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基于贝叶斯网络的地铁列车制动系统可靠性分析

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 可靠性分析方法研究现状第13-15页
        1.2.2 制动系统可靠性研究现状第15页
        1.2.3 贝叶斯网络的应用第15-17页
    1.3 研究内容和结构安排第17-20页
        1.3.1 研究思路及技术路线第17-19页
        1.3.2 研究内容第19-20页
2 地铁列车制动系统故障分析第20-34页
    2.1 地铁列车制动系统概述第20-25页
        2.1.1 地铁列车制动系统特点第20页
        2.1.2 制动系统组成第20-21页
        2.1.3 下一代地铁列车制动系统概述第21-25页
    2.2 下一代地铁列车制动系统故障模式分析第25-27页
        2.2.1 制动控制系统第25-26页
        2.2.2 基础制动装置第26页
        2.2.3 风源系统第26-27页
    2.3 可靠性理论基础第27-28页
    2.4 制动系统故障树模型第28-33页
        2.4.1 故障树模型第28-29页
        2.4.2 故障树的建立第29-30页
        2.4.3 下一代地铁列车制动系统故障树模型的建立第30-33页
    2.5 本章小结第33-34页
3 贝叶斯网络可靠性分析方法的研究第34-46页
    3.1 贝叶斯网络基本理论第34-42页
        3.1.1 贝叶斯网络的概率论基础第34-35页
        3.1.2 贝叶斯网络的定义第35-36页
        3.1.3 贝叶斯网络的学习第36-39页
        3.1.4 贝叶斯网络的推理第39-42页
    3.2 动态贝叶斯网络第42-44页
        3.2.1 动态贝叶斯网络的定义第42-43页
        3.2.2 动态贝叶斯网络的学习第43-44页
        3.2.3 动态贝叶斯网络的推理第44页
    3.3 贝叶斯网络的技术优势第44-45页
    3.4 本章小结第45-46页
4 基于贝叶斯网络地铁列车制动系统可靠性分析第46-68页
    4.1 故障树-贝叶斯网络的转化建模方法第46-56页
        4.1.1 故障树转化的基本规则第46-48页
        4.1.2 故障树转化假设条件的扩展第48-54页
        4.1.3 多重串联系统的转化扩展方法第54-56页
    4.2 地铁列车制动系统可靠性分析模型的建立第56-59页
        4.2.1 贝叶斯网络应用软件简介第56页
        4.2.2 贝叶斯网络的构建第56-58页
        4.2.3 贝叶斯网络模型的赋值第58-59页
    4.3 地铁列车制动系统可靠性分析第59-67页
        4.3.1 制动系统可靠度计算第59-60页
        4.3.2 制动系统贝叶斯网络模型的参数学习第60-63页
        4.3.3 制动系统贝叶斯网络模型的推理第63-67页
    4.4 本章小结第67-68页
5 考虑维修因素的制动系统可靠性分析第68-84页
    5.1 故障树-动态贝叶斯网络的转化建模方法第68-70页
    5.2 基于动态贝叶斯网络的制动系统可靠性分析第70-77页
        5.2.1 制动系统动态贝叶斯网络的构建第70-72页
        5.2.2 考虑维修因素的制动系统可靠性分析第72-77页
    5.3 制动系统动态贝叶斯网络的推理第77-79页
    5.4 基于贝叶斯网络推理结果的制动系统可靠性分配第79-80页
    5.5 基于关键部件可靠度的预防性维修周期制定第80-82页
        5.5.1 维修方式的划分第80-81页
        5.5.2 制定维修策略的关键因素第81页
        5.5.3 给定可靠度下维修费用率最小制定预防性维修周期第81-82页
    5.6 本章小结第82-84页
6 结论与展望第84-88页
    6.1 工作总结以及主要创新点第84-85页
    6.2 未来研究展望第85-88页
参考文献第88-92页
附录A第92-96页
附录B第96-100页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果第100-104页
学位论文数据集第104页

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