| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 网络层次分析法评估发动机健康性能 | 第15-25页 |
| 2.1 网络层次分析法的简述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 未加权超矩阵和加权超矩阵算法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 极限超矩阵算法 | 第17页 |
| 2.2 发动机性能评估体系的构建 | 第17-20页 |
| 2.2.1 发动机性能参数相关性分析 | 第17-19页 |
| 2.2.2 构建涡扇发动机性能参数层次体系 | 第19页 |
| 2.2.3 构建发动机性能参数网络体系 | 第19-20页 |
| 2.3 基于网络层次分析法的PW系列发动机性能评估 | 第20-24页 |
| 2.3.1 计算各性能参数的权重向量 | 第20-22页 |
| 2.3.2 性能参数的标准化处理 | 第22-23页 |
| 2.3.3 标准化处理以及性能指数结果 | 第23-24页 |
| 2.3.4 结果分析 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 TOPSIS法评估发动机健康性能 | 第25-31页 |
| 3.1 传统TOPSIS | 第25-26页 |
| 3.1.1 传统TOPSIS法简介 | 第25页 |
| 3.1.2 TOPSIS法应用步骤 | 第25-26页 |
| 3.2 TOPSIS法存在的缺陷 | 第26-27页 |
| 3.2.1 采用欧氏距离计算性能贴近度进行评估的缺陷 | 第26-27页 |
| 3.3 TOPSIS评估方法改进 | 第27-28页 |
| 3.3.1 逆序问题解决方法 | 第27页 |
| 3.3.2 中垂线矛盾解决方法 | 第27-28页 |
| 3.3.3 计算机队中各台发动机性能贴近度的方法 | 第28页 |
| 3.4 评估模型实例验证 | 第28-29页 |
| 3.4.1 计算发动机性能参数权值 | 第28页 |
| 3.4.2 性能参数标准化处理 | 第28-29页 |
| 3.5 结果比较分析 | 第29-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 贝叶斯反馈云模型评估发动机健康性能 | 第31-48页 |
| 4.1 云理论 | 第31-36页 |
| 4.1.1 云理论概述 | 第31-32页 |
| 4.1.2 云与云滴 | 第32页 |
| 4.1.3 概念云及其数字特征的计算方法 | 第32-33页 |
| 4.1.4 正向正态云发生器与逆向正态云发生器 | 第33-34页 |
| 4.1.5 云重心评价法 | 第34-36页 |
| 4.2 贝叶斯反馈法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 贝叶斯反馈法简介 | 第36-37页 |
| 4.2.2 贝叶斯法相关知识 | 第37页 |
| 4.2.3 贝叶斯反馈的判定标准 | 第37-38页 |
| 4.2.4 云特征参数修正 | 第38-39页 |
| 4.3 贝叶斯反馈云模型 | 第39-41页 |
| 4.3.1 贝叶斯反馈云模型流程图 | 第39-41页 |
| 4.4 贝叶斯反馈云模型的验证 | 第41-47页 |
| 4.4.1 建立发动机健康性能评价指标体系 | 第41页 |
| 4.4.2 评价指标初始云特征值 | 第41页 |
| 4.4.3 初始云特征参数的评判与反馈 | 第41-44页 |
| 4.4.4 网络层次分析法求出各个评价指标权重 | 第44页 |
| 4.4.5 定性云测评器的建立 | 第44-45页 |
| 4.4.6 云重心偏离度与衰退率计算 | 第45-46页 |
| 4.4.7 计算结果对比分析 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 发动机健康性能评估系统的设计与实现 | 第48-54页 |
| 5.1 系统开发平台 | 第48-49页 |
| 5.1.1 C | 第48-49页 |
| 5.1.2 ASP.NET Web | 第49页 |
| 5.1.3 Microsoft Visual Studio 2010 | 第49页 |
| 5.2 系统设计流程图 | 第49-53页 |
| 5.2.1 登录界面 | 第50页 |
| 5.2.2 数据导入和分析及方法选择 | 第50-51页 |
| 5.2.3 功能实现 | 第51-53页 |
| 5.2.4 数据记录 | 第53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 结论 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录A 数据 | 第61-63页 |
