认知不确定性下车地通信系统可靠性评估方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 系统可靠性评估概述 | 第9页 |
| 1.2 课题的研究背景、现状和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 系统可靠性评估中的不确定性的问题 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的研究内容和方法 | 第12页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 不确定性问题的分析处理方法 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 不确定性问题的分析处理方法 | 第14-22页 |
| 2.2.1 可能性理论 | 第14-15页 |
| 2.2.2 区间分析法 | 第15页 |
| 2.2.3 采用模糊集理论的分析方法 | 第15-17页 |
| 2.2.4 贝叶斯网络分析方法 | 第17-19页 |
| 2.2.5 证据理论的分析方法 | 第19-22页 |
| 2.2.5.1 识别框架 | 第19-20页 |
| 2.2.5.2 基本信任分配函数(BPA) | 第20页 |
| 2.2.5.3 信任函数(Bel) | 第20-21页 |
| 2.2.5.4 似然函数(Pl) | 第21-22页 |
| 2.3 几种不确定性分析方法的比较 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 故障树分析方法的理论基础 | 第24-31页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 故障树分析方法概述 | 第24-25页 |
| 3.3 构建故障树模型 | 第25-27页 |
| 3.4 故障树分析方法 | 第27-30页 |
| 3.4.1 静态故障树分析方法 | 第27-28页 |
| 3.4.2 动态故障树分析方法 | 第28-29页 |
| 3.4.3 模糊故障树分析方法 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 车地通信系统故障模型构建 | 第31-38页 |
| 4.1 车地通信系统概述 | 第31-34页 |
| 4.1.1 数据通信子系统 | 第31-32页 |
| 4.1.2 移动闭塞信号系统的DCS | 第32-34页 |
| 4.2 车地通信系统DCS故障树模型构建 | 第34-35页 |
| 4.3 DCS故障树底事件赋值 | 第35-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于动态故障树和证据网络的可靠性评估方法 | 第38-50页 |
| 5.1 证据网络的概念 | 第38-39页 |
| 5.1.1 证据网络的定义 | 第38-39页 |
| 5.1.2 证据网络的特点 | 第39页 |
| 5.2 FT模型转化EN模型的方法 | 第39-42页 |
| 5.2.1“与”门 | 第39-40页 |
| 5.2.2“或”门 | 第40-41页 |
| 5.2.3“功能相关”门 | 第41-42页 |
| 5.3 FT转化成EN模型的过程 | 第42-44页 |
| 5.3.1 车地通信证据网络模型 | 第43-44页 |
| 5.4 可靠性参数的计算 | 第44-48页 |
| 5.4.1 故障概率 | 第44-45页 |
| 5.4.2 重要度计算 | 第45-46页 |
| 5.4.3 概率重要度（Birnbaum重要度） | 第46-48页 |
| 5.5 结果分析 | 第48-49页 |
| 5.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 结论 | 第50-51页 |
| 6.2 论文的创新点 | 第51页 |
| 6.3 进一步工作的方向 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
