舰炮可靠性试验数据第41-42页
 3.5 舰炮可靠性试验数据处理第42-53页
  3.5.1 分布模型选择第42-44页
  3.5.2 利用概率纸确定分布类型第44-49页
  3.5.3 舰炮故障间隔发数分布的拟合优度检验第49-53页
 3.6 用灰色理论中的关联度来判定分布类型第53-63页
  3.6.1 灰色理论的基本思想第53-55页
  3.6.2 用数值方法求分布函数的参数及存活率第55-59页
  3.6.3 利用灰色关联度确定母体所服从的分布第59-63页
 3.7 可靠性指标计算第63页
 3.8 本章小结第63-65页
第4章 舰炮系统可靠性数字仿真第65-87页
 4.1 概述第65-67页
  4.1.1 仿真技术简介第65-66页
  4.1.2 可靠性数字仿真第66-67页
 4.2. 蒙特卡洛方法第67-68页
  4.2.1 蒙特卡洛方法的基本思想第67页
  4.2.2 蒙特卡洛方法的概率收敛性第67-68页
 4.3 随机数的产生和检验第68-76页
  4.3.1 随机数的性质、产生及检验第68-76页
 4.4 故障树法可靠性仿真第76-81页
  4.4.1 可靠性仿真模型的建立第76-77页
  4.4.2 可靠性仿真运行第77-80页
  4.4.3 可靠性仿真结果第80-81页
 4.5 舰炮数字仿真实例第81-85页
  4.5.1 舰炮仿真模型第81页
  4.5.2 仿真中需要解决的几个问题第81-82页
  4.5.3 仿真结果第82-85页
 4.6 本章小结第85-87页
第5章 人工神经网络在舰炮故障预测中的应用第87-100页
 5.1 概述第87-89页
 5.2 神经网络构成第89-92页
  5.2.1 人工神经元的模型第89-90页
  5.2.2 传递函数第90-91页
  5.2.3 神经网络的拓扑结构第91-92页
  5.2.4 神经网络的学习规则第92页
 5.3 BP网络应用于舰炮故障发数预测第92-96页
  5.3.1 BP网络结构及算法简介第94-96页
  5.3.2 BP网络进行预测的理论依据第96页
 5.4 预测实例第96-98页
 5.5 本章小结第98-100页
结论第100-102页
参考文献第102-105页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第105-106页
致谢第106-107页
附录A 单100舰炮仿研定型试验故障一览表第107-109页
附录B 仿研定型试验应记入故障可靠性基本指标统计表第109页

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