一、《可靠性增长试验》由国防科技图书出版基金资助出版（论文文献综述）
丁贝贝[1]（2019）在《民技军用视角下装备核心技术创新的协同困境与对策研究 ——以江苏省为例》文中提出科学技术的发展引发了新一轮全球军事变革,使武器装备朝着信息化建设的方向发展。民营企业相比军工企业具有机制灵活、创新能力强等特点,逐渐成为一些高新技术的引领者;民用高新技术在诸多领域已经超过军事技术,且与军用技术界限越来越模糊,民技军用已成为世界大国实现装备核心技术创新的重要途径。所谓“民技军用”,是将相对成熟的民营企业的民用高新技术成果经过适应性开发研究,移植于武器装备研制和国防科研生产的一种工程技术开发活动,涉及到民营企业、军方、政府等多个主体。我国民营企业发展迅速,民用高新技术成果层出不穷,政府顺应时代潮流,积极推进民技军用,以实现武器装备核心技术的创新,促进装备升级换代。现实中通过运用民用高新技术成果实现装备核心技术创新的活动面临着组织协同困境与问题,如何解决好组织间协同问题成为实现装备核心技术创新的关键。江苏既是军工大省,具有雄厚的国防工业基础,也是经济大省,民营经济发展迅速,民用高新技术成果颇丰,民技军用成绩优异。本文将以江苏省为例进行详细阐述。本文以江苏省三个军民结合产业示范基地的民营企业为例,从民技军用视角出发,运用调查问卷与访谈结合的方式对民营企业参与实现装备核心技术创新活动中存在的组织协同困境进行调研,并进行总结,分析其原因。在此基础上,结合发达国家的先进经验,为江苏省政府解决组织协同困境,促进民技实现装备核心技术创新提出了建议。
赵晨旭[2]（2016）在《测试性增长试验理论与方法研究》文中研究表明测试性增长是通过逐步纠正测试性设计缺陷,不断提高装备测试性水平,从而达到预期测试性设计指标的过程。在研制阶段开展测试性增长试验是保证装备测试性指标达到设计要求的强有力手段。相对于可靠性增长试验已基本成熟应用的现状,尽管测试性设计与改进已存在大量研究成果,但测试性增长试验尚未引起足够重视,试验开展尚未上升至系统工程和科学的高度。究其原因主要是承制方缺乏科学有效的理论与技术用于指导测试性增长试验。论文针对装备测试性增长试验中存在的理论和实际问题,系统的研究了测试性增长试验理论框架、技术方法与模型以及试验管理方法,并有针对性的开展了测试性设计与改进方法研究。研究内容对提高装备测试性增长试验的科学性具有很好的实用价值。论文的主要研究成果如下:（1）针对测试性增长试验相关概念模糊的现状,理清和提出了测试性增长试验的理论框架、基本概念、实施流程与工程管理实施等。首先分析了装备设计、生产与使用全过程各阶段实现测试性增长的方法,以及各阶段实施测试性增长的时效性,指出测试性增长试验在测试性增长中的地位;然后根据测试性设计改进实施的时机对测试性增长试验进行了分类,详细分析了测试性增长试验的实施流程,对试验过程中用到的相关术语进行了定义和解释;最后对测试性增长试验管理的理论框架做了详细阐述,指出了试验规划、跟踪与预计的工作内容,及其对测试性增长试验有序开展的作用,为后文理论与实践研究奠定了基础。（2）针对目前测试性增长试验方案规划方法缺乏的问题,在分析影响测试性增长能力因素、测试性增长试验成本组成以及研制阶段装备测试性指标变化规律的基础上,研究了测试性增长试验规划模型与方法。首先对采用及时纠正策略的试验,提出了以允许失败的故障检测/隔离试验次数为优化变量的试验动态规划方法;然后对采用延缓纠正策略的试验,建立了试验资源优化配置模型,并给出了基于拉格朗日松弛与局部搜索的模型求解办法;最后对分阶段开展的测试性增长系列试验,建立了以总试验成本最优为目标,以测试性指标合同要求值为约束的多阶段测试性增长目标确定模型。案例应用和仿真对比研究证明了所提模型与方法的有效性。（3）针对测试性增长试验管理对测试性增长跟踪与预计方法的需求,在分析测试性增长试验数据特点的基础上,研究了用于测试性增长试验跟踪的测试性指标评估方法,建立了测试性增长概率模型,并利用该模型绘制了测试性增长试验跟踪与预计曲线。首先对采用及时纠正策略的试验,研究了分别考虑试验规划信息和考虑指标序化增长约束的两种不同的Bayes测试性指标评估方法,并利用数值仿真讨论了两种方法的优缺点和应用范围;其次对采用延缓纠正的试验,在总结前人研究成果的基础上,给出了基于多源先验数据的测试性增长试验评估总体技术方案;再次,考虑增长模型对刻画和绘制测试性增长试验跟踪与预计曲线的重要作用,建立了考虑测试性设计改进非理想条件的测试性增长马尔科夫链模型,将测试性指标评估结果作为模型输入,利用混合粒子群和遗传算法的参数估计方法得到了测试性增长模型的参数估计值,绘制了测试性增长跟踪与预计曲线;最后讨论了所提测试性增长模型与参数估计方法的稳健性。仿真结果表明,利用本文所提出的测试性增长模型可以方便的绘制测试性增长跟踪与预计曲线,减小了基于Bayes的测试性增长指标评估误差,并实现了对测试性增长试验的有效预计。（4）针对测试性增长过程中测试性设计改进具体实施问题,在总结已有研究成果的基础上,研究了基于试验数据的测试性设计改进方法初选规则,并重点对基于试验数据的故障诊断决策方法更新问题开展了研究。首先为能够较全面的对测试性设计缺陷进行统一描述,扩展了非完美测试的概念,给出了基于试验数据的测试性设计缺陷定量衡量方法,并根据缺陷的恶劣程度,指出了可能采取的测试性设计改进措施;然后提出了一种由基于人工免疫的数据扩充、基于密度的数据压缩,以及基于代表样本点混合学习等三部分组成的故障诊断决策算法更新方法,解决了基于数据更新的一类故障诊断决策方法存在的的分类器迭代学习、数据量不平衡,以及装备硬件支持限制等问题。研究表明,测试性增长试验数据为测试性诊断决策改进提供了有效的数据支持,本文所提方法能够较好的支持基于数据更新的诊断算法改进与更新,有效提高诊断准确度。
柳剑[3]（2014）在《制造系统运行可靠性分析与维修保障策略研究》文中研究说明随着现代化制造系统日益朝着大型化、自动化、柔性化、高效化和精密化方向发展，其组成设备单元的种类与数量迅速增加，结构也更为复杂，再加上复杂多变的使用工况与运行环境，使其发生故障的几率也会明显增加，因此如何保证制造系统的运行可靠性已成为用户制造企业面临的重大问题。现代化制造系统在运行过程中多样化的需求、动态不确定的制造环境以及异常复杂的内在退化机理使得传统的制造系统可靠性研究方法过于局限和单薄。针对现有研究工作中存在的不足之处，本文以制造系统服役阶段由各种广义外在环境随机事件与各组成设备内在退化机理引起的性能状态退化为切入点，将脆性理论和多状态系统理论引入制造系统运行可靠性分析与维修保障策略的研究中，研究了制造系统脆性效应的累积与传播机理，建立起基于“R-E”体系的制造系统运行可靠性分析技术框架与性能状态演变的预测模型，提出了考虑脆性效应的改进区间通用生成函数可靠性评估方法，在此基础上分析并制订了动态预测维修策略以保障制造系统的运行可靠性，并从维修相关性的角度以服役阶段效益产出最大为目标对该维修策略进行优化。