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轨道设备修理周期预测及全寿命周期修理决策优化模型研究

致谢第5-7页
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-11页
1 引言第17-23页
    1.1 研究背景及问题提出第17-19页
    1.2 主要研究内容第19页
    1.3 研究意义第19-20页
    1.4 论文组织结构第20-21页
    1.5 论文资助第21-23页
2 国内外研究综述第23-59页
    2.1 轨道设备劣化特征分析研究综述第23-28页
        2.1.1 研究现状第23-25页
        2.1.2 既有研究总结及对本文研究的借鉴第25-28页
    2.2 轨道设备修理周期预测研究综述第28-39页
        2.2.1 基于病害机理分析的预测模型第28-31页
        2.2.2 基于失效统计分析的预测模型第31-37页
        2.2.3 既有研究总结及对本文研究的借鉴第37-39页
    2.3 轨道设备修理决策优化研究综述第39-49页
        2.3.1 以修理成本为目标的决策优化模型第39-44页
        2.3.2 以设备状态为目标的决策优化模型第44-47页
        2.3.3 以轨道占用时间为目标的决策优化模型第47-48页
        2.3.4 既有研究总结及对本文研究的借鉴第48-49页
    2.4 基于MDP的基础设施修理决策优化研究综述第49-56页
        2.4.1 设备级别MDP优化模型第50-52页
        2.4.2 网络级别MDP优化模型第52-55页
        2.4.3 既有研究总结及对本文研究的借鉴第55-56页
    2.5 本章小结第56-59页
3 基于HFDS-WEIBULL的轨道设备修理周期个性化预测模型第59-87页
    3.1 建模思路第59-62页
    3.2 参数声明第62-64页
    3.3 模型构建第64-70页
        3.3.1 设备单元状态的寿命分布第64-66页
        3.3.2 异质性因素影响程度分析第66页
        3.3.3 修理周期预测第66-70页
    3.4 模型参数估计第70-72页
        3.4.1 检测数据截取第70-71页
        3.4.2 最大似然估计第71-72页
    3.5 案例分析第72-85页
        3.5.1 数据源第73-80页
        3.5.2 参数估计结果与异质性因素影响程度分析第80-82页
        3.5.3 修理周期预测结果与误差分析第82-85页
    3.6 本章小结第85-87页
4 基于AL-MDP的设备级别全寿命周期修理决策优化模型第87-115页
    4.1 建模思路第87-90页
    4.2 参数声明第90-93页
    4.3 模型构建第93-97页
        4.3.1 决策变量第93页
        4.3.2 目标函数第93-94页
        4.3.3 约束条件第94页
        4.3.4 自适应学习机制第94-97页
    4.4 模型求解第97-102页
        4.4.1 策略和值函数第97-99页
        4.4.2 逆向归纳值迭代算法第99-102页
    4.5 案例分析第102-114页
        4.5.1 数据源第102-105页
        4.5.2 初始决策时刻的状态转移概率矩阵与最优策略第105-109页
        4.5.3 设备级别MDP与AL-MDP决策优化结果对比分析第109-114页
    4.6 本章小结第114-115页
5 基于AL-MDP的网络级别全寿命周期修理决策优化模型第115-141页
    5.1 建模思路第115-118页
    5.2 参数说明第118-121页
    5.3 模型构建第121-125页
        5.3.1 决策变量第121页
        5.3.2 目标函数第121-122页
        5.3.3 约束条件第122-124页
        5.3.4 自适应学习机制第124-125页
    5.4 模型求解第125-126页
    5.5 案例分析第126-140页
        5.5.1 数据源第127-131页
        5.5.2 初始决策时刻的状态转移概率与最优特定设备策略第131-136页
        5.5.3 网络级别MDP与AL-MDP决策优化结果对比分析第136-140页
    5.6 本章小结第140-141页
6 结论第141-147页
    6.1 主要研究工作第141-143页
    6.2 主要创新点第143-145页
    6.3 研究展望第145-147页
参考文献第147-159页
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果第159-163页
学位论文数据集第163页

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