| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题来源与背景 | 第11-12页 |
| 1.2 故障传播技术国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 故障传播模型构建 | 第12-14页 |
| 1.2.2 故障传播行为规律 | 第14-15页 |
| 1.3 节点重要度评估技术国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 集成DEMATEL/ISM的分层故障传播有向图模型构建 | 第19-33页 |
| 2.1 数控车床故障机理分析 | 第19-23页 |
| 2.1.1 数控车床组件划分 | 第20-21页 |
| 2.1.2 数控车床组件级联故障分析 | 第21-23页 |
| 2.2 数控车床系统故障传播有向图模型构建 | 第23-24页 |
| 2.3 集成DEMATEL/ISM的分层故障传播有向图模型构建 | 第24-32页 |
| 2.3.1 模型的分层重构思想 | 第24-25页 |
| 2.3.2 DEMATEL/ISM集成理论 | 第25-26页 |
| 2.3.3 数控车床系统分层故障传播有向图模型构建 | 第26-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于节点重要度的模型结构性指标评估 | 第33-49页 |
| 3.1 节点重要度常用指标 | 第33-34页 |
| 3.2 基于介数的模型有向边负荷属性评估 | 第34-38页 |
| 3.2.1 边介数定义 | 第34-35页 |
| 3.2.2 数控车床系统故障传播模型有向边负荷属性评估 | 第35-38页 |
| 3.3 基于Page Rank算法的模型有向边故障影响度评估 | 第38-47页 |
| 3.3.1 PageRank算法背景 | 第38页 |
| 3.3.2 PageRank算法原理及其迭代计算 | 第38-41页 |
| 3.3.3 基于PageRank算法的组件节点故障影响度评估 | 第41-46页 |
| 3.3.4 数控车床系统故障传播模型有向边故障影响度评估 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于故障传播强度的系统关键故障传播路径识别 | 第49-71页 |
| 4.1 数控车床组件节点可靠性指标评估 | 第49-63页 |
| 4.1.1 数控车床组件故障数据整理 | 第50-52页 |
| 4.1.2 故障模型识别 | 第52-55页 |
| 4.1.3 模型参数估计 | 第55-59页 |
| 4.1.4 模型拟合优度检验 | 第59-61页 |
| 4.1.5 数控车床组件故障概率函数 | 第61-63页 |
| 4.2 数控车床系统故障传播模型有向边故障传播强度评估 | 第63-65页 |
| 4.2.1 故障传播强度定义 | 第63-64页 |
| 4.2.2 数控车床系统故障传播模型有向边故障传播强度评估 | 第64-65页 |
| 4.3 数控车床系统关键故障传播路径识别 | 第65-69页 |
| 4.3.1 基于故障传播强度的系统关键故障传播路径识别 | 第66-68页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第68-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 结论与展望 | 第71-75页 |
| 5.1 结论 | 第71-72页 |
| 5.2 展望 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-83页 |
| 附录 | 第83-85页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
