摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-24页 |
1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
1.2 海洋工程设备风险评估方法研究进展 | 第14-20页 |
1.2.1 失效模式和影响分析 | 第14-16页 |
1.2.2 故障树分析 | 第16-18页 |
1.2.3 马尔科夫分析 | 第18-19页 |
1.2.4 以可靠性为中心的维修 | 第19-20页 |
1.3 存在的主要问题 | 第20-22页 |
1.4 本文研究内容 | 第22-23页 |
1.5 本文创新点 | 第23-24页 |
第2章 考虑模糊性与相关性的FMEA | 第24-44页 |
2.1 概述 | 第24页 |
2.2 FMEA方法 | 第24-26页 |
2.3 考虑模糊性的FMEA方法 | 第26-30页 |
2.3.1 模糊集理论 | 第26-27页 |
2.3.2 失效评价语言的模糊化 | 第27-29页 |
2.3.3 基于TOPSIS理论的判别分析 | 第29-30页 |
2.4 考虑相关性的FMEA方法 | 第30-33页 |
2.4.1 基于可靠性理论的结构失效相关性计算 | 第31-32页 |
2.4.2 基于专家评估方法的设备失效相关性计算 | 第32-33页 |
2.5 模糊语境下的关联FMEA方法 | 第33-38页 |
2.5.1 模糊语境下的相关度计算 | 第34-36页 |
2.5.2 结构可靠性与设备风险的结合 | 第36-37页 |
2.5.3 模糊相关FMEA方法分析流程 | 第37-38页 |
2.6 海上浮式风机模糊关联FMEA | 第38-42页 |
2.7 本章小结 | 第42-44页 |
第3章 复杂系统的动态故障树分析 | 第44-76页 |
3.1 概述 | 第44-45页 |
3.2 故障树的建立 | 第45-48页 |
3.2.1 故障树事件及逻辑符号 | 第45-46页 |
3.2.2 故障树的建立 | 第46-48页 |
3.3 故障树的计算分析 | 第48-54页 |
3.3.1 故障树的定性分析 | 第48-50页 |
3.3.2 故障树的定量分析 | 第50-54页 |
3.4 动态故障树分析 | 第54-61页 |
3.4.1 动态逻辑门的引入 | 第54-55页 |
3.4.2 常用的动态故障树求解方法 | 第55-59页 |
3.4.3 海洋工程设备动态故障树模块化求解方法 | 第59-61页 |
3.5 海上浮式风电系统动态故障树分析 | 第61-75页 |
3.5.1 动态故障树的建立 | 第61-69页 |
3.5.2 动态故障树的定量分析 | 第69-75页 |
3.6 本章小结 | 第75-76页 |
第4章 基于马尔科夫理论的动态风险评估 | 第76-102页 |
4.1 概述 | 第76页 |
4.2 均匀马尔科夫风险分析模型 | 第76-86页 |
4.2.1 多级退化可修复系统的维修 | 第77-78页 |
4.2.2 马尔科夫过程 | 第78-79页 |
4.2.3 两种修复方式的马尔科夫模型 | 第79-83页 |
4.2.4 马尔科夫风险分析软件的实现 | 第83-86页 |
4.3 非均匀马尔科夫风险分析模型 | 第86-90页 |
4.4 基于马尔科夫方法的海上浮式风机关键设备风险分析 | 第90-100页 |
4.4.1 均匀马尔科夫模型下的风险分析 | 第91-95页 |
4.4.2 非均匀马尔科夫模型下的风险分析 | 第95-100页 |
4.5 本章小结 | 第100-102页 |
第5章 基于动态规划的成组维修优化方法 | 第102-118页 |
5.1 概述 | 第102页 |
5.2 多部件系统预防性维修周期的计算 | 第102-104页 |
5.3 多部件系统成组维修动态规划 | 第104-109页 |
5.3.1 假设条件 | 第105页 |
5.3.2 可靠度阈值计算方法 | 第105-106页 |
5.3.3 维修成本计算方法 | 第106-108页 |
5.3.4 机会成组优化模型 | 第108-109页 |
5.4 海上风机电控系统的成组维修优化 | 第109-116页 |
5.4.1 计算参数 | 第109-110页 |
5.4.2 成组方案 | 第110-112页 |
5.4.3 经济性分析 | 第112-115页 |
5.4.4 与陆上风机的对比 | 第115-116页 |
5.5 本章小结 | 第116-118页 |
结论 | 第118-122页 |
参考文献 | 第122-132页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第132-134页 |
致谢 | 第134页 |