| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 检修计划相关研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 机车周转计划研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第19-20页 |
| 1.4 技术思路和研究路线 | 第20-22页 |
| 2 基于延迟时间理论的机车单部件检修优化模型 | 第22-44页 |
| 2.1 铁路电力机车检修工作 | 第22-23页 |
| 2.2 相关研究理论概述 | 第23-27页 |
| 2.2.1 检修工作概述 | 第23-25页 |
| 2.2.2 可靠性基础理论 | 第25-26页 |
| 2.2.3 两阶段延迟时间理论 | 第26-27页 |
| 2.3 基于非理想检修的电力机车单部件延迟时间模型 | 第27-35页 |
| 2.3.1 条件假设 | 第28页 |
| 2.3.2 变量定义 | 第28-29页 |
| 2.3.3 部件退化过程和检修过程分析 | 第29-32页 |
| 2.3.4 相关参数估计及检验 | 第32-33页 |
| 2.3.5 模型建立 | 第33-34页 |
| 2.3.6 算法设计 | 第34-35页 |
| 2.4 算例分析 | 第35-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 3 基于贝叶斯网络的机车多部件机会检修计划优化 | 第44-82页 |
| 3.1 基于贝叶斯网络的系统可靠性分析概述 | 第44-49页 |
| 3.1.1 贝叶斯网络简介 | 第45页 |
| 3.1.2 贝叶斯网络学习 | 第45-46页 |
| 3.1.3 贝叶斯网络推理 | 第46-49页 |
| 3.2 基于贝叶斯网络的电力机车可靠性分析 | 第49-57页 |
| 3.2.1 基于贝叶斯网络的机车系统可靠性分析 | 第49-52页 |
| 3.2.2 空气管路子系统可靠性分析 | 第52-54页 |
| 3.2.3 转向架子系统可靠性分析 | 第54-55页 |
| 3.2.4 车体子系统可靠性分析 | 第55-56页 |
| 3.2.5 电气子系统可靠性分析 | 第56-57页 |
| 3.3 基于贝叶斯网络的机车多部件机会检修计划优化模型 | 第57-68页 |
| 3.3.1 机会检修策略概述 | 第57-58页 |
| 3.3.2 条件假设 | 第58-59页 |
| 3.3.3 变量定义 | 第59-61页 |
| 3.3.4 模型建立 | 第61-63页 |
| 3.3.5 算法设计 | 第63-68页 |
| 3.4 案例分析 | 第68-81页 |
| 3.4.1 案例背景介绍 | 第68-69页 |
| 3.4.2 调研数据处理 | 第69-70页 |
| 3.4.3 参数设置 | 第70-72页 |
| 3.4.4 机车单部件预防性检修模型结果分析 | 第72-73页 |
| 3.4.5 机车多部件机会预防性检修优化模型结果分析 | 第73-81页 |
| 3.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 4 基于多部件机会检修的机车周转计划优化 | 第82-110页 |
| 4.1 机车周转计划简介 | 第82-83页 |
| 4.2 基于多部件机会检修的机车周转计划优化模型 | 第83-96页 |
| 4.2.1 条件假设 | 第83页 |
| 4.2.2 网络图建立 | 第83-85页 |
| 4.2.3 变量定义 | 第85-87页 |
| 4.2.4 多部件机会检修计划对原有周转计划中的影响分析 | 第87-89页 |
| 4.2.5 接续可靠性分析与计算 | 第89-91页 |
| 4.2.6 优化目标与约束条件 | 第91-93页 |
| 4.2.7 求解算法设计 | 第93-96页 |
| 4.3 算例分析 | 第96-109页 |
| 4.3.1 基本数据 | 第96-99页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第99-109页 |
| 4.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 5 结论 | 第110-112页 |
| 5.1 结论 | 第110-111页 |
| 5.2 展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-116页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第116-120页 |
| 学位论文数据集 | 第120页 |