本文提出的理论方法体系从微观和宏观两个方面对制造系统的运行可靠性进行评估，从定性和定量两个方面对制造系统维修策略进行分析，在一定程度上克服了传统制造系统可靠性分析方法与维修策略在用户实际应用中的困难与缺陷，并为制造系统运行可靠性分析与维修策略制订提供了一条新的思路。本文具体内容包括以下几个方面：（1）介绍了制造系统及其运行可靠性的相关理论知识，论述了制造系统可靠性与维修策略的发展历程及国内外的研究现状，说明了本论文的课题来源、主要研究内容及总体结构。针对制造系统层次结构复杂、故障源多、制造任务多变、状态多变等特点，论文将多状态可靠性理论、复杂系统脆性理论以及“人—机—环境”系统工程学引入制造系统服役阶段的运行过程中，探讨了制造系统多态性的形成机理，描述了制造系统故障演化与传递机理，分析了制造系统运行过程中的广义外在环境，并提出了基于“R-E”体系的制造系统运行可靠性分析技术框架，为制造系统运行可靠性的评估与维修保障策略的制订提供了理论支撑。（2）研究了广义外在环境下制造系统脆性效应的累积与传播模型。首先引入因素空间理论来描述广义外在环境中动态因素的物理脆性激发作用，构建了制造系统脆性效应与各动态外在因素之间的映射模型。然后引入脆性度指标来量化脆性激发因素直接与间接对制造系统性能状态退化程度的综合影响，并系统分析了脆性激发因素风险度与耦合度的计算流程。最后根据制造系统物理脆性的激发与过程脆性的激发两类脆性激发机制建立起制造系统设备单元层与制造系统层的脆性效应传播模型，并采用改进蚁群算法去搜寻给定制造任务下的制造系统最大脆性激发路径，为制造系统具体故障演化与传递机理的分析提供了一种新的思路。（3）研究了基于脆性效应的制造系统运行可靠性评估方法。首先引入状态空间模型，描述了脆性激发因素作用下制造系统的状态演变过程，建立起制造系统性能状态演变的预测模型。然后提出一种考虑脆性效应的改进通用生成函数法对制造系统运行可靠性进行分析，在此基础上借鉴区间分析理论以及仿射算术的思想对改进通用生成函数法进行区间扩展，对制造系统区间运行可靠性进行评估，不仅体现了不同制造任务下制造系统异质性与动态不确定性的存在，同时也使得运行可靠性评估结果更加准确可靠。（4）研究了广义外在环境下制造系统维修保障策略的选择算法。首先对制造系统维修保障及维修策略的基本知识进行了概述。其次针对广义外在环境下制造系统及其设备单元存在的异质性以及动态不确定性，给出了制造系统的主要维修决策属性，并归纳了制造系统最佳维修策略的选择流程。然后应用模糊层次分析主观赋权类方法和信息熵客观赋权类方法分别对制造系统维修策略进行排序选择，并采用模糊Borda法综合以上两种方法进行综合提取，有效地克服传统单一方法计算过程存在的主观性和模糊性问题，提高了维修策略排序选择的准确性和合理性。最后运用该方法得到制造系统关键设备单元——加工中心的最佳维修保障策略应为预测维修。（5）研究了因素驱动的制造系统动态预测维修策略。首先针对传统制造系统维修保障策略研究中未全面考虑动态环境事件影响制造系统性能状态退化的问题，并基于制造系统脆性效应的理论分析以及性能状态演变预测模型的建立，分析了广义外在环境下制造系统的预测维修策略，给出了维修策略的成本效益评价模型。然后在给定动态维修决策阈值、有限缓冲区容量以及维修资源等维修相关性约束条件下，以服役阶段效益产出最大为目标建立了基于遗传算法的制造系统维修策略寻优流程。最后以国内某制造企业的一套制造系统为例，通过对比分析证明了本文提出的动态预测维修策略的可用性与有效性，对于提升我国制造装备运行可靠性、经济性以及加工制造能力，具有潜在的借鉴价值。
张焱[4]（2009）在《基于可靠性的生鲜农产品物流网络优化》文中进行了进一步梳理物流系统是一个复杂的动态系统,由多个彼此依赖、相互影响的功能环节组成。系统的正常运行在各个环节上都会受到许多不确定性因素的影响,导致整个系统性能的不稳定。对于生鲜农产品,由于其鲜活易腐特性,物流系统的不可靠不仅导致客户对物流服务的不满意,有时甚至造成巨大的损失。然而目前国内外在进行物流网络的规划和设计时,很少考虑客户对系统可靠性的需求。另外,由于系统功能和特性的不同,在不同的应用领域对系统可靠性概念的内涵和外延存在着差异。对于生鲜农产品物流系统的可靠性,目前还没有明确的定义,更缺乏相应的度量指标。因此,论文在对生鲜农产品的物流模式以及不同模式下物流系统的特点、网络结构进行分析的基础上,研究生鲜农产品物流系统可靠性的内涵、故障机理及其测度,分析物流系统的逻辑结构与系统可靠性的关系,并将可靠性的概念引入到生鲜农产品物流系统的规划中,从系统可靠性的角度对生鲜农产品物流网络进行优化,以降低生鲜农产品的物流损耗、物流成本以及运营风险,保障食品安全,充分发挥生鲜农产品的经济效益。具体来说,论文主要创新性工作如下：1.从系统功能和特性出发,对生鲜农产品物流系统可靠性的概念进行了界定,并指出生鲜农产品物流系统具有5类故障模式：送货延迟、货物变质（品质不满足客户需求）、送货的数量、品类及地点不正确。其中,对生鲜农产品而言,送货延迟和货物变质是最常见并且最严重的故障。2.分别以生鲜农产品送达的及时性和送达时的新鲜程度作为评判标准来研究生鲜农产品物流系统的可靠性,提出了“物流时间可靠度”和“品质可靠度”2个系统可靠性评价指标及相应的计算公式。现有文献在考虑时间对物流系统可靠性的影响时仅考虑了物流节点间的运输时间,没有考虑其它物流作业（如储存、包装、装卸搬运、流通加工等）的时间。论文定义“物流时间可靠度”为生鲜农产品“从农田到餐桌”的物流过程中所花费的总时间（即物流时间）满足客户需求的概率。另外,由于生鲜农产品在物流过程中产品品质的下降除了与储运时间有关外,还与环境温度、相对湿度、涂膜以及包装或容器中的气体含量等多种物流属性有关,仅用物流时间可靠度还难以全面地考察物流系统的可靠性,而现有文献没有提供相应的测度指标和方法。新鲜度是衡量生鲜农产品品质的重要指标。论文采用新鲜度作为评判物流系统的服务是否失效的判断标准来研究生鲜农产品物流服务的可靠性,提出了“品质可靠性”的概念,并考虑物流服务失效的随机性和最终消费者对农产品新鲜程度描述的模糊性,建立了满足新鲜度要求的物流服务模糊随机可靠度指标及其计算公式。3.建立了基于物流时间可靠性的生鲜农产品物流网络优化模型及算法。以客户对物流时间可靠度的要求作为可靠性约束的置信水平,同时考虑有损耗发生的物流量守恒约束、节点处理能力约束以及新建设施数量约束,建立了基于物流时间可靠性的生鲜农产品物流网络优化的随机机会约束模型；构造了基于随机模拟和遗传算法的混合智能算法对模型求解,并通过数值仿真验证了模型和算法的有效性。4.提出了生鲜农产品封闭供应链的基本构架,并建立了在此构架上的基于品质可靠性的生鲜农产品物流网络优化模型及算法。封闭供应链是一种基于全程质量安全控制体系及先进的信息技术和现代物流技术的供应链模式,其目的是为了实现对产品的品质管理。因此,要构建生鲜农产品封闭供应链的物流网络,需要考虑物流系统的品质可靠性。论文提出了生鲜农产品封闭供应链的基本构架；在此基础上,以客户对物流系统品质可靠度的要求作为可靠性约束的置信水平,建立了基于品质可靠性的生鲜农产品物流网络优化的模糊随机机会约束模型；构造了基于模糊随机模拟和遗传算法的混合智能算法对模型求解；并通过数值仿真验证了模型和算法的有效性。
