基于神经网络的逆变电源可靠性研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪 论 | 第10-13页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·本课题研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 可靠性工程和神经网络基本理论 | 第13-27页 |
| ·可靠性概念与可靠性特征量 | 第13-15页 |
| ·神经网络理论基础 | 第15-21页 |
| ·神经网络的基本结构 | 第15-16页 |
| ·神经元模型及转移函数 | 第16-18页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第18-21页 |
| ·BP 网络结构和算法 | 第21-26页 |
| ·BP 网络结构 | 第21-22页 |
| ·BP 网络算法 | 第22-25页 |
| ·BP 神经网络参数选择 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于ANN 的逆变电源可靠性预计 | 第27-38页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·可靠性预计 | 第27-32页 |
| ·可靠性预计的方法 | 第27页 |
| ·预计方法的选择 | 第27-28页 |
| ·逆变电源的预计过程 | 第28-32页 |
| ·基于ANN 的逆变电源可靠性预计模型 | 第32-35页 |
| ·环境因子的确定 | 第32-33页 |
| ·可靠性预计模型的建立 | 第33-35页 |
| ·预计结果比较 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于ANN 的逆变电源可靠性失效分布识别 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·常用可靠性失效分布和选择方法 | 第38-42页 |
| ·指数分布 | 第38-39页 |
| ·正态分布 | 第39-40页 |
| ·对数正态分布 | 第40页 |
| ·威布尔分布 | 第40-41页 |
| ·可靠性失效分布选择方法 | 第41-42页 |
| ·基于ANN 的可靠性失效分布识别模型 | 第42-46页 |
| ·特征值的提取 | 第42-44页 |
| ·可靠性失效分布识别模型的建立 | 第44-46页 |
| ·检测网络识别能力 | 第46页 |
| ·逆变电源故障数据可靠性失效分布识别 | 第46-49页 |
| ·逆变电源故障数据 | 第46页 |
| ·使用Weibull++软件识别可靠性失效分布 | 第46-48页 |
| ·使用ANN 模型识别可靠性失效分布 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于ANN 的逆变电源可靠性评估 | 第50-59页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·可靠性评估方法 | 第50-52页 |
| ·图估法 | 第50页 |
| ·解析方法 | 第50-52页 |
| ·逆变电源的可靠性评估 | 第52-55页 |
| ·基于ANN 的逆变电源可靠性参数估计 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
