地铁车辆关键系统可靠性分析及应用研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·地铁车辆可靠性国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·国外研究及实践情况 | 第12-13页 |
| ·国内研究及实践情况 | 第13-14页 |
| ·广州地铁一号线调研 | 第14-16页 |
| ·研究目的 | 第16页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第16-19页 |
| 2 系统可靠性基本理论 | 第19-37页 |
| ·系统可靠性概述 | 第19-26页 |
| ·可靠性基本概念及指标 | 第19-23页 |
| ·维修性基本概念及指标 | 第23-25页 |
| ·可用性基本概念及指标 | 第25-26页 |
| ·故障分布函数 | 第26-30页 |
| ·正态分布 | 第27-28页 |
| ·指数分布 | 第28页 |
| ·对数正态分布 | 第28-29页 |
| ·威布尔分布 | 第29-30页 |
| ·可靠性分析方法 | 第30-36页 |
| ·可靠性框图法 | 第30-32页 |
| ·故障模式与后果分析法 | 第32-35页 |
| ·常用其他方法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于统计模型法的车辆关键系统可靠性分析 | 第37-53页 |
| ·地铁车辆可靠性影响因素及标准 | 第37-40页 |
| ·靠性数据处理 | 第40-43页 |
| ·可靠性数据统计原则 | 第40-41页 |
| ·故障数据统计 | 第41-43页 |
| ·故障分布模型确定 | 第43-48页 |
| ·故障分布确定方法 | 第43-45页 |
| ·各子系统故障分布模型 | 第45-48页 |
| ·可靠性特征值 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 基于ANN的车辆系统可靠性分析 | 第53-89页 |
| ·神经网络模型 | 第54-62页 |
| ·人工神经网络及其建模方法 | 第54-57页 |
| ·BP神经网络 | 第57-59页 |
| ·RBF神经网络 | 第59-61页 |
| ·GA-RBF神经网络 | 第61-62页 |
| ·关键子系统故障率预测模型 | 第62-75页 |
| ·基于BP的车门系统故障率预测 | 第63-67页 |
| ·基于RBF的车门系统故障率预测 | 第67-71页 |
| ·基于GA-RBF的车门系统故障率预测 | 第71-75页 |
| ·整车系统与关键子系统的故障率关联模型 | 第75-87页 |
| ·基于BP的故障率关联模型 | 第76-80页 |
| ·基于RBF的故障率关联模型 | 第80-84页 |
| ·基于GA-RBF的故障率关联模型 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 5 故障管理及可靠性分析系统研制 | 第89-103页 |
| ·系统需求概述 | 第89-90页 |
| ·系统特色 | 第90-92页 |
| ·技术特色 | 第90页 |
| ·功能特色 | 第90-92页 |
| ·系统功能模块介绍 | 第92-100页 |
| ·系统管理模块 | 第93-94页 |
| ·基础信息管理模块 | 第94-95页 |
| ·故障数据管理模块 | 第95-97页 |
| ·可靠性管理模块 | 第97-100页 |
| ·系统测试 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 6 总结与展望 | 第103-105页 |
| ·总结 | 第103-104页 |
| ·研究展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-109页 |
| 附录A 车辆系统故障数据 | 第109页 |
| 附录B 神经网络MATLAB代码 | 第109-115页 |
| 附录C 故障管理及可靠性分析系统部分代码 | 第115-119页 |
| 作者简历 | 第119-123页 |
| 学位论文数据集 | 第123页 |