杨华波[5]（2008）在《惯性测量系统误差标定及分离技术研究》文中认为论文以提高惯性测量系统使用精度为目的,从惯性测量系统高精度标定与飞行试验误差分离两个方面开展了深入研究,得到许多有意义的结果。对于惯性测量系统地面标定试验,分析了惯性系统特别是平台式惯性系统的标定方法。对于多位置标定试验,深入讨论了平台框架轴误差与角度传感器误差对误差系数标定精度的影响,这两项误差主要影响陀螺仪安装误差以及所有加速度计误差系数的估计。提出了平台式系统连续翻滚自标定方法,详细分析了其物理机理并推导了数学模型,并对模型的可观测性、滤波方法、参数敏感性等进行了详细的讨论,为工程实现提供了理论基础。该方法标定时间短,估计精度高。针对惯性测量器件误差系数随温度变化发生漂移的情况,将交叉验证技术引入到误差系数温度漂移建模中,详细推导了基于交叉验证的温度漂移建模的准则,与传统的AIC准则、MDL准则相比,交叉验证技术建模的准确度更高,而且更适合小样本下的模型选择。无陀螺惯性系统是一种全新的惯性测量系统,其使用精度受构型安装误差影响较大。论文给出了六加速度计与九加速度计两种构型下构型安装误差的定义,同时提出了一种构型安装误差的标定方案与补偿方案,仿真结果表明方向安装误差标定相对误差优于3%,位置安装误差虽然受标定中转台角速度影响较大,但在较大的角速度下相对误差可小于8%。补偿方案计算过程简单,可以补偿85%以上的安装误差。空间陀螺仪系统是空间飞行器一种重要的姿态测量敏感器,论文研究了空间陀螺仪误差漂移模型的在轨标定方法,对比分析了显式标定方法与隐式标定方法的性能,结果表明,二者的精度基本相当,但显式标定方法受航天器姿态动力学建模精度的影响比较明显。针对常见的空间陀螺仪冗余配置,利用模型置换技术应用隐式标定方法分析了陀螺仪冗余配置情况下的标定方法,提高了标定精度。弹道导弹制导工具误差分离模型是实现工具误差分离的基础。讨论了平台式系统环境函数矩阵的精确计算问题,提出了利用外测数据与应用迭代技术精确计算环境函数矩阵的方法,仿真计算表明,这两种方法能够有效提高环境函数的计算精度。针对捷联惯性系统工具误差分离问题,建立了基于环境函数矩阵的捷联系统工具误差分离模型,并利用六自由度弹道仿真验证了模型的正确性。初始发射参数误差分离是机动发射导弹工具误差分离中出现的新问题。论文深入分析了初始发射参数误差对弹道遥测、外测数据的影响,推导了初始发射参数误差分离模型,结果表明,除少部分误差系数无法分离外,大部分工具误差系数与初始发射参数误差是可分离的,且分离模型是线性的。六自由度弹道仿真软件验证了模型的正确性。在制导工具误差分离中,由于环境函数矩阵存在严重的复共线性,该问题始终没有得到很好的解决。在分析传统方法的基础上,提出了衍生特征根方法、偏最小二乘方法以及支持向量机方法,衍生特征根方法是对传统主成份方法的改进,偏最小二乘方法与支持向量机方法则完全避免了病态矩阵的求逆问题。仿真算例和工程应用表明,这三种方法能够在一定程度上克服环境函数矩阵严重复共线性所造成的估值偏差较大的问题。论文的工作对于提高惯性测量系统使用精度、提高导弹作战效能具有重要意义。
张洪涛[6]（2007）在《基于神经网络和滤波理论的信息融合算法研究》文中研究表明近年来,多传感器信息融合理论及应用技术研究得到了快速的发展,已经成为一个重要的研究领域。其中,神经网络、模糊推理、Kalman滤波、粒子滤波等信息融合算法一直是国内外研究的热点。针对不同的实际应用需求,将这些方法和理论有机融合,是目前研究的一种趋势。本文在分析、研究目前主要融合算法的基础上,对BP（Back propagation Network）神经网络、Kalman滤波和粒子滤波等多传感器信息融合算法进行了改进和完善。首先,针对BP网络学习算法易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺陷,提出了基于DFP（Davidon-Fletcher-Powell）和信赖域的BP网络学习算法,该方法兼顾了DFP在算法收敛速度、处理大残量问题以及信赖域法在保证全局最优性和解决数值不稳定问题方面的优越性,由于DFP算法是最优化理论中一类典型的拟牛顿法,具有超线性收敛速度。因此,采用DFP算法代替传统的梯度下降法进行BP网络学习,既保证了高效搜索和超线性的收敛速度,又减少了计算量,并且适于处理大残量问题,同时,在BP学习中引入信赖域法,又确保了算法的全局收敛性和稳定性,使算法更为实用。其次,针对大规模样本聚类的时间复杂度过高和聚类结果对经验参数设置的依赖性过强的问题,本文提出一种基于密度网格可变参数的自扩展聚类算法（PASCDU,a Parameter-Adjustable Self-expanded Clustering algorithm based on Density Units）,算法先将数据空间分割成相同大小的网格单元,再将样本归一化后映射到相应的网格单元中,然后从指定密度较大的网格单元向周围扩展,直到其平均密度达到指定的下限或可扩展的聚类边界为止。聚类过程中,通过下限密度和均值密度来限制聚类间的过度扩展,如果有效样本的比率低于阈值,则自适应调整扩展密度并重新聚类。然后,将其与模糊神经网络有机融合,提出了基于该聚类算法的模糊神经网络学习算法,利用聚类算法从样本中提取规则数目,并将其应用于模糊神经网络建模,缩短了模糊神经网络的运算时间,提高了整个系统的效率。第三,考虑到虽然粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现了良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出了一种新的重要性重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其它重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能。最后,针对基于Kalman滤波的神经网络学习算法适于含有较大噪声的样本的学习,但不能进行批处理操作、学习精度也不是很高的问题,本文提出了基于Kalman滤波的改进的BP网络学习算法,其主要思想是:首先在时间更新部分,通过其他学习算法给出预测权值的更新量,然后利用这个结果修改Kalman滤波增益表达式,获得了一套新的时间更新和测量更新计算公式,缓解了维数灾难和大量计算性问题,增强了神经网络的鲁棒性和抗干扰能力,同时采用批处理方式进行神经网络的学习,大大提高了神经网络的学习效率。仿真实验结果验证了本文提出的上述几类算法的有效性和可行性。
