| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 小子样理论国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 电磁流量计国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 课题研究的主要内容和技术方案 | 第14-16页 |
| 1.4.1 课题研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 课题研究的技术路线方案 | 第15-16页 |
| 第2章 现场数据的电磁流量计可靠性分析 | 第16-30页 |
| 2.1 现场数据的可靠性分析基本步骤和方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 现场数据的可靠性分析基本步骤 | 第16-17页 |
| 2.1.2 现场数据的可靠性评估方法 | 第17-18页 |
| 2.2 电磁流量计故障间隔时间分布模型的建立 | 第18-27页 |
| 2.2.1 电磁流量计故障时间分布模型初步判断 | 第18-22页 |
| 2.2.2 双参数指数分布的参数估计 | 第22-26页 |
| 2.2.3 分布类型的拟合优度检验 | 第26-27页 |
| 2.3 电磁流量计故障模式影响及危害度分析 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于 Bayes 理论的小子样可靠性评估方法 | 第30-40页 |
| 3.1 小子样可靠性评估概述 | 第30-31页 |
| 3.1.1 小子样的定义 | 第30页 |
| 3.1.2 常用的小子样技术 | 第30-31页 |
| 3.2 贝叶斯理论可靠性评估 | 第31-35页 |
| 3.2.1 贝叶斯基本原理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 贝叶斯估计 | 第33页 |
| 3.2.3 贝叶斯可靠性评估的基本步骤 | 第33-34页 |
| 3.2.4 贝叶斯可靠性评估的关键问题 | 第34-35页 |
| 3.3 先验分布的确定方法 | 第35-38页 |
| 3.3.1 无信息先验分布 | 第35-37页 |
| 3.3.2 共轭先验分布 | 第37页 |
| 3.3.3 多层先验分布 | 第37-38页 |
| 3.4 电磁流量计数据的蒙特卡罗仿真方法 | 第38-39页 |
| 3.4.1 蒙特卡罗方法概述 | 第38页 |
| 3.4.2 双参数指数分布数据的蒙特卡罗产生过程 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于故障率的电磁流量计可靠性 Bayes 评估 | 第40-48页 |
| 4.1 双参数指数分布可靠性 Bayes 评估 | 第40-45页 |
| 4.1.1 基本思路 | 第40-42页 |
| 4.1.2 数值算例 | 第42-45页 |
| 4.2 基于蒙特卡罗仿真的小子样可靠性评估精度验证 | 第45-47页 |
| 4.3 电磁流量计预防性维修时间的确定 | 第47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录 | 第52-54页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
