| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 研究思路 | 第13-15页 |
| 第二章 可靠性理论 | 第15-23页 |
| 2.1 可靠性方案 | 第15-19页 |
| 2.1.1 可靠性方案的制定要求 | 第15-16页 |
| 2.1.2 可靠性控制体系的要求 | 第16-18页 |
| 2.1.3 可靠性方案的基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2 以“可靠性为中心”的维修 | 第19-23页 |
| 2.2.1 以可靠性为中心的维修思想的思想要点 | 第19-20页 |
| 2.2.2 RCM的分析 | 第20页 |
| 2.2.3 RCM的要求 | 第20-21页 |
| 2.2.4 RCM未来的发展 | 第21-23页 |
| 第三章 通航机队设备可靠性影响因素分析及评估指标确定 | 第23-30页 |
| 3.1 通航机队设备可靠性影响因素分析 | 第23-25页 |
| 3.1.1 可用性 | 第23-24页 |
| 3.1.2 任务可靠性 | 第24页 |
| 3.1.3 基本可靠性 | 第24-25页 |
| 3.1.4 维修性 | 第25页 |
| 3.2 评估指标体系确定 | 第25-30页 |
| 3.2.1 指标选取原则 | 第25-28页 |
| 3.2.2 确定指标 | 第28-30页 |
| 第四章 通航机队设备可靠性评估模型及应用 | 第30-46页 |
| 4.1 通航机队设备可靠性非线性动态评估模型 | 第30-38页 |
| 4.1.1 通航机队设备可靠性评估指标体系 | 第30-34页 |
| 4.1.2 可变模糊模式识别模型 | 第34-36页 |
| 4.1.3 BP神经网络原理 | 第36-38页 |
| 4.1.4 通用航空机队设备可靠性非线性动力学评估模型 | 第38页 |
| 4.2 通用航空机队可靠性评估模型应用实例 | 第38-46页 |
| 4.2.1 机队设备可靠性非线性动力学评估模型 | 第38-43页 |
| 4.2.2 基于BP神经网络的通航机队设备可靠性评估模型 | 第43-44页 |
| 4.2.3 通航机队设备可靠性神经网络评估实例 | 第44-46页 |
| 第五章 通用航空机队可靠性指标优先控制模型 | 第46-55页 |
| 5.1 模糊灰色关联模型 | 第46-48页 |
| 5.2 实例分析 | 第48-53页 |
| 5.3 控制措施 | 第53-55页 |
| 结论与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
