| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第18-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第18-20页 |
| 1.2 研究现状 | 第20-27页 |
| 1.2.1 数控机床的可靠性建模与评估 | 第20-21页 |
| 1.2.2 基于故障时间数据的可靠性建模与评估 | 第21-23页 |
| 1.2.3 基于多源层次信息集的可靠性建模与评估 | 第23-24页 |
| 1.2.4 基于性能退化数据的可靠性建模与评估 | 第24-25页 |
| 1.2.5 综述总结与问题提出 | 第25-27页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构 | 第27-30页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第27-28页 |
| 1.3.2 论文的总体结构 | 第28-30页 |
| 第二章 基于故障时间数据的重型数控机床可靠性建模与评估 | 第30-63页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 重型数控机床的故障时间数据 | 第31-34页 |
| 2.3 重型数控机床故障时间数据的建模 | 第34-43页 |
| 2.3.1 考虑维修程度的故障时间数据建模 | 第34-40页 |
| 2.3.2 考虑故障关联程度的故障时间数据建模 | 第40-43页 |
| 2.4 基于贝叶斯模型综合的重型数控机床可靠性评估 | 第43-54页 |
| 2.4.1 贝叶斯模型综合方法的基本框架 | 第44-45页 |
| 2.4.2 重型数控机床基于贝叶斯模型综合的可靠性评估实现 | 第45-54页 |
| 2.5 实例分析 | 第54-62页 |
| 2.5.1 现场故障时间数据 | 第54-56页 |
| 2.5.2 考虑维修程度和故障关联程度的故障时间数据建模 | 第56-59页 |
| 2.5.3 可靠性评估及结果分析 | 第59-62页 |
| 2.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第三章 基于多源层次信息集的重型数控机床可靠性建模与评估 | 第63-94页 |
| 3.1 引言 | 第63-64页 |
| 3.2 重型数控机床的多源层次信息集 | 第64-66页 |
| 3.3 重型数控机床多源层次信息集的可靠性建模 | 第66-72页 |
| 3.3.1 可靠性建模框架 | 第66-67页 |
| 3.3.2 系统层次结构的可靠性建模 | 第67-69页 |
| 3.3.3 系统多种类型可靠性数据的建模 | 第69-72页 |
| 3.4 基于混合贝叶斯网络的重型数控机床可靠性评估 | 第72-85页 |
| 3.4.1 基于贝叶斯网络的多源层次信息融合基本框架 | 第73-76页 |
| 3.4.2 多源层次信息的贝叶斯网络模型表达 | 第76-82页 |
| 3.4.3 多源层次信息的融合与系统可靠性评估 | 第82-85页 |
| 3.5 算例分析 | 第85-92页 |
| 3.5.1 多源层次信息集 | 第86-88页 |
| 3.5.2 信息集的层次贝叶斯模型与贝叶斯网络模型 | 第88-91页 |
| 3.5.3 系统可靠性评估 | 第91-92页 |
| 3.6 本章小结 | 第92-94页 |
| 第四章 基于性能检测数据的重型数控机床可靠性建模与评估 | 第94-123页 |
| 4.1 引言 | 第94-96页 |
| 4.2 重型数控机床的性能检测数据 | 第96页 |
| 4.3 重型数控机床性能检测数据的建模 | 第96-106页 |
| 4.3.1 基于随机过程的性能演变过程模型 | 第97-100页 |
| 4.3.2 性能演变速率形式多样的性能演变过程模型 | 第100-104页 |
| 4.3.3 考虑个体差异性和性能波动性的性能演变过程模型 | 第104-106页 |
| 4.4 基于性能检测数据的重型数控机床可靠性评估 | 第106-115页 |
| 4.4.1 基于贝叶斯方法的性能检测数据分析基本框架 | 第106-108页 |
| 4.4.2 性能检测数据分析的数学表达 | 第108-110页 |
| 4.4.3 融合主机厂与用户厂性能检测数据的贝叶斯可靠性评估 | 第110-115页 |
| 4.5 算例分析 | 第115-121页 |
| 4.5.1 性能检测数据 | 第116-117页 |
| 4.5.2 性能检测数据的建模与模型参数估计 | 第117-119页 |
| 4.5.3 模型验证与可靠性评估 | 第119-121页 |
| 4.6 本章小结 | 第121-123页 |
| 第五章 基于状态监测数据的重型数控机床可靠性建模与评估 | 第123-155页 |
| 5.1 引言 | 第123-124页 |
| 5.2 重型数控机床状态监测数据 | 第124-125页 |
| 5.3 重型数控机床状态监测数据的建模 | 第125-133页 |
| 5.3.1 动态环境与任务应力下多性能退化建模的基本框架 | 第126-127页 |
| 5.3.2 基于Copula的多性能退化建模 | 第127-131页 |
| 5.3.3 考虑动态环境与任务的多性能退化建模 | 第131-133页 |
| 5.4 基于状态监测数据的重型数控机床可靠性评估 | 第133-143页 |
| 5.4.1 基于贝叶斯方法的多性能退化分析的基本框架 | 第133-135页 |
| 5.4.2 多性能退化分析的数学表达 | 第135-139页 |
| 5.4.3 数据缺失情形下基于状态监测数据的可靠性评估 | 第139-143页 |
| 5.5 算例分析 | 第143-153页 |
| 5.5.1 状态监测数据 | 第144-145页 |
| 5.5.2 状态监测数据的建模与模型参数估计 | 第145-150页 |
| 5.5.3 模型验证、对比与重型卧车剩余寿命评估 | 第150-153页 |
| 5.6 本章小结 | 第153-155页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第155-158页 |
| 6.1 全文总结 | 第155-157页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第157-158页 |
| 致谢 | 第158-159页 |
| 参考文献 | 第159-171页 |
| 在学期间参与的项目研究 | 第171-172页 |
| 在学期间发表和录用的学术论文 | 第172-174页 |
| 在学期间申请的专利 | 第174-175页 |
