| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 论文的课题来源与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关领域的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 发动机故障诊断技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 D-S证据理论的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 FMECA的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和结构 | 第16-18页 |
| 第二章 证据理论概述 | 第18-31页 |
| 2.1 证据理论的优势和不足 | 第18-19页 |
| 2.2 证据理论的理论基础 | 第19-23页 |
| 2.2.1 识别框架 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基本信任分配函数 | 第20-22页 |
| 2.2.3 信任函数 | 第22页 |
| 2.2.4 似然函数 | 第22页 |
| 2.2.5 证据理论中不确定性的表述 | 第22-23页 |
| 2.3 证据理论的合成规则及基本性质 | 第23-27页 |
| 2.3.1 Dempster合成法则 | 第23-26页 |
| 2.3.2 Dempster合成法则的基本性质 | 第26-27页 |
| 2.4 证据理论的基本思想 | 第27页 |
| 2.5 证据理论应用举例 | 第27-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 证据理论在航空发动机气路故障诊断中的应用研究 | 第31-43页 |
| 3.1 航空发动机气路故障诊断信息融合 | 第31-33页 |
| 3.1.1 航空发动机气路故障诊断中的信息多源性 | 第31页 |
| 3.1.2 故障信息融合的方法 | 第31-32页 |
| 3.1.3 航空发动机气路故障诊断信息融合的基本框架 | 第32-33页 |
| 3.2 气路故障融合模型 | 第33-35页 |
| 3.2.1 气路故障融合识别框架的建立 | 第33-34页 |
| 3.2.2 气路故障诊断基本信任分配函数的建立 | 第34-35页 |
| 3.2.3 气路故障诊断故障征兆级和信息决策级的信息融合 | 第35页 |
| 3.3 分析实例 | 第35-37页 |
| 3.4 证据冲突的处理方法 | 第37-39页 |
| 3.5 存在证据冲突的故障诊断框架 | 第39-41页 |
| 3.6 存在证据冲突的气路故障信息融合分析实例 | 第41-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 故障模式、影响和危害性分析概述 | 第43-52页 |
| 4.1 FMECA的基本概念 | 第43页 |
| 4.2 产品寿命周期各阶段的FMECA方法 | 第43-44页 |
| 4.3 FMECA分析的步骤 | 第44-46页 |
| 4.4 危害性分析 | 第46-51页 |
| 4.4.1 风险优先数法 | 第46-47页 |
| 4.4.2 基于D-S证据理论的风险优先数计算方法 | 第47-49页 |
| 4.4.3 基于两个风险优先数的故障排序方法 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 航空涡扇发动机气路FMECA分析 | 第52-72页 |
| 5.1 航空涡扇发动机结构 | 第52页 |
| 5.2 气路系统结构与功能分析 | 第52-53页 |
| 5.3 气路系统故障模式影响分析 | 第53-57页 |
| 5.3.1 故障模式分析 | 第53-55页 |
| 5.3.2 故障原因分析 | 第55页 |
| 5.3.3 故障影响分析 | 第55-56页 |
| 5.3.4 故障等级定义 | 第56页 |
| 5.3.5 补偿措施分析 | 第56页 |
| 5.3.6 气路系统FMEA的实施 | 第56-57页 |
| 5.4 某双轴航空涡扇发动机气路系统FMEA分析实例 | 第57-59页 |
| 5.5 气路系统故障危害性分析 | 第59-71页 |
| 5.5.1 基于风险优先数法的危害性分析 | 第63-66页 |
| 5.5.2 基于两个风险优先数的危害性分析 | 第66-69页 |
| 5.5.3 基于D-S证据理论的两个风险优先数的危害性分析 | 第69-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结和展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附录 | 第80-88页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第88-89页 |