王雪峥[7]（2006）在《装备可靠性试验评价的SPOT方法》文中研究说明导弹武器系统具有系统结构复杂、试验费用高昂、试验样本量小等特点,其可靠性试验鉴定方法是工程实践中的难题之一。经典的试验方法所需的试验样本较大,Bayes方法和序贯概率比检验（Sequential Probability Ratio Test,简称SPRT）方法的平均试验次数比经典的检验方法小。序贯验后加权检验（Sequential Posterior Odd Test,简称SPOT）方法是在Bayes方法思想的基础上,对SPRT方法所作的改进,平均试验样本量比SPRT方法还要小。本论文对SPOT方法中若干重要问题进行了深入研究,并借鉴多假设序贯概率比检验（Multihypothesis Sequential Probability Ratio Test,简称MSPRT）方法,对多参数空间假设情况下的SPOT方法开展了探索性研究。论文的主要研究工作如下:针对导弹武器系统可靠性试验鉴定问题,对国军标中有关导弹可靠性试验鉴定的流程、可靠性指标和分布类型、试验评定方案进行了总结,为进一步研究SPOT方法提供了相关的背景知识。通过对简单假设SPOT方法、复杂假设SPOT方法和修正复杂假设SPOT方法的仿真对比,深入分析了几种假设SPOT方法的特点;给出了简单假设SPOT方法期望试验次数的估计方法,可为实际试验提供样本量的估计参考值;对两种截尾SPOT方法处理方案进行了比较分析;给出了Weibull分布条件下SPOT方法的处理过程。研究提出了多参数空间简单假设SPOT方法。该方法的优点在于,打破了简单假设SPOT方法和复杂假设SPOT方法中两参数空间假设的思想,不仅能够鉴别产品的合格与否,而且能够更进一步鉴别可靠性参数是否处于良好或者优秀的状态,使得鉴别结果更加详细;并在一定程度上克服了简单假设SPOT方法和复杂假设SPOT方法中部分参数空间样本量较大和误判率高的缺陷,避免了简单假设中检出比值设定的主观性。提出了多参数空间复杂假设的SPOT方法,并通过仿真对比,分析了多参数空间简单假设和多参数空间复杂假设SPOT方法的特点。结果表明,多参数空间复杂假设SPOT方法在很大程度上降低了部分参数空间的试验样本量。
任荣珍[8]（2006）在《奋进历程 辉煌业绩——国防科技工业“十五”科技创新成果巡礼》文中研究指明
李莉[9]（2006）在《基于神经网络的机械系统可靠性研究》文中研究说明随着全球市场的竞争日益激烈,产品的质量变得越来越重要,随之产品的可靠性要求也越来越高。因此,进一步完善和改进现有的可靠性研究方法,更新技术手段,是提高可靠性研究的合理性和应用性的重要任务。本文将人工智能、模式识别、可靠性理论和随机过程等学科相结合,提出了一种快速、准确的可靠性数据分析方法,解决了传统的可靠性模型识别中工作繁琐、经验难以积累等难题。本文首先对目前工程中常见的几种可靠性模型识别方法进行了分析和比较,总结了各种方法的优缺点。在深入分析了神经网络模式识别的基础上,提出了基于BP网络的可靠性模型选择方法。结合智能模式识别理论,对由MATLAB软件产生的伪随机数序列实施特征提取,并将由此产生的特征参数作为网络的输入样本,编制基于BP网络的可靠性模型智能识别程序。此外,在综合传统的可靠性模型参数估计方法的基础上,本文还提出了基于自适应神经网络的可靠性参数估计方法,在MATLAB环境下编制了相应程序,并就此模型进行了数值模拟试验。该方法是应用数学和人工神经网络理论相结合的产物,具有原理简单,算法易于实现,便于工程应用等优点。最后,本文针对正态分布、对数正态分布、威布尔分布和指数分布等四种常见的可靠性模型,进行了大量的计算机仿真试验。试验结果证明,这种基于神经网络的可靠性分布模型的识别方法,能有效提高可靠性数据分析的效率和客观性,具有较高的理论意义和工程应用价值。
赵河明[10]（2005）在《基于神经网络的引信可靠性技术研究》文中指出本论文针对传统的引信可靠性分析与设计中存在的问题,结合国防预研基金项目,进行了基于神经网络的引信可靠性技术研究,研究内容主要如下:1、从引信可靠性分析与设计角度出发,提出了一种应用神经网络技术研究引信可靠性的方法,可用于解决引信在设计和研制中可靠度无法定量化的问题,为我国新型引信的可靠性设计打下基础。2、结合引信的寿命剖面、任务剖面和有关标准,研究了引信可靠性指标的考核方法;依据引信失效事件的同构原理,提出了引信零部件失效形式和状态的两种分类方法,对引信零部件可靠度定量化研究具有重要的意义。3、根据概率论、数理统计和随机过程理论,将传统设计方法中认为是常量的参数作为随机变量来处理,研究了引信几何结构随机变量、材料性能随机变量和环境载荷随机变量的服从分布规律确定方法,随机变量分布规律的确定方法是进行引信可靠性分析和优化设计的基础。4、应用神经网络的函数逼近特性,研究了描述随机变量分布函数和反函数的神经网络方法,并通过网络权值和阈值得到它们的显性表达式,避免了复杂的数值积分运算,并保证分布函数有界性和非减性,为引信可靠性分析与设计提供理论基础。5、依据随机摄动技术和数值逼近法,研究了将引信零件可靠性概率约束转化为确定型约束的可靠性优化设计方法,使其不仅符合引信工作环境要求,而且得出引信可靠性优化设计参数,从而弥补了传统优化设计的不足,使设计方案更加贴近生产实际,是一种具有工程应用价值的综合设计方法。6、对于具有多种失效模式的引信零件,将可靠度简单界限估计法、随机模拟法和神经网络技术相结合,提出了引信零件的可靠性优化设计方法,并以引信用弹簧和传动
二、《可靠性增长试验》由国防科技图书出版基金资助出版（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、《可靠性增长试验》由国防科技图书出版基金资助出版（论文提纲范文）
（1）民技军用视角下装备核心技术创新的协同困境与对策研究 ——以江苏省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 文献综述评价 |
| 1.3 研究内容、研究方法及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 2 基本概念和理论分析 |
| 2.1 基本概念的内涵 |
| 2.1.1 民技军用 |
| 2.1.2 装备核心技术创新 |
| 2.2 理论基础及分析框架 |
| 2.2.1 技术转移理论 |
| 2.2.2 管理协同论 |
| 3 江苏省装备核心技术创新的组织协同困境分析 |
| 3.1 民技军用视角下装备核心技术创新的现状 |
| 3.1.1 民营企业发展迅速,创新能力强 |
| 3.1.2 政府助力民企“参军” |
| 3.1.3 民企积极“进军”,装备核心技术创新成果频出 |
| 3.2 江苏省军民结合产业示范基地案例分析 |
| 3.2.1 调研情况简述 |
| 3.2.2 调研基地概况 |
| 3.2.3 问卷设计情况 |
