| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·本课题研究的内容和意义 | 第11-12页 |
| ·相关失效的研究现状 | 第12-14页 |
| ·神经网络技术的发展及其在可靠性方面的研究现状 | 第14-17页 |
| ·人工神经网络技术的发展 | 第14-15页 |
| ·神经网络在可靠性工程方而的研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作和内容 | 第17-18页 |
| 第2章 相关失效的系统可靠性预测模型 | 第18-26页 |
| ·传统应力-强度干涉模型分析 | 第18-20页 |
| ·零件的失效 | 第18-20页 |
| ·系统的失效 | 第20页 |
| ·系统层应力-强度干涉模型分析 | 第20-21页 |
| ·相关失效系统可靠性模型的扩展 | 第21-23页 |
| ·不同零件承受不同载荷的K/N系统可靠性模型 | 第21-22页 |
| ·考虑强度退化的冗余系统可靠性模型 | 第22-23页 |
| ·相关失效模型的离散化 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 K/N系统可靠性的蒙特卡罗仿真 | 第26-36页 |
| ·蒙特卡罗方法的概述 | 第26-31页 |
| ·随机数的产生 | 第26-27页 |
| ·随机数的抽样方法 | 第27-28页 |
| ·随机数的检验方法 | 第28-31页 |
| ·静态K/N系统可靠性仿真模型的建立 | 第31-33页 |
| ·动态K/N系统可靠性仿真模型的建立 | 第33-35页 |
| ·MATLAB软件对蒙特卡罗方法的实现 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于神经网络的K/N系统可靠性模型 | 第36-52页 |
| ·人工神经网络简介 | 第36-37页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第36页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第36-37页 |
| ·误差反向传播(BP)网络及预测原理 | 第37-42页 |
| ·BP神经网络结构 | 第37-39页 |
| ·BP网络的学习规则与计算方法 | 第39-42页 |
| ·BP网络的预测原理 | 第42页 |
| ·BP算法的改进 | 第42-45页 |
| ·基于标准梯度下降的改进BP算法 | 第43-44页 |
| ·基于数值优化技术的改进BP算法 | 第44-45页 |
| ·静态K/N系统神经网络模型的结构 | 第45-49页 |
| ·神经网络结构的选取 | 第45页 |
| ·输入节点和输出节点的选取 | 第45页 |
| ·隐含层数和层内节点的选取 | 第45-47页 |
| ·学习速率的选取 | 第47-48页 |
| ·神经元激活函数的选取 | 第48-49页 |
| ·动态K/N系统神经网络模型的结构 | 第49-51页 |
| ·动态神经网络模型的结构确定 | 第49页 |
| ·隐含层数和层内节点的选取 | 第49-50页 |
| ·学习速率的选取 | 第50页 |
| ·神经元激活函数的确定 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 K/N系统可靠性预测及应用 | 第52-71页 |
| ·静态K/N系统的可靠性模型验证 | 第52-56页 |
| ·蒙特卡罗方法产生静态K/N系统的失效数据 | 第52-53页 |
| ·网络训练样本与测试样本的选取 | 第53-54页 |
| ·网络的初始化 | 第54-55页 |
| ·样本数据的预处理 | 第55-56页 |
| ·BP网络的MATLAB实现 | 第56-61页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱简介 | 第56-57页 |
| ·MATLAB中BP网络的训练过程 | 第57-58页 |
| ·MATLAB程序实现 | 第58-61页 |
| ·静态K/N系统可靠性BP网络模型的仿真与测试结果 | 第61-63页 |
| ·BP网络模型的训练仿真结果 | 第61-62页 |
| ·BP网络模型的测试结果 | 第62-63页 |
| ·动态K/N系统的可靠性BP网络模型验证 | 第63-68页 |
| ·蒙特卡罗方法产生动态K/N系统的失效数据 | 第64页 |
| ·网络训练样本与测试样本的选取 | 第64-65页 |
| ·样本数据的预处理 | 第65-66页 |
| ·BP网络模型的训练仿真结果 | 第66-67页 |
| ·BP网络模型的测试结果 | 第67-68页 |
| ·计算实例 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |