| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·课题的选择与背景 | 第8-9页 |
| ·对维修性进行评估与验证的三种技术 | 第9-10页 |
| ·并行工程 | 第10-11页 |
| ·基于并行工程的维修性评估与验证的计算机系统 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容和行文安排 | 第12-14页 |
| 第二章 民用飞机的维修性参数指标体系 | 第14-24页 |
| ·民用飞机的运营维护 | 第14-16页 |
| ·航线维修(维护) | 第14-15页 |
| ·定期维修(维护) | 第15页 |
| ·特种维修(维护) | 第15-16页 |
| ·维修性理论基础 | 第16-20页 |
| ·维修性的基本参数 | 第16-17页 |
| ·维修性参数 | 第17-20页 |
| ·民用飞机维修性参数的选择 | 第20-22页 |
| ·民用飞机维修性参数指标的确定 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 民用飞机的维修性参数指标评估与验证模型 | 第24-33页 |
| ·维修性模型中的基本概念 | 第24-26页 |
| ·影响维修活动的因素 | 第26-28页 |
| ·维修活动影响因素的分析 | 第26-27页 |
| ·维修活动影响因素的确定 | 第27-28页 |
| ·维修性参数指标验证模型 | 第28-32页 |
| ·传统的维修性预计模型 | 第28-29页 |
| ·基于故障树的维修性参数指标验证模型 | 第29页 |
| ·基于随机网络的维修性参数指标验证模型 | 第29-30页 |
| ·黑箱系统的维修性参数指标验证模型 | 第30-32页 |
| ·三种维修性参数指标验证模型的选择 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 随机网络在民饥维修性验证模型中应用 | 第33-39页 |
| ·离散事件仿真原理 | 第33-34页 |
| ·基于随机网络的维修性验证模型 | 第34-36页 |
| ·维修事件网络化 | 第34-35页 |
| ·维修作业时间的确定 | 第35页 |
| ·建立模型的一般步骤 | 第35-36页 |
| ·随机网络在飞机照明系统维修性模型中的应用 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 BP神经网络的在民机维修性验证模型中的应用 | 第39-51页 |
| ·神经元的数学模型 | 第39页 |
| ·典型的神经网络结构 | 第39-41页 |
| ·BP神经网络应用于维修性模型 | 第41-44页 |
| ·BP神经网络的结构学习方法 | 第41-43页 |
| ·BP算法存在的问题 | 第43页 |
| ·建立基于BP神经网络的维修性参数指标验证模型的步骤 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络对飞机起落架系统维修时间的评估与验证 | 第44-47页 |
| ·准备训练样本和测试样本 | 第44-45页 |
| ·确定网络结构 | 第45-46页 |
| ·网络的训练和验证 | 第46-47页 |
| ·网络性能的评价 | 第47页 |
| ·模型的更新 | 第47页 |
| ·基于BP神经网络的维修性验证的应用程序 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 附录 BP神经网络训练函数的选择试验 | 第49-51页 |
| 第六章 基于并行工程的民机维修性评估与验证计算机系统 | 第51-56页 |
| ·并行工程的概念 | 第51-52页 |
| ·并行工程的本质 | 第51-52页 |
| ·并行工程的特征 | 第52页 |
| ·基于并行工程的民机维修性评估与验证的计算机系统组成 | 第52-53页 |
| ·维修性数据的收集 | 第53-54页 |
| ·维修性数据收集的要求 | 第53-54页 |
| ·维修性数据的整理 | 第54页 |
| ·用CATIA来进行飞机维修性评估与验证 | 第54-55页 |
| ·CATIA的概况 | 第54页 |
| ·CATIA的二次开发 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结束与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在学期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-60页 |