| 3.2.4 问卷调查结果分析 |
| 3.3 江苏省装备核心技术创新的组织协同困境及原因分析 |
| 3.3.1 军民思想解放不够,认识有“误区” |
| 3.3.2 军民产权纠纷频出,政府国防知识产权制度不健全 |
| 3.3.3 军民竞争力悬殊,缺乏良好竞争环境 |
| 3.3.4 军民待遇不同,政策不平等 |
| 3.3.5 技术创新成本过高,民企资金短缺 |
| 4 国外实现装备核心技术创新的组织协同经验的归纳与借鉴 |
| 4.1 英国全员参与型融合模式 |
| 4.1.1 政府制定国防战略规划 |
| 4.1.2 加强与工业界联系 |
| 4.1.3 充分发挥行业协会的纽带作用 |
| 4.1.4 军方积极推动改革 |
| 4.2 美国军民一体化融合模式 |
| 4.2.1 政府推动民营企业参与军民融合 |
| 4.2.2 军方积极配合推动融合 |
| 4.3 日本“全民皆兵”型融合模式 |
| 4.3.1 全面打造“寓军于民”型国防工业生产体系 |
| 4.3.2 民营企业积极发展军民两用技术 |
| 4.4 装备核心技术创新的组织协同经验的总结 |
| 4.4.1 政府发挥顶层设计作用 |
| 4.4.2 军方高度配合推动军民融合 |
| 4.4.3 发挥行业协会桥梁作用 |
| 4.4.4 民营企业完善管理体制,积极回应国家战略 |
| 5 促进江苏省装备核心技术创新的组织协同对策 |
| 5.1 思想上增强大局意识 |
| 5.1.1 政府引导军民树立正确思维 |
| 5.1.2 军政协作加强政策解读 |
| 5.2 机构上强化组织管理 |
| 5.2.1 加强军政统筹协调 |
| 5.2.2 发挥政府引导支持作用 |
| 5.3 制度上疏通民企“进军”渠道 |
| 5.3.1 政府完善产权保护制度 |
| 5.3.2 政府优化市场准入制度 |
| 5.3.3 军方推动竞争性采购制度 |
| 5.4 技术上推动军民技术融合 |
| 5.4.1 军方积极改革军用标准 |
| 5.4.2 政府积极推动军民融合协同创新 |
| 5.5 政策上消除民企资金困扰 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）测试性增长试验理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 测试性试验与评价 |
| 1.2.2 测试性设计优化与改进 |
| 1.2.3 可靠性增长试验与管理 |
| 1.3 主要内容和结构组织 |
| 第二章 测试性增长与增长试验理论框架 |
| 2.1 测试性增长时效性分析 |
| 2.1.1 方案设计阶段 |
| 2.1.2 研制生产阶段 |
| 2.1.3 使用维护阶段 |
| 2.2 测试性增长试验相关理论 |
| 2.2.1 测试性增长试验基本概念 |
| 2.2.2 测试性增长试验管理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 测试性增长试验方案规划 |
| 3.1 基于及时纠正的试验方案制定 |
| 3.1.1 增长试验方案优化 |
| 3.1.2 试验规划性能分析 |
| 3.2 基于延缓纠正的试验资源配置 |
| 3.2.1 试验资源优化配置模型 |
| 3.2.2 试验资源优化配置算法 |
| 3.2.3 算法有效性验证 |
| 3.3 多阶段增长试验增长目标确定 |
| 3.3.1 研制阶段装备测试性水平变化趋势 |
| 3.3.2 基于成本最优的多阶段增长目标 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 测试性增长试验跟踪与预计 |
| 4.1 用于增长试验跟踪的测试性指标评估 |
| 4.1.1 考虑及时纠正的测试性增长指标评估 |
| 4.1.2 考虑延缓纠正的测试性增长指标评估 |
| 4.2 考虑非理想改进的测试性增长模型 |
| 4.2.1 描述测试性指标变化趋势的状态转移模型 |
| 4.2.2 基于马尔科夫链的测试性增长参数模型 |
| 4.3 测试性增长试验跟踪与预计曲线绘制 |
| 4.3.1 基于PSO-GA的模型参数估计 |
| 4.3.2 跟踪预计方法性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于试验数据的测试性增长实施 |
| 5.1 基于试验数据的设计改进方式选择 |
| 5.2 基于试验数据的诊断决策算法更新 |
| 5.2.1 问题分析 |
| 5.2.2 问题解决 |
| 5.2.3 案例应用 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（3）制造系统运行可靠性分析与维修保障策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 制造系统及其可靠性相关理论 |
| 1.2.1 制造系统概述 |
| 1.2.2 可靠性研究的发展概述 |
| 1.2.3 制造系统可靠性的理论基础 |
| 1.2.4 制造系统运行可靠性分析的特点 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 制造系统可靠性研究综述 |
| 1.3.2 制造系统维修策略研究综述 |
| 1.3.3 存在的不足与问题 |
| 1.4 课题来源及主要研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 2 制造系统运行可靠性分析理论及框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 制造系统运行过程中的多态性理论 |
| 2.2.1 多状态制造系统的基本概念 |
| 2.2.2 多状态制造系统的一般模型 |
| 2.2.3 多状态制造系统的主要特性 |
| 2.2.4 制造系统多态性的形成机理 |
| 2.3 制造系统运行过程中的脆性效应 |
| 2.3.1 制造系统的故障概述 |
| 2.3.2 制造系统的故障特点 |
| 2.3.3 基于脆性理论的故障演化与传递机理 |
| 2.3.4 制造系统的双层脆性模型 |
| 2.4 制造系统运行过程中的广义外在环境 |
| 2.4.1 制造系统的广义外在环境概述 |
| 2.4.2 制造系统的广义外在环境分类 |
| 2.4.3 制造系统的动态外在因素分析 |
| 2.4.4 基于任务的制造系统广义外在环境描述 |
| 2.5 制造系统运行可靠性分析技术框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 广义外在环境下的制造系统脆性效应研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于因素空间的制造系统脆性效应原理 |
| 3.2.1 因素及因素空间理论 |
| 3.2.2 基于因素空间的制造系统脆性效应一般描述 |
| 3.2.3 制造系统脆性效应的外在因素映射模型 |
| 3.3 制造系统动态外在因素脆性度的算法研究 |
| 3.3.1 基于脆性风险熵的脆性激发因素风险度分析 |
| 3.3.2 基于脆性联系熵的脆性激发因素耦合度分析 |
| 3.3.3 脆性激发因素脆性度的算法流程 |
| 3.4 制造系统脆性效应的传播模型 |
| 3.4.1 设备单元层脆性效应传播模型 |
| 3.4.2 制造系统层脆性效应传播模型 |
| 3.4.3 基于改进蚁群算法的最大脆性激发路径 |
| 3.5 案例研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于脆性效应的制造系统运行可靠性评估方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 制造系统性能状态演变的预测模型 |
| 4.2.1 状态空间模型概述 |
| 4.2.2 基于状态空间模型的制造系统性能状态预测 |
| 4.3 考虑脆性效应的制造系统多态可靠性建模与分析 |
| 4.3.1 通用生成函数法概述 |
| 4.3.2 制造系统典型结构及其通用生成函数 |
| 4.3.3 考虑脆性效应的多状态制造系统运行可靠性模型 |
| 4.3.4 案例研究 |
| 4.4 考虑脆性效应的制造系统区间可靠性建模与分析 |
| 4.4.1 区间分析理论概述 |
| 4.4.2 制造系统的区间通用生成函数 |
| 4.4.3 制造系统的仿射通用生成函数 |
| 4.4.4 案例研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 广义外在环境下制造系统维修保障策略的选择 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 维修保障与维修策略概述 |
| 5.3 广义外在环境下制造系统维修策略的选择流程 |
| 5.3.1 制造系统的维修决策属性 |
| 5.3.2 最优维修策略的选择流程 |
| 5.4 制造系统维修决策的算法研究 |
| 5.4.1 基于模糊层次分析法的维修决策算法 |
| 5.4.2 基于信息熵的维修决策算法 |
| 5.4.3 基于模糊 Borda 的综合决策算法 |
| 5.5 案例研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 因素驱动的制造系统动态预测维修策略研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 广义外在环境下制造系统预测维修策略分析 |
| 6.2.1 基于任务的制造系统性能退化过程描述 |
| 6.3.2 制造系统运行状态的算法研究 |
| 6.3.3 动态预测维修策略的评价模型 |
| 6.3 基于遗传算法的动态预测维修策略寻优流程 |
| 6.3.1 遗传算法概述 |
| 6.3.2 制造系统动态预测维修策略的寻优 |
| 6.4 案例研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 本文取得的主要成果 |
| 7.2 后续研究工作与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（4）基于可靠性的生鲜农产品物流网络优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 第2章 生鲜农产品物流网络的特性及其对系统可靠性的影响 |
| 2.1 流体特性及影响 |
| 2.2 供应链特性及影响 |
| 2.3 资源特性对系统可靠性的影响 |
| 2.4 生鲜农产品的物流模式 |
| 2.5 生鲜农产品物流网络的结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 生鲜农产品物流系统可靠性分析 |
| 3.1 生鲜农产品物流系统可靠性的内涵 |
| 3.1.1 生鲜农产品物流系统可靠性的概念 |
| 3.1.2 生鲜农产品物流系统的故障定义及可靠性影响因素 |
| 3.2 生鲜农产品物流系统可靠性的评价指标 |
| 3.2.1 物流时间可靠度 |
| 3.2.2 品质可靠度 |
| 3.2.3 物流时间可靠性与品质可靠性的相互影响关系 |
| 3.3 生鲜农产品物流系统可靠度的计算 |
| 3.3.1 物流单元的界定 |
| 3.3.2 物流系统的逻辑结构与可靠度 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 问题描述 |
| 3.4.2 物流时间可靠度的计算 |
| 3.4.3 品质可靠度的计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于物流时间可靠性的生鲜农产品物流网络优化 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 优化模型 |
| 4.2.1 基本假设 |
| 4.2.2 符号 |
| 4.2.3 目标函数 |
| 4.2.4 约束条件 |
| 4.2.5 模型综合表达及分析 |
| 4.3 模型的求解 |
| 4.3.1 物流量分配子优化问题 |
| 4.3.2 用随机模拟估计系统的物流时间可靠性 |
| 4.3.3 基于随机模拟和遗传算法的混合智能算法 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于品质可靠性的生鲜农产品物流网络优化 |
| 5.1 生鲜农产品封闭供应链的基本构架 |
| 5.1.1 封闭供应链的概念及特点 |
| 5.1.2 生鲜农产品封闭供应链的基本构架 |
| 5.1.3 生鲜农产品封闭供应链的特点 |
| 5.2 基于品质可靠性的生鲜农产品物流网络优化模型及算法 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 优化模型 |
| 5.2.3 模型的求解 |
| 5.3 数值仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
（5）惯性测量系统误差标定及分离技术研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 惯性技术的发展 |
| 1.2 研究背景、意义及目的 |
| 1.3 相关技术研究综述 |
| 1.3.1 惯性系统地面测试与标定方法 |
| 1.3.2 无陀螺惯性系统的发展 |
| 1.3.3 空间陀螺仪标定方法 |
| 1.3.4 远程弹道导弹惯性制导系统误差分离技术 |
