| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| 1．1 引言 | 第7页 |
| 1．2 课题的背景、来源和意义 | 第7-11页 |
| 1．2．1 模糊可靠性的提出 | 第8-10页 |
| 1．2．2 模糊可靠性研究现状 | 第10页 |
| 1．2．3 课题来源 | 第10页 |
| 1．2．4 课题研究的意义 | 第10-11页 |
| 1．3 课题主要研究的内容 | 第11-16页 |
| 1．3．1 模糊可靠性设计 | 第11-12页 |
| 1．3．2 模糊Bayes可靠性分析 | 第12-14页 |
| 1．3．3 处理截尾寿命数据的模糊方法 | 第14页 |
| 1．3．4 疲劳曲线的生成 | 第14-15页 |
| 1．3．5 总结 | 第15-16页 |
| 参考文献 | 第16-19页 |
| 第二章 模糊可靠性设计 | 第19-36页 |
| 2．1 模糊数学基础知识 | 第19-21页 |
| 2．2 模糊可靠度的计算理论 | 第21-26页 |
| 2．2．1 模糊安全状态 | 第21-22页 |
| 2．2．2 模糊安全状态以状态变量（?）表示时的模糊可靠度计算 | 第22-23页 |
| 2．2．3 模糊安全状态以模糊允许区[（?）]间表示时模糊可靠度的计算 | 第23页 |
| 2．2．4 模糊安全状态用广义强度（?）表示时的模糊可靠度计算 | 第23-26页 |
| 2．3 机械设计的模糊可靠性优化设计 | 第26-35页 |
| 2．3．1 模糊优化问题求解的基本思想 | 第27页 |
| 2．3．2 模糊可靠性优化设计模型 | 第27-28页 |
| 2．3．3 二级齿轮传动的模糊可靠性优化设计 | 第28-35页 |
| 参考文献 | 第35-36页 |
| 第三章 模糊Bayes可靠性预测 | 第36-61页 |
| 3．1 Bayes方法 | 第36-38页 |
| 3．1．1 Bayes方法的提出与基本观点 | 第36页 |
| 3．1．2 Bayes方法的基础知识 | 第36-37页 |
| 3．1．3 常规的Bayes方法的研究内容 | 第37-38页 |
| 3．2 模糊寿命数据 | 第38-39页 |
| 3．3 模糊Bayes估计 | 第39-47页 |
| 3．3．1 指数分布的模糊Bayes估计 | 第40-41页 |
| 3．3．2 正态分布的模糊Bayes估计 | 第41-43页 |
| 3．3．3 对数正态分布的模糊Bayes估计 | 第43-45页 |
| 3．3．4 Weibull分布的模糊Bayes估计 | 第45-47页 |
| 3．4 隶属函数的确定 | 第47-50页 |
| 3．4．1 神经网络的模型选择 | 第48页 |
| 3．4．2 用遗传算法求解任意截集水平下的参数估计和可靠度估计优化模型 | 第48-50页 |
| 3．5 算例 | 第50-60页 |
| 参考文献 | 第60-61页 |
| 第四章 基于模糊理论的截尾寿命试验 | 第61-80页 |
| 4．1 截尾寿命试验 | 第61-62页 |
| 4．2 用模糊理论进行定时寿命试验方案确定 | 第62-64页 |
| 4．2．1 定时截尾试验的样本方案 | 第62-63页 |
| 4．2．2 模糊设计 | 第63-64页 |
| 4．2．3 算例 | 第64页 |
| 4．3 用模糊理论进行定数寿命试验方案的确定 | 第64-68页 |
| 4．3．1 模糊设计 | 第65-67页 |
| 4．3．2 算例 | 第67-68页 |
| 4．4 截尾试验寿命数据的Bayes估计方法 | 第68-73页 |
| 4．4．1 指数分布的截尾试验Bayes估计 | 第68-69页 |
| 4．4．2 正态分布的截尾试验Bayes参数估计 | 第69-70页 |
| 4．4．3 Weibull分布的截尾试验Bayes估计 | 第70-72页 |
| 4．4．4 对数正态分布的截尾试验Bayes估计 | 第72-73页 |
| 4．5 基于模糊截尾寿命数据的Bayes估计 | 第73-79页 |
| 4．5．1 语言变量的模糊数学表示方法 | 第74页 |
| 4．5．2 语言变量描述的解释 | 第74-76页 |
| 4．5．3 模糊截尾数据的Bayes估计方法 | 第76页 |
| 4．5．4 算例 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-80页 |
| 第五章 疲劳寿命曲线 | 第80-93页 |
| 5．1 常规的S-N曲线 | 第80-81页 |
| 5．2 模糊S-N疲劳曲线 | 第81-82页 |
| 5．3 p-S-N曲线的确定 | 第82-84页 |
| 5．4 用极大似然方法估计P-S-N曲线 | 第84-87页 |
| 5．5 用神经网络方法确定P-S-N疲劳曲线 | 第87-92页 |
| 5．5．1 用Bayes方法确定寿命分布参数 | 第88-89页 |
| 5．5．2 神经网络确定疲劳曲线方法 | 第89-92页 |
| 参考文献 | 第92-93页 |
| 第六章 结论与展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 硕士生期间完成的学术论文、参加的科研项目和获奖情况 | 第96-97页 |
