| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-22页 |
| 第一章 绪论 | 第22-36页 |
| ·研究的背景和意义 | 第22-24页 |
| ·国内外研究现状 | 第24-32页 |
| ·证据理论的理论基础研究 | 第24-30页 |
| ·证据理论合成悖论的处理方法研究 | 第25-28页 |
| ·证据理论中证据冲突程度度量的研究 | 第28-30页 |
| ·证据理论在系统可靠性工程中的应用研究 | 第30-32页 |
| ·论文的研究内容 | 第32-33页 |
| ·论文的主要结构 | 第33-36页 |
| 第二章 证据理论的基础框架 | 第36-46页 |
| ·证据理论的理论基础 | 第36-42页 |
| ·识别框架(Frame of discernment) | 第36-37页 |
| ·基本信任分配函数(Basic probability assignment,BPA) | 第37-38页 |
| ·信任函数(Belief function) | 第38-39页 |
| ·似然函数(Plausibility function) | 第39-41页 |
| ·众信度函数 | 第41页 |
| ·公共函数 | 第41-42页 |
| ·证据理论的合成规则 | 第42-43页 |
| ·证据理论的算例 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 多源证据的量化分类算法 | 第46-64页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·BPA的随机属性分析 | 第47-50页 |
| ·识别框架的可测空间 | 第47-48页 |
| ·BPA向量 | 第48-49页 |
| ·BPA单位向量 | 第49页 |
| ·BPA矩阵 | 第49-50页 |
| ·核心证据向量(Core evidence vector,CEV) | 第50-52页 |
| ·信任比重法 | 第50-51页 |
| ·最小不确定度方法 | 第51-52页 |
| ·证据的量化分类算法 | 第52-54页 |
| ·Jousselme证据距离 | 第52-53页 |
| ·多源证据的分类 | 第53-54页 |
| ·分类的标准 | 第53页 |
| ·分类的过程 | 第53-54页 |
| ·算例分析 | 第54-63页 |
| ·算例一 | 第54-58页 |
| ·算例二 | 第58-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于新的证据冲突度的证据相容合成方法 | 第64-87页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·已有的合成规则 | 第65-69页 |
| ·封闭世界假设下的合成方法 | 第65-68页 |
| ·Yager方法 | 第65页 |
| ·Deng方法 | 第65-66页 |
| ·Yamada方法 | 第66-67页 |
| ·Yang方法 | 第67-68页 |
| ·开放世界假设下的融合方法 | 第68-69页 |
| ·Smets合成方法 | 第68-69页 |
| ·曾成证据组合方法 | 第69页 |
| ·证据冲突的度量 | 第69-73页 |
| ·新的合成方法 | 第73-77页 |
| ·证据信息的修正 | 第73-75页 |
| ·证据信任程度的确定 | 第73-74页 |
| ·证据折扣因子与修正后的证据 | 第74-75页 |
| ·新的合成规则 | 第75-76页 |
| ·计算步骤 | 第76-77页 |
| ·算例分析 | 第77-85页 |
| ·算例一 | 第77-80页 |
| ·算例二 | 第80-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 基于DSET的多源不确定性的风险评估与排序方法 | 第87-105页 |
| ·引言 | 第87-91页 |
| ·基于DSET的RPN模型 | 第91-98页 |
| ·基于DSET的RPN模型的识别框架 | 第91-95页 |
| ·基于DSET的RPN模型的BPA | 第95-96页 |
| ·专家权重矩阵 | 第95页 |
| ·修正后的BPA | 第95-96页 |
| ·基于DSET的RPN模型的合成公式 | 第96-97页 |
| ·RPN计算 | 第97-98页 |
| ·航空发动机转子叶片的RPN分析 | 第98-103页 |
| ·航空发动机转子叶片的FMEA | 第98-101页 |
| ·航空发动机转子叶片的RPN分析 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第六章 基于DSET和证据网络的故障树的不确定知识分析 | 第105-132页 |
| ·引言 | 第105-106页 |
| ·EN模型 | 第106-110页 |
| ·DSET中各函数向BPA的转化 | 第108页 |
| ·DSET与区间不精确概率 | 第108-109页 |
| ·EN中识别框架的建立 | 第109-110页 |
| ·基于DSET的FTA多源不确定性的融合模型 | 第110-111页 |
| ·FTA与EN模型的转化方法 | 第111-121页 |
| ·“与”门 | 第112-113页 |
| ·“或”门 | 第113-114页 |
| ·“异或”门 | 第114-116页 |
| ·“与非”门 | 第116-117页 |
| ·“或非”门 | 第117-119页 |
| ·“同或”门 | 第119-120页 |
| ·“禁”门 | 第120-121页 |
| ·FT转化成EN的步骤 | 第121-122页 |
| ·重要度度量方法 | 第122-125页 |
| ·概率重要度 | 第122-123页 |
| ·结构重要度 | 第123-124页 |
| ·不精确重要度 | 第124-125页 |
| ·例子分析 | 第125-130页 |
| ·本章小结 | 第130-132页 |
| 第七章 基于EN模型的航空发动机减速器系统可靠性分析 | 第132-147页 |
| ·引言 | 第132-133页 |
| ·航空发动机减速器 | 第133-134页 |
| ·系统可靠性分析与EN模型的转换方法 | 第134-141页 |
| ·串联模型 | 第135-136页 |
| ·并联模型 | 第136-138页 |
| ·串—并联模型 | 第138-139页 |
| ·并—串联模型 | 第139-141页 |
| ·航空发动机减速器的可靠性分析 | 第141-146页 |
| ·基于EN模型的某型航空发动机减速器的任务可靠性分析 | 第141-143页 |
| ·基于EN模型的某型航空发动机减速器的基本可靠性分析 | 第143-146页 |
| ·本章小结 | 第146-147页 |
| 第八章 结论与展望 | 第147-150页 |
| ·全文结论 | 第147-149页 |
| ·后续工作与展望 | 第149-150页 |
| 致谢 | 第150-152页 |
| 参考文献 | 第152-167页 |
| 在学期间参与的项目研究工作 | 第167-168页 |
| 在学期间发表和录用的学术论文 | 第168-169页 |