| 1.3.5 目前研究存在的问题 |
| 1.4 论文研究思路与内容安排 |
| 1.4.1 论文研究思路 |
| 1.4.2 内容安排 |
| 1.4.3 主要创新点 |
| 第二章 惯性测量系统地面标定方法 |
| 2.1 多位置标定方法 |
| 2.1.1 坐标系定义 |
| 2.1.2 坐标系转换 |
| 2.1.3 平台系统多位置标定方法 |
| 2.1.4 仿真算例 |
| 2.1.5 框架轴安装误差与角度传感器误差的进一步分析 |
| 2.2 惯性系统的连续自标定方法 |
| 2.2.1 误差模型及坐标系 |
| 2.2.2 姿态误差方程 |
| 2.2.3 动力学方程 |
| 2.2.4 测量方程 |
| 2.3 连续翻滚自标定方案状态参数估计 |
| 2.3.1 可观测性分析 |
| 2.3.2 扩展Kalman滤波 |
| 2.3.3 仿真算例 |
| 2.4 误差及参数敏感性分析 |
| 2.4.1 误差源分析 |
| 2.4.2 参数敏感性分析 |
| 2.4.3 连续自标定与多位置翻滚标定的比较 |
| 2.5 基于交叉验证的误差系数温度漂移建模方法 |
| 2.5.1 陀螺仪误差系数温度漂移建模 |
| 2.5.2 模型选择准则 |
| 2.5.3 数值例子 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 无陀螺惯性系统标定方法 |
| 3.1 加速度计输出与载体运动的关系 |
| 3.2 六加速度计立方构型无陀螺惯性系统的标定 |
| 3.2.1 立方体构型敏感性分析 |
| 3.2.2 无陀螺仪惯性系统安装误差标定方法 |
| 3.2.3 标定方法敏感性分析 |
| 3.3 补偿方法分析 |
| 3.4 九加速度计构型误差标定及补偿方法分析 |
| 3.4.1 标定方法 |
| 3.4.2 补偿方法 |
| 3.5 无陀螺仪惯性系统构型评价 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 空间陀螺仪在轨标定方法 |
| 4.1 空间陀螺仪漂移误差模型 |
| 4.1.1 坐标系 |
| 4.1.2 误差模型 |
| 4.2 空间陀螺仪在轨标定方法 |
| 4.2.1 显式标定算法 |
| 4.2.2 隐式标定算法 |
| 4.2.3 仿真算例 |
| 4.2.4 两种方法的进一步分析 |
| 4.3 冗余陀螺仪标定方法 |
| 4.3.1 标定模型 |
| 4.3.2 仿真算例 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 弹道导弹制导工具误差分离建模研究 |
| 5.1 平台式系统工具误差分离建模 |
| 5.1.1 分离模型 |
| 5.1.2 模型验证 |
| 5.2 捷联式系统工具误差分离建模 |
| 5.2.1 分离模型 |
| 5.2.2 模型验证 |
| 5.3 机动发射导弹初始误差分离建模 |
| 5.3.1 初始误差的影响机理 |
| 5.3.2 初始定位、定向误差的引入 |
| 5.3.3 初始定向误差与平台调平、对准误差的关系 |
| 5.3.4 外测信息初步分析 |
| 5.3.5 初始误差分离模型 |
| 5.3.6 初始误差分离模型的验证 |
| 5.3.7 工具误差与初始误差的联合分离模型 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 制导工具误差分离方法研究 |
| 6.1 工具误差分离的常用方法 |
| 6.1.1 最小二乘方法 |
| 6.1.2 主成份方法 |
| 6.1.3 约束主成份方法 |
| 6.1.4 几种方法的总结 |
| 6.2 工具误差分离的改进方法 |
| 6.2.1 衍生特征根主成份方法 |
| 6.2.2 偏最小二乘方法 |
| 6.2.3 几种方法的比较 |
| 6.3 工具误差分离与折合的支持向量机方法 |
| 6.4 关于工具误差分离的一些其它方法 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）基于神经网络和滤波理论的信息融合算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2 多源信息融合技术的国内外研究现状 |
| 1.2.1 信息融合的发展概况 |
| 1.2.2 信息融合技术的研究现状 |
| 1.2.3 信息融合技术的应用现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 基于DFP 和信赖域的BP 网络学习算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 BP 网络学习算法存在的问题分析 |
| 2.3 DFP 方法及其在解决收敛速度问题上的理论分析 |
| 2.3.1 DFP 方法的背景 |
| 2.3.2 DFP 方法理论分析 |
| 2.4 信赖域法及其在解决全局收敛性问题上的理论分析 |
| 2.5 基于DFP 和信赖域的BP 网络学习算法 |
| 2.5.1 改进算法的主要思想 |
| 2.5.2 改进算法的实现方法 |
| 2.6 算法仿真与结果分析 |
| 2.6.1 仿真实验与结果 |
| 2.6.2 结果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 自扩展聚类算法及在模糊BP 网络中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自组织聚类的算法分析 |
| 3.3 基于密度网格可变参数的自扩展聚类算法 |
| 3.3.1 基于密度单元的自扩展聚类算法 |
| 3.3.2 改进的基于密度网格可变参数的自扩展聚类算法 |
| 3.3.3 SECDU 算法和PASCDU 算法的实验结果对比 |
| 3.4 PASCDU 算法在模糊BP 网络中的应用 |
| 3.4.1 模糊BP 神经网络的结构设计 |
| 3.4.2 模糊BP 神经网络的参数确定 |
| 3.4.3 模糊BP 神经网络的学习算法 |
| 3.4.4 PASCDU 算法在模糊BP 网络中的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 粒子滤波采样重要性重采样算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 粒子滤波的理论分析 |
| 4.2.1 回归贝叶斯估计 |
| 4.2.2 蒙特卡罗分析 |
| 4.2.3 贝叶斯重要性采样 |
| 4.3 粒子滤波退化问题分析及解决方法 |
| 4.3.1 顺序重要性采样算法 |
| 4.3.2 采样重要性重采样算法 |
| 4.3.3 辅助粒子滤波算法 |
