| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·民航发动机孔探检测的意义 | 第10页 |
| ·民航发动机孔探检测所存在的问题 | 第10-11页 |
| ·基于INTERNET 的民航发动机内部损伤评估与维修决策方法 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 航空发动机孔探检测技术简介 | 第14-19页 |
| ·孔探仪的发展历程 | 第14-15页 |
| ·航空发动机气路部件的主要损伤类型及原因 | 第15-16页 |
| ·航空发动机孔探检测的基本操作方法 | 第16-17页 |
| ·基于孔探检测的发动机内部损伤评估方法 | 第17-19页 |
| 第三章 基于CBIR 的发动机内部损伤评估 | 第19-28页 |
| ·CBIR 的介绍 | 第19-20页 |
| ·图像的特征提取和检索 | 第20-21页 |
| ·基于CBIR 的孔探图像损伤识别 | 第21-23页 |
| ·发动机探伤图像的一些基本特点 | 第21-22页 |
| ·CBIR 流程实现流程 | 第22-23页 |
| ·基于纹理特征的损伤类型神经网络识别方法 | 第23-28页 |
| ·孔探图像纹理特征参数的计算 | 第23-24页 |
| ·孔探图像损伤识别的集成神经网络模型 | 第24-25页 |
| ·结构自适应神经网络模型 | 第25-28页 |
| 第四章 基于RBR 和CBR 的航空发动机维修决策 | 第28-39页 |
| ·基于规则推理（RBR：RULE BASED REASONING）专家系统的介绍 | 第28-29页 |
| ·基于案例推理（CBR：CASE BASED REASONING）专家系统的介绍 | 第29-30页 |
| ·CBR 与RBR 相比较 | 第30-31页 |
| ·基于RBR 和CBR 的维修决策 | 第31-38页 |
| ·系统架构及流程 | 第31-32页 |
| ·基于RBR 的维修决策 | 第32-36页 |
| ·基于CBR 的维修决策 | 第36-38页 |
| ·案例重用 | 第38页 |
| ·案例维护 | 第38-39页 |
| 第五章 民航发动机内部损伤远程评估专家系统EIDRES 开发 | 第39-58页 |
| ·民航发动机远程诊断专家系统的思想 | 第39-41页 |
| ·JSP 网络编程技术 | 第41-45页 |
| ·WEB应用程序的工作原理 | 第41页 |
| ·JSP 网络编程技术 | 第41-42页 |
| ·JSP 运行环境 | 第42-43页 |
| ·JSP 页面的基本结构 | 第43-44页 |
| ·系统的数据库技术 | 第44-45页 |
| ·系统数据库 | 第45-46页 |
| ·数据库设计 | 第45-46页 |
| ·数据库的连接 | 第46页 |
| ·系统功能简介 | 第46-55页 |
| ·案例检索 | 第46-48页 |
| ·案例评估 | 第48-50页 |
| ·维修决策 | 第50-53页 |
| ·案例上传 | 第53-55页 |
| ·专家系统诊断验证 | 第55-58页 |
| 第六章 结论和展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 附录 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 | 第66页 |
