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基于虚拟样机的机电液系统故障安全分析方法研究

摘要第11-13页
Abstract第13-14页
第一章 绪论第15-33页
    1.1 课题背景第15-20页
        1.1.1 背景分析第15-17页
        1.1.2 研究意义第17-20页
    1.2 研究现状第20-30页
        1.2.1 虚拟样机及其VV&A技术第20-22页
        1.2.2 安全性分析第22-24页
        1.2.3 机电液系统故障诊断第24-25页
        1.2.4 操控系统操纵安全第25-27页
        1.2.5 安全评价、决策与预警第27-30页
    1.3 课题来源与主要研究内容第30-33页
        1.3.1 课题来源第30-31页
        1.3.2 研究内容和章节安排第31-33页
第二章 机电液系统虚拟样机建模及其VV&A技术第33-66页
    2.1 引言第33页
    2.2 基于AMESim的虚拟样机建模技术第33-48页
        2.2.1 虚拟样机建模流程第33-35页
        2.2.2 操舵系统案例验证第35-48页
    2.3 虚拟样机校核、验证与确认技术第48-65页
        2.3.1 VV&A概念与内涵第48-50页
        2.3.2 VV&A实施流程第50-52页
        2.3.3 验证结果实现方法第52-54页
        2.3.4 操舵系统案例验证第54-65页
    2.4 本章小结第65-66页
第三章 基于虚拟样机仿真的安全性分析方法第66-95页
    3.1 引言第66页
    3.2 虚拟样机故障植入与仿真方法第66-78页
        3.2.1 功能故障植入与仿真第66-76页
        3.2.2 实时故障植入与仿真第76-78页
    3.3 基于虚拟样机仿真的定性安全性分析方法第78-82页
        3.3.1 分析框架第78-79页
        3.3.2 操舵系统案例验证第79-82页
    3.4 基于蒙特卡洛仿真的概率风险评估方法第82-94页
        3.4.1 评估框架第84-86页
        3.4.2 操舵系统案例验证第86-94页
    3.5 本章小节第94-95页
第四章 虚拟样机在机电液系统故障诊断中的应用第95-115页
    4.1 引言第95页
    4.2 基于虚拟样机模型的故障诊断方法第95-102页
        4.2.1 基于虚拟样机模型的故障诊断框架第95-96页
        4.2.2 操舵系统案例验证第96-102页
    4.3 基于神经网络预测的故障检测方法第102-106页
        4.3.1 基于神经网络预测的故障检测方法原理第102-103页
        4.3.2 操舵系统案例验证第103-106页
    4.4 基于仿真知识与集成分类器的故障诊断方法第106-114页
        4.4.1 基于仿真知识与集成分类器的诊断框架第106-108页
        4.4.2 操舵系统案例验证第108-114页
    4.5 本章小节第114-115页
第五章 安全评价、决策、预警及其验证方法第115-134页
    5.1 引言第115页
    5.2 安全评价、决策、预警及其验证方法框架第115-116页
    5.3 基于“模糊-事件树”的混合评价决策方法第116-126页
        5.3.1 “模糊-事件树”方法原理第116-122页
        5.3.2 仿真验证第122-126页
    5.4 基于GRNN的预警信息生成方法第126-133页
        5.4.1 基于GRNN的预警信息生成方法原理第126-128页
        5.4.2 仿真验证第128-133页
    5.5 本章小结第133-134页
第六章 故障安全分析软件平台的设计与开发第134-151页
    6.1 引言第134页
    6.2 软件平台设计第134-139页
        6.2.1 设计原则和思路第134-135页
        6.2.2 功能分析第135-137页
        6.2.3 软件平台选择和框架设计第137-139页
    6.3 软件平台开发第139-150页
        6.3.1 关键技术突破第139-141页
        6.3.2 典型功能实现案例第141-150页
    6.4 本章小结第150-151页
第七章 结论与展望第151-154页
    7.1 全文总结第151-153页
        7.1.1 主要研究工作第151-152页
        7.1.2 主要创新点第152-153页
    7.2 研究工作展望第153-154页
致谢第154-156页
参考文献第156-170页
作者在学期间取得的学术成果第170-171页

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