| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 航空发动机维修管理理论与技术 | 第13-15页 |
| 1.2.2 航空发动机在翼寿命评估技术 | 第15-17页 |
| 1.2.3 研究发展趋势及存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3.1 论文研究关键技术 | 第18页 |
| 1.3.2 各章节内容的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 民航发动机基于状态的维修决策建模基础理论和方法 | 第20-26页 |
| 2.1 民航发动机视情维修策略概述 | 第20-21页 |
| 2.2 性能衰退定义 | 第21页 |
| 2.3 民航发动机维修建模参数选取 | 第21-24页 |
| 2.3.1 单参数条件下维修建模参数选取 | 第22-23页 |
| 2.3.2 多参数条件下维修建模参数选取 | 第23-24页 |
| 2.4 民航发动机基于状态的维修决策建模方法 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 民航发动机维修决策控制限建模方法研究 | 第26-35页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 模型数学形式的确定 | 第26-28页 |
| 3.2.1 典型的统计回归模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 比例危险-比例优势（PH-PO）模型 | 第27-28页 |
| 3.3 维修决策控制限模型的建立 | 第28-34页 |
| 3.3.1 模型建立注意事项 | 第28-29页 |
| 3.3.2 协变量预处理-主成分分析法 | 第29-31页 |
| 3.3.3 模型参数估计 | 第31-33页 |
| 3.3.4 基于PH-PO模型的维修决策控制模型 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 民航发动机状态参数的趋势预测方法研究 | 第35-43页 |
| 4.1 时间序列分析 | 第35-36页 |
| 4.2 基于支持向量机的数据分析 | 第36-40页 |
| 4.2.1 理论基础 | 第36-37页 |
| 4.2.2 SVM算法原理 | 第37-39页 |
| 4.2.3 核函数 | 第39页 |
| 4.2.4 最小二乘法支持向量机（LS-SVM） | 第39-40页 |
| 4.3 基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型 | 第40-42页 |
| 4.3.1 数据准备 | 第40-41页 |
| 4.3.2 预测模型 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 民航发动机在翼寿命预测与维修决策应用实例 | 第43-54页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 单性能参数下的民航发动机在翼寿命预测与维修决策 | 第43-46页 |
| 5.2.1 基于EGTM的发动机在翼寿命预测与维修决策流程 | 第44页 |
| 5.2.2 案例分析 | 第44-46页 |
| 5.3 基于多状态参数的民航发动机在翼寿命预测与维修决策 | 第46-52页 |
| 5.3.1 在翼寿命预测与维修决策流程 | 第46-47页 |
| 5.3.2 应用实例 | 第47-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第54-55页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
