| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·论文研究背景、目的及意义 | 第11-12页 |
| ·论文研究的背景 | 第11页 |
| ·本课题研究的目的 | 第11-12页 |
| ·本课题研究的意义 | 第12页 |
| ·航空发动机机械磨损故障诊断的国内外现状 | 第12-13页 |
| ·国内机械磨损故障诊断存在的不足 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容 | 第14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 航空发动机机械磨损的机理及常用监控方法 | 第16-30页 |
| ·航空发动机机械磨损的机理 | 第16-20页 |
| ·航空发动机的简要工作原理 | 第16-17页 |
| ·航空发动机部件机械磨损的过程分析 | 第17-18页 |
| ·机械磨损失效的分类 | 第18-20页 |
| ·机械磨损对发动机滑油系统的影响 | 第20-23页 |
| ·发动机滑油系统组成结构 | 第20-21页 |
| ·滑油系统的简要工作原理 | 第21-22页 |
| ·金属磨屑对发动机滑油系统的危害 | 第22-23页 |
| ·航空发动机机械磨损常用故障监控方法 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 多故障模式下航空发动机机械磨损故障诊断 | 第30-51页 |
| ·滑油光谱分析的数据处理过程 | 第30-43页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第32-34页 |
| ·模型建立 | 第34-35页 |
| ·算法编程的实现 | 第35-37页 |
| ·灰色关联度 | 第37-42页 |
| ·GUI界面的实现 | 第42-43页 |
| ·铁谱分析的数据处理过程 | 第43-50页 |
| ·主要表征磨屑的参数 | 第44-46页 |
| ·BP神经网络的编程 | 第46-48页 |
| ·灰色关联度 | 第48-49页 |
| ·GUI的实现 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于FMEA的航空发动机机械磨损故障的风险评估 | 第51-67页 |
| ·FMEA工具简要介绍 | 第52-58页 |
| ·基于改进FMEA的航空发动机机械磨损的风险评估方法 | 第58-66页 |
| ·明确系统,成立FMEA小组 | 第59-60页 |
| ·进行失效分析并明确风险序数(RPN) | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录1 某航空发动机滑油光谱分析数据 | 第73-75页 |
| 附录2 某型航空发动机铁谱分析数据 | 第75-76页 |