| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文背景 | 第8页 |
| ·航空发动机故障的诊断任务及意义 | 第8-9页 |
| ·航空发动机故障诊断的技术研究现状 | 第9-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·遗传算法在故障诊断中的应用 | 第11-12页 |
| ·专家系统在故障诊断中的应用 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 航空发动机振动测试及常见故障 | 第14-23页 |
| ·发动机振动测试 | 第14-16页 |
| ·某型航空发动机结构和主要性能参数 | 第14-16页 |
| ·某型航空发动机振动测试方法 | 第16页 |
| ·航空发动机振动常见的故障类型及特征 | 第16-23页 |
| ·航空发动机故障类型 | 第16-17页 |
| ·航空发动机常见故障原因 | 第17-23页 |
| 第3章 遗传算法的计算原理与实现技术 | 第23-31页 |
| ·遗传算法简介 | 第23-27页 |
| ·遗传算法计算原理 | 第23-26页 |
| ·遗传算法的求解步骤 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的特点 | 第27页 |
| ·遗传算法优化实例 | 第27-31页 |
| 第4章 专家系统设计 | 第31-46页 |
| ·专家系统简介 | 第31-37页 |
| ·专家系统的发展阶段 | 第32页 |
| ·专家系统的结构 | 第32-33页 |
| ·专家系统的类型 | 第33-37页 |
| ·专家系统的功能 | 第37页 |
| ·知识工程系统及其功能环节 | 第37-46页 |
| ·知识表达 | 第40-42页 |
| ·知识获取 | 第42-46页 |
| 第5章 基于改进遗传算法的航空发动机故障诊断专家系统 | 第46-54页 |
| ·基于梯度法的改进遗传算法 | 第46-47页 |
| ·改进遗传算法与专家系统的结合 | 第47-49页 |
| ·遗传算法与机器学习 | 第47-48页 |
| ·机器学习中的遗传算法 | 第48-49页 |
| ·推理机设计 | 第49页 |
| ·算例及其分析 | 第49-54页 |
| ·遗传算法对数据进行优化 | 第49-51页 |
| ·专家系统进行故障诊断 | 第51-54页 |
| 第6章 结论与展望 | 第54-55页 |
| ·主要研究结论 | 第54页 |
| ·未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |