| 第1章 绪论 | 第1-16页 |
| 1．1 课题研究的目的、意义 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外研究现状分析 | 第9-14页 |
| 1．2．1 维修理论 | 第9-11页 |
| 1．2．2 我国设备维修管理的发展 | 第11-12页 |
| 1．2．3 设备维修管理系统 | 第12-13页 |
| 1．2．4 当前研究存在的主要问题 | 第13-14页 |
| 1．3 论文研究目标、研究内容和关键技术 | 第14-16页 |
| 1．3．1 研究目标 | 第14页 |
| 1．3．2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1．3．3 关键技术 | 第15页 |
| 1．3．4 课题来源 | 第15-16页 |
| 第2章 基于设备状态的维修管理模式 | 第16-23页 |
| 2．1 CWBT概述 | 第16-17页 |
| 2．2 CWBT的组成 | 第17页 |
| 2．3 CWBT的维修策略和CWBT运行 | 第17-19页 |
| 2．4 CWBT的分析 | 第19-20页 |
| 2．5 针对性维修体制 | 第20页 |
| 2．6 基于设备状态的船舶维修管理模式 | 第20-22页 |
| 2．7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 设备状态分析及预测 | 第23-35页 |
| 3．1 设备状态特征参数选择 | 第23页 |
| 3．2 设备技术状态的评定 | 第23-26页 |
| 3．3 设备状态预测方法 | 第26-31页 |
| 3．3．1 灰色预测 | 第26-27页 |
| 3．3．2 时间序列分析预测法 | 第27-28页 |
| 3．3．3 基于神经网络的预测方法 | 第28-31页 |
| 3．4 基于设备状态预测的维修周期系数K决策 | 第31-34页 |
| 3．4．1 灾变预测原理 | 第31-32页 |
| 3．4．2 实例分析 | 第32-34页 |
| 3．5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于D-S证据理论的维修决策 | 第35-55页 |
| 4．1 D-S证据理论概述 | 第35-38页 |
| 4．1．1 D-S证据理论基本概念 | 第35-37页 |
| 4．1．2 Dempster合成法则 | 第37-38页 |
| 4．2 基于D-S证据理论决策过程 | 第38-39页 |
| 4．3 D-S证据理论决策规则 | 第39-40页 |
| 4．4 D-S证据理论的优点 | 第40页 |
| 4．5 基于D-S证据理论的维修方式决策 | 第40-48页 |
| 4．5．1 构造识别框架 | 第42页 |
| 4．5．2 选择证据体 | 第42-43页 |
| 4．5．3 构造基本可信度分配函数 | 第43-45页 |
| 4．5．4 决策规则 | 第45页 |
| 4．5．5 基于D-S证据理论的维修方式决策算例分析 | 第45-48页 |
| 4．6 基于D-S证据理论的维修类型决策 | 第48-54页 |
| 4．6．1 构造识别框架 | 第49页 |
| 4．6．2 选择证据体 | 第49-51页 |
| 4．6．3 基于D-S证据理论的设备技术状态决策实例分析 | 第51-54页 |
| 4．7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于CWBT的维修管理信息系统实现 | 第55-77页 |
| 5．1 系统要求 | 第55页 |
| 5．2 系统设计原则 | 第55页 |
| 5．3 系统运行平台及开发工具 | 第55-56页 |
| 5．4 系统功能设计 | 第56-61页 |
| 5．4．1 信息管理模块 | 第57页 |
| 5．4．2 设备状态分析模块 | 第57-58页 |
| 5．4．3 维修决策模块 | 第58-59页 |
| 5．4．4 设备维修管理模块 | 第59-61页 |
| 5．4．5 系统维护模块 | 第61页 |
| 5．5 系统数据库设计 | 第61-76页 |
| 5．5．1 数据库设计步骤 | 第61-62页 |
| 5．5．2 系统数据流程图 | 第62-63页 |
| 5．5．3 系统数据库设计 | 第63-68页 |
| 5．5．4 系统数据库安全性设计 | 第68-69页 |
| 5．5．5 系统数据库完整性设计 | 第69-74页 |
| 5．5．6 数据库选择 | 第74页 |
| 5．5．7 数据库连接 | 第74-76页 |
| 5．6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第84页 |