| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 研究的目及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 数控机床可靠性国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 贝叶斯可靠性研究现状 | 第16-18页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 加工中心历史先验分布和更新先验分布的确定 | 第20-35页 |
| 2.1 贝叶斯方法简介 | 第20-21页 |
| 2.2 引入继承因子的贝叶斯方法 | 第21-22页 |
| 2.3 相似数控机床先验信息获取 | 第22-25页 |
| 2.4 故障信息的相容性性检验 | 第25-28页 |
| 2.5 加工中心先验分布的确定 | 第28-34页 |
| 2.5.1 先验分布的确定方法 | 第28-29页 |
| 2.5.2 历史先验分布的确定 | 第29-30页 |
| 2.5.3 基于无信息先验法确定更新先验分布 | 第30-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 继承因子的确定 | 第35-46页 |
| 3.1 基于KL距离方法的客观继承因子的确定 | 第35-40页 |
| 3.1.1 Kullback-Leibler概述 | 第35-36页 |
| 3.1.2 基于Bootstrap方法确定历史和试验样本的概率密度函数 | 第36-38页 |
| 3.1.3 客观继承因子的确定 | 第38-40页 |
| 3.2 基于相似系统理论的主观继承因子的确定 | 第40-43页 |
| 3.2.1 非平权距离系数法的基本模型 | 第40-41页 |
| 3.2.2 权重系数的确定 | 第41-43页 |
| 3.2.3 主观继承因子的确定 | 第43页 |
| 3.3 综合赋权法确定继承因子 | 第43-44页 |
| 3.4 混和先验分布的确定 | 第44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于马尔科夫链蒙特卡罗法的后验分布计算 | 第46-62页 |
| 4.1 后验分布的确定 | 第46-47页 |
| 4.2 马尔科夫链蒙特卡罗法概述 | 第47-50页 |
| 4.2.1 MCMC原理 | 第48-49页 |
| 4.2.2 贝叶斯分析中MCMC的计算 | 第49-50页 |
| 4.3 基于MCMC方法的抽样方法 | 第50-52页 |
| 4.3.1 M-H抽样方法 | 第50-51页 |
| 4.3.2 Gibbs抽样方法 | 第51-52页 |
| 4.4 基于Open BUGS软件的加工中心后验分布计算 | 第52-59页 |
| 4.4.1 Open BUGS简介 | 第52-53页 |
| 4.4.2 后验分布参数模拟估计 | 第53-58页 |
| 4.4.3 加工中心MTBF的计算 | 第58-59页 |
| 4.5 可靠性评估方法分析比较 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |