基于信息熵法的数控机床贝叶斯可靠性评估方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究意义及背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-15页 |
| ·国内外数控机床可靠性研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内外 Bayes 可靠性研究现状 | 第12-15页 |
| ·论文主要研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 第2章 可靠性验前信息的预处理 | 第18-34页 |
| ·验前信息的分类整理 | 第18-20页 |
| ·验前信息的折算 | 第20-27页 |
| ·基于信息熵法的部件及子系统信息折算 | 第20-25页 |
| ·类似系统的可靠性信息折算 | 第25-26页 |
| ·不同环境下的可靠性信息折算 | 第26-27页 |
| ·验前信息的检验 | 第27-34页 |
| ·验前信息的相容性检验 | 第27-29页 |
| ·验前信息的可信性检验 | 第29-31页 |
| ·验前信息的拟合优度检验 | 第31-34页 |
| 第3章 基于信息熵法确定验前分布 | 第34-52页 |
| ·验前分布的确定方法 | 第34-38页 |
| ·无信息验前分布 | 第34-36页 |
| ·利用验前信息确定验前分布 | 第36-38页 |
| ·基于最大熵法确定验前分布 | 第38-45页 |
| ·最大熵验前分布的确定方法 | 第38-41页 |
| ·共轭最大熵法验前分布的确定方法 | 第41-43页 |
| ·自助及随机加权最大熵验前分布的确定方法 | 第43-45页 |
| ·基于信息熵法融合先验分布 | 第45-47页 |
| ·熵权法验前分布的融合 | 第46-47页 |
| ·相对熵法验前分布的融合 | 第47页 |
| ·基于信息熵法求取先验分布应用实例 | 第47-52页 |
| 第4章 贝叶斯统计的后验评估 | 第52-58页 |
| ·Bayes 后验点估计 | 第52-55页 |
| ·Bayes 决策及后验风险 | 第52-53页 |
| ·熵损失函数下的后验点估计 | 第53-55页 |
| ·Bayes 后验稳健性分析 | 第55-58页 |
| 第5章 基于相对熵法的数控机床多指标综合评价 | 第58-64页 |
| ·数控机床可靠性评价指标 | 第58-59页 |
| ·相对熵多指标综合评价法 | 第59-60页 |
| ·相对熵法数控机床多指标评价应用实例 | 第60-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士期间所取得的科研成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
