| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 机电设备可靠性分配的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2 可信性理论的发展与应用 | 第12-16页 |
| 1.3 本文研究的目的及意义 | 第16页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的技术路线 | 第17-19页 |
| 2 可信性理论 | 第19-37页 |
| 2.1 传统模糊理论的缺陷 | 第19-20页 |
| 2.2 可信性理论预备知识 | 第20-23页 |
| 2.2.1 测度的概念 | 第20-22页 |
| 2.2.2 波莱尔(Borel)集与勒贝格(Lebesgue)测度 | 第22页 |
| 2.2.3 可测函数 | 第22页 |
| 2.2.4 勒贝格积分 | 第22-23页 |
| 2.3 可信性测度 | 第23-25页 |
| 2.3.1 四条公理 | 第24页 |
| 2.3.2 可能性测度与可能性空间 | 第24页 |
| 2.3.3 必要性测度 | 第24-25页 |
| 2.3.4 可信性测度 | 第25页 |
| 2.4 模糊变量 | 第25-28页 |
| 2.4.1 模糊变量的定义 | 第25页 |
| 2.4.2 隶属度函数 | 第25-26页 |
| 2.4.3 模糊向量 | 第26页 |
| 2.4.4 模糊运算 | 第26-27页 |
| 2.4.5 梯形模糊变量与三角形模糊变量 | 第27-28页 |
| 2.5 可信性分布 | 第28-30页 |
| 2.5.1 三角型模糊变量的可信性分布与密度 | 第28-29页 |
| 2.5.2 梯形模糊变量的可信性分布与密度 | 第29-30页 |
| 2.6 期望值算子 | 第30-31页 |
| 2.7 模糊模拟 | 第31-34页 |
| 2.8 信性理论相对传统模糊理论的优势 | 第34-35页 |
| 2.9 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 基于可信性理论的可靠性分配方法 | 第37-53页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 传统分配方法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 等分配法 | 第37-38页 |
| 3.2.2 再分配法 | 第38-39页 |
| 3.2.3 AGREE分配法 | 第39-40页 |
| 3.2.4 评分分配法 | 第40-41页 |
| 3.3 基于可信性理论的评分分配法 | 第41-45页 |
| 3.3.1 传统可靠性分配方法的不足 | 第41页 |
| 3.3.2 基于可信性理论的评分分配法 | 第41-45页 |
| 3.4 基于可信性理论的评分分配法的程序设计 | 第45-51页 |
| 3.4.1 算法设计 | 第45-46页 |
| 3.4.2 模糊模拟次数N的确定 | 第46页 |
| 3.4.3 编程平台及编程语言 | 第46-47页 |
| 3.4.4 评分系统GUI设计及操作步骤 | 第47-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 4 轨道车辆的可靠性建模与分配 | 第53-89页 |
| 4.1 HXD3B型电力机车可靠性建模与分配 | 第53-63页 |
| 4.1.1 可靠性建模 | 第53-57页 |
| 4.1.2 可靠性分配 | 第57-61页 |
| 4.1.3 传统评分法与本文方法的比较 | 第61-63页 |
| 4.2 HXN5型内燃机车可靠性建模与分配 | 第63-71页 |
| 4.2.1 可靠性建模 | 第63-66页 |
| 4.2.2 可靠性分配 | 第66-69页 |
| 4.2.3 传统评分法与本文方法的比较 | 第69-71页 |
| 4.3 地铁B型车可靠性建模与分配 | 第71-79页 |
| 4.3.1 可靠性建模 | 第71-74页 |
| 4.3.2 可靠性分配 | 第74-76页 |
| 4.3.3 传统评分法与本文方法的比较 | 第76-79页 |
| 4.4 广州4号线直线电机地铁列车可靠性建模与分配 | 第79-87页 |
| 4.4.1 可靠性建模 | 第79-82页 |
| 4.4.2 可靠性分配 | 第82-84页 |
| 4.4.3 传统评分法与本文方法的比较 | 第84-87页 |
| 4.5 不同车型评分结果的比较 | 第87页 |
| 4.6 不同专家评分结果的比较 | 第87-88页 |
| 4.7 本章小结 | 第88-89页 |
| 5 结论与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-93页 |
| 附录A | 第93-101页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第101-103页 |
| 学位论文数据集 | 第103页 |