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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--城轨车辆维保系统关键技术研究与应用
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城轨车辆维保系统关键技术研究与应用
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 设备维保理论的发展第9页
        1.2.2 维保应用现状研究第9-11页
    1.3 本文的研究内容和安排第11-13页
2 维保管理概念及研究内容第13-23页
    2.1 维保管理的基本概念第13-14页
    2.2 维保库存分析第14-15页
        2.2.1 备件分类第14页
        2.2.2 备件需求分析第14-15页
        2.2.3 备件库存控制第15页
    2.3 维保规划策略第15-20页
        2.3.1 维保方式确定第16-18页
        2.3.2 维保周期优化第18-19页
        2.3.3 维保计划生成第19-20页
        2.3.4 维保管理的实现效果评估第20页
    2.4 维保设备分析管理第20-22页
        2.4.1 维保可靠性分析第20-21页
        2.4.2 维保故障诊断第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
3 基于数据统计的城轨车辆关键系统可靠性分析第23-42页
    3.1 基于模糊理论的城轨车辆关键系统的确定第23-29页
        3.1.1 模糊理论基本概念第23-24页
        3.1.2 关键系统确定的评估因素第24-25页
        3.1.3 系统关键度计算第25-26页
        3.1.4 城轨车辆关键系统选择第26-29页
    3.2 关键系统的可靠性数据统计与分析第29-38页
        3.2.1 数据收集与整理第29页
        3.2.2 数据分布类型的拟合第29-31页
        3.2.3 参数的估计第31-32页
        3.2.4 假设检验第32-33页
        3.2.5 可靠性指标的计算第33-34页
        3.2.6 实例分析第34-38页
    3.3 关键系统的维保分析第38-41页
        3.3.1 基本维保方式介绍第38-39页
        3.3.2 城轨车辆维保规程介绍第39-40页
        3.3.3 维保规程分析第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
4 基于多目标优化的城轨车辆关键系统维保周期研究第42-55页
    4.1 多目标优化方法及相关理论第42-45页
        4.1.1 多目标优化问题描述第42页
        4.1.2 多目标优化方法介绍第42-43页
        4.1.3 模糊多目标优化算法第43-45页
    4.2 城轨车辆单目标维保周期模型建立第45-49页
        4.2.1 基于可用度确定预防维保周期第46-47页
        4.2.2 基于任务可靠度确定预防维保周期第47页
        4.2.3 基于经济性确定预防维保周期第47-49页
    4.3 基于模糊多目标优化的关键系统维保周期确定第49-54页
        4.3.1 维保周期具体确定步骤第49页
        4.3.2 车门系统维保周期优化确定第49-54页
    4.4 本章小结第54-55页
5 基于贝叶斯网络的城轨车辆关键系统故障诊断第55-72页
    5.1 贝叶斯网络的基本原理第55-57页
        5.1.1 概率论基础第55-56页
        5.1.2 贝叶斯网络模型第56页
        5.1.3 贝叶斯网络推理第56-57页
    5.2 基于故障树的贝叶斯网络模型的构建第57-60页
        5.2.1 故障树分析理论第58页
        5.2.2 贝叶斯网络的构建基础第58-59页
        5.2.3 故障树与贝叶斯网络的转化算法第59-60页
    5.3 贝叶斯网络故障诊断推理第60-63页
        5.3.1 正向因果推理第60-61页
        5.3.2 反向诊断推理第61-63页
    5.4 基于贝叶斯网络的车门系统故障诊断第63-71页
        5.4.1 车门系统开门故障贝叶斯网络模型构建第63-66页
        5.4.2 车门系统贝叶斯故障诊断第66-71页
    5.5 本章小结第71-72页
6 总结与展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
附录第80页

 
 
论文编号BS2763556,这篇论文共80
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