| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 可靠性建模简介 | 第11-13页 |
| 1.2.2 可靠性分析中Bayes的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.3 刀具可靠性分析 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文主要结构 | 第15-17页 |
| 第二章 基于Bayes的可靠性分析理论基础 | 第17-29页 |
| 2.1 可靠性分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 可靠性数据分析 | 第17页 |
| 2.1.2 可靠度计算 | 第17-19页 |
| 2.2 可靠性分析中的Bayes方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 先验分布与后验分布 | 第19-20页 |
| 2.2.2 先验分布的确定 | 第20-22页 |
| 2.2.3 后验分布的计算 | 第22-23页 |
| 2.3 Weibull分布参数的估计 | 第23-27页 |
| 2.3.1 Weibull分布参数的最小二乘估计 | 第23-25页 |
| 2.3.2 Weibull分布参数的极大似然估计 | 第25-27页 |
| 2.4 Gamma分布参数的极大似然估计 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于退化量分布和随机过程模型的刀具可靠性分析方法 | 第29-41页 |
| 3.1 基于退化量分布模型的刀具可靠性分析方法 | 第30-35页 |
| 3.1.1 近似方法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于Bayes-蒙特卡罗理论的小样本失效数据可靠性分析方法 | 第31-32页 |
| 3.1.3 基于退化量分布模型的刀具可靠性分析方法 | 第32-35页 |
| 3.2 基于随机过程模型的刀具可靠性分析方法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 基于退化数据的随机过程建模 | 第35-36页 |
| 3.2.2 未考虑个体差异的Gamma过程模型的刀具可靠性分析方法 | 第36-38页 |
| 3.2.3 考虑个体差异的Gamma过程模型的刀具可靠性分析方法 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 刀具切削加工实验 | 第41-56页 |
| 4.1 实验方案设计 | 第41-42页 |
| 4.2 实验器材选择 | 第42-46页 |
| 4.3 实验过程 | 第46-55页 |
| 4.3.1 实验器材的安装与调实 | 第46-48页 |
| 4.3.2 实验流程介绍 | 第48-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 刀具可靠性实例分析及其磨损监测 | 第56-82页 |
| 5.1 实验原始数据处理 | 第56-61页 |
| 5.1.1 分布拟合 | 第57页 |
| 5.1.2 非参数检验方法 | 第57-61页 |
| 5.2 实验数据独立增量 | 第61-63页 |
| 5.2.1 刀具磨损增量分布拟合 | 第61-62页 |
| 5.2.2 分布拟合优度检验─卡方检验 | 第62-63页 |
| 5.3 刀具可靠性实例分析 | 第63-73页 |
| 5.3.1 基于退化量分布模型的刀具可靠性分析 | 第63-70页 |
| 5.3.2 基于随机过程模型的刀具可靠性分析 | 第70-73页 |
| 5.4 多角度刀具磨损状态的监测 | 第73-81页 |
| 5.4.1 振动信号 | 第73-77页 |
| 5.4.2 表面粗糙度 | 第77-79页 |
| 5.4.3 工件切屑 | 第79-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第90-92页 |
