| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究的意义及依据 | 第11页 |
| 1.2 滚动轴承寿命国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 无失效数据可靠性研究的进展 | 第13-15页 |
| 1.3.1 置信限法 | 第13页 |
| 1.3.2 配分布曲线法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 修正似然函数法 | 第14页 |
| 1.3.4 等效失效数法 | 第14页 |
| 1.3.5 参数的综合估计法 | 第14-15页 |
| 1.3.6 其它方法 | 第15页 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 基于置信限法的轴承可靠性分析 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 滚动轴承可靠性分析理论基础 | 第17-22页 |
| 2.2.1 两参数威布尔分布模型及其特性 | 第17-19页 |
| 2.2.2 三参数威布尔分布模型及其特性 | 第19-20页 |
| 2.2.3 轴承无失效数据的统计模型与仿真数据的生成 | 第20-22页 |
| 2.3 基于最优置信限法的轴承可靠性分析 | 第22-27页 |
| 2.3.1 分组无失效数据的最优置信限法 | 第22-25页 |
| 2.3.2 单组无失效数据的最优置信限法 | 第25-27页 |
| 2.4 基于单侧置信限法的轴承可靠性分析 | 第27-30页 |
| 2.4.1 单侧置信限法的基本原理 | 第27-28页 |
| 2.4.2 基于单侧置信限法算例分析 | 第28-30页 |
| 2.4.3 单侧置信限法的几点结论 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于配分布曲线法对轴承进行可靠性分析 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 配分布曲线法的基本思想 | 第31页 |
| 3.3 失效概率的估计方法 | 第31-37页 |
| 3.3.1 经典方法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 传统贝叶斯方法 | 第32页 |
| 3.3.3 多层贝叶斯方法 | 第32-37页 |
| 3.3.4 E_Bayes估计法 | 第37页 |
| 3.4 最小二乘法的参数估计 | 第37-38页 |
| 3.5 基于配分布曲线法的算例 | 第38-41页 |
| 3.5.1 失效概率的计算公式 | 第38-40页 |
| 3.5.2 一级先验分布中超参数的确定 | 第40页 |
| 3.5.3 采用不同方法对轴承进行可靠性分析的处理结果 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 轴承定时截尾无失效数据的参数估计法 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 威布尔分布参数估计的常用方法 | 第43-44页 |
| 4.3 利用极大似然思想对轴承进行可靠性分析 | 第44-51页 |
| 4.3.1 极大似然估计方法的基本思想 | 第44页 |
| 4.3.2 拟似然函数估计法 | 第44-48页 |
| 4.3.3 修正似然函数法 | 第48-51页 |
| 4.4 相关系数优化法 | 第51-54页 |
| 4.4.1 相关系数优化法 | 第51-52页 |
| 4.4.2 基于相关系数优化法算例 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于抽样思想对轴承进行可靠性评估 | 第55-65页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 抽样方法的思想介绍 | 第55-56页 |
| 5.3 基于抽样方法的处理结果分析 | 第56-64页 |
| 5.3.1 基于两参数威布尔分布下抽样方法的结果 | 第56-60页 |
| 5.3.2 基于三参数威布尔分布下抽样方法的结果 | 第60-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 大量模拟数据统计规律法的轴承可靠性分析 | 第65-79页 |
| 6.1 引言 | 第65页 |
| 6.2 大量模拟数据统计规律法介绍 | 第65-75页 |
| 6.2.1 随机抽取数据方案的确定 | 第66-68页 |
| 6.2.2 分析各个变量对仿真试验数据的影响 | 第68-72页 |
| 6.2.3 利用数据拟合函数关系式 | 第72-73页 |
| 6.2.4 构造任意置信度下特征寿命乘子 | 第73-75页 |
| 6.3 基于大量模拟数据统计规律法算例 | 第75-77页 |
| 6.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第7章 结论与展望 | 第79-83页 |
| 7.1 本文结论 | 第79-80页 |
| 7.2 展望 | 第80-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |