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摩擦学系统状态辨识的知识获取方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-24页
   ·国内外研究现状第11-20页
     ·摩擦学系统状态辨识的发展状况第13-14页
     ·知识获取方法的研究进展第14-17页
     ·知识获取在摩擦学系统状态辨识的应用第17-20页
   ·目的与意义第20-21页
   ·课题来源第21页
   ·研究的主要内容第21-24页
第2章 研究的理论基础第24-41页
   ·前言第24页
   ·集对分析方法第24-29页
     ·集对分析基本概念第24-26页
     ·联系度第26-29页
   ·支持向量机原理第29-30页
   ·贝叶斯网络基本知识第30-35页
     ·概率规则第30-32页
     ·贝叶斯网络第32-35页
   ·决策树算法原理第35-40页
     ·属性选择的度量标准第37-39页
     ·决策树的剪枝第39-40页
     ·决策树中分类规则获取第40页
   ·本章小结第40-41页
第3章 试验设计及试验方法第41-51页
   ·前言第41页
   ·试验设计及目的第41-43页
     ·滑动轴承材料的摩擦磨损试验第41-42页
     ·滑动轴承的模拟试验第42-43页
   ·试验设备第43-46页
     ·MMW-1立式万能摩擦磨损试验机第43-44页
     ·内燃机摩擦学与动力学模拟试验系统第44-46页
   ·试验材料及参数第46-47页
   ·磨损信息分析手段第47-49页
   ·分析程序第49-50页
   ·本章小节第50-51页
第4章 滑动轴承磨损类型与磨粒信息映射研究第51-76页
   ·前言第51页
   ·滑动轴承磨损表面和磨粒信息的定性映射关系第51-55页
     ·获取的滑动轴承磨损表面与磨粒形貌第51-54页
     ·滑动轴承磨损表面与磨粒信息的定性映射关系描述第54-55页
   ·滑动轴承磨损表面和磨粒信息的定量关系研究第55-66页
     ·基于集对分析的摩擦学系统状态预测第55-60页
     ·基于集对分析的摩擦学系统状态辨识模型第60-66页
   ·滑动轴承磨损表面和磨粒信息的映射关系识别器第66-73页
     ·建立滑动磨损表面和磨粒信息映射关系识别器的基本原理第66-67页
     ·磨粒信息监测属性约简第67-69页
     ·基于支持向量机的滑动磨损映射关系模型第69页
     ·基于属性约简和支持向量机的滑动磨损映射关系识别方法第69-70页
     ·建立滑动轴承磨损表面和磨粒信息的映射关系模型第70-73页
   ·小结第73-76页
第5章 基于经验的摩擦学系统状态辨识知识获取第76-91页
   ·前言第76-77页
   ·摩擦学系统状态辨识中的经验知识第77-88页
     ·不同监测设备的判别规则第77-82页
     ·磨粒类型识别规则第82-83页
     ·换油规则第83-85页
     ·摩擦学系统状态辨识规则第85-88页
   ·适用于滑动轴承的摩擦学系统状态辨识知识第88-90页
   ·本章小结第90-91页
第6章 基于试验数据的摩擦学系统状态辨识的知识获取第91-107页
   ·前言第91-92页
   ·摩擦学系统中的贝叶斯网络构建方法第92-104页
     ·基于信息论的摩擦学系统贝叶斯网络构造方法第92-95页
     ·应用实例第95-104页
   ·本章小结第104-107页
第7章 基于监测实例的摩擦学系统状态辨识的知识获取第107-122页
   ·前言第107-108页
   ·基于决策树的摩擦学系统状态辨识知识的获取第108-110页
     ·基本思想第108页
     ·基于决策树的摩擦学状态识别知识的获取模型第108-110页
   ·摩擦学系统状态辨识的知识获取应用实例第110-121页
   ·本章小结第121-122页
第8章 结论及展望第122-125页
   ·主要成果和结论第122-123页
   ·研究展望第123-125页
参考文献第125-135页
致谢第135-136页
攻读博士期间发表的主要论文及参加的科研项目第136页

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