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 |