| 4.3.4 正则粒子滤波算法 |
| 4.3.5 高斯粒子滤波算法 |
| 4.4 解决粒子滤波粒子退化问题的采样重要性重采样算法 |
| 4.4.1 多项式重采样算法 |
| 4.4.2 残差重采样算法 |
| 4.4.3 分层重采样算法 |
| 4.4.4 系统重采样算法 |
| 4.4.5 一种新的解决粒子滤波粒子退化问题的重采样算法 |
| 4.5 对比实验与仿真应用 |
| 4.5.1 四种粒子滤波重采样算法实验对比 |
| 4.5.2 分区重采样算法的仿真应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 神经网络与Kalman 滤波的融合算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于Kalman 滤波的BP 网络学习算法 |
| 5.2.1 Kalman 滤波的理论分析 |
| 5.2.2 Kalman 滤波算法相关参数的选择 |
| 5.2.3 基于Kalman 滤波的BP 网络学习算法原理 |
| 5.3 改进的基于Kalman 滤波的BP 网络学习算法 |
| 5.3.1 AKF-LA 算法 |
| 5.3.2 AKF-LA 算法的实现流程 |
| 5.3.3 仿真实验及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）装备可靠性试验评价的SPOT方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作和结构安排 |
| 第二章 导弹武器系统可靠性试验指标与评定方案 |
| 2.1 可靠性试验类型与鉴别流程 |
| 2.2 可靠性指标及分布类型 |
| 2.3 可靠性试验评定方案 |
| 第三章 SPOT 基本理论与算法的改进 |
| 3.1 简单假设SPOT 方法的基本理论 |
| 3.2 简单假设SPOT 方法期望试验次数的计算 |
| 3.3 复杂假设SPOT 方法的基本理论 |
| 3.4 复杂假设截尾SPOT 方法 |
| 3.5 非截尾下三种假设SPOT 方法的仿真对比分析 |
| 3.6 WEIBULL 分布条件下的SPOT 模型 |
| 第四章 多参数空间简单假设SPOT 方法 |
| 4.1 多参数空间简单假设SPOT 方法的基本理论 |
| 4.2 三参数空间简单假设的SPOT 方法 |
| 4.3 多参数空间简单假设的SPOT 方法期望试验次数的计算 |
| 第五章 多参数空间复杂假设SPOT 方法 |
| 5.1 多参数空间复杂假设SPOT 方法基本理论 |
| 5.2 多参数空间复杂假设SPOT 方法算例分析 |
| 5.3 两种多参数空间假设SPOT 方法的对比分析 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士期间论文录用情况 |
（9）基于神经网络的机械系统可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文选题背景及意义 |
| 1.2 机械可靠性工程的发展状况 |
| 1.3 神经网络在国内外的发展和应用 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 可靠性模型和神经网络基本理论 |
| 2.1 可靠性模型概述 |
| 2.1.1 机械可靠性工程中常用的几种分布模型 |
| 2.1.2 经典的可靠性模型选择方法 |
| 2.2 神经网络理论基础 |
| 2.2.1 神经元的构成原理 |
| 2.2.2 人工神经网络的虚拟实现技术 |
| 2.3 神经网络模式识别 |
| 2.3.1 模式识别方法 |
| 2.3.2 神经网络模式识别技术 |
| 2.4 神经网络在可靠性模式选择中的优势 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于神经网络的参数估计方法的研究 |
| 3.1 传统的参数估计方法 |
| 3.2 基于神经网络的可靠性参数估计 |
| 3.2.1 自适应线性神经网络的结构 |
| 3.2.2 面向分布参数估计的神经网络建模 |
| 3.3 数值模拟 |
| 3.4 自适应线性网络的局限性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于神经网络的可靠性模型识别的研究 |
| 4.1 模式特征提取 |
| 4.1.1 可靠性概率分布的数字特征 |
| 4.1.2 样本数据的降维处理 |
| 4.1.3 样本数据的标准化 |
| 4.2 基于BP 网络的可靠性模型智能识别 |
| 4.2.1 BP 网络模型结构及BP 算法 |
| 4.2.2 BP 网络的组建 |
| 4.2.2.1 训练样本数据设计 |
| 4.2.2.2 网络期望目标的设计 |
| 4.2.2.3 网络结构的设计 |
| 4.2.2.4 网络的训练方式的确定 |
| 4.2.2.5 网络的分类能力的检测 |
| 4.3 神经网络分类器识别性能度量 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 仿真实例及分析 |
| 5.1 仿真问题描述 |
| 5.1.1 仿真工具选择 |
| 5.1.2 仿真步骤 |
| 5.2 BP 网络识别器的泛化能力测试 |
| 5.3 网络识别性能的改善 |
| 5.4 实例验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于神经网络的引信可靠性技术研究（论文提纲范文）
| 1. 绪论 |
| 1.1 本论文研究的意义和背景 |
| 1.1.1 引信可靠性技术的特点 |
| 1.1.2 本课题研究的意义 |
| 1.1.3 本课题的研究背景 |
| 1.2 国内外可靠性技术研究动态 |
| 1.2.1 国外可靠性工程的发展 |
| 1.2.2 国内可靠性技术的发展 |
| 1.2.3 引信可靠性技术发展趋势 |
| 1.3 神经网络研究的兴起和发展 |
| 1.4 本论文主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2. 神经网络的基本结构与算法 |
| 2.1 概述 |
| 2.1.1 神经网络的基本组成 |
| 2.1.2 神经元模型及传递函数 |
| 2.1.3 神经网络的拓扑结构 |
| 2.2 BP 神经网络的结构及算法 |
| 2.2.1 BP 神经网络的结构 |
| 2.2.2 BP 神经网络的算法 |
| 2.2.3 BP 神经网络的算法步骤 |
| 2.3 神经网络设计中网络参数的选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 3. 引信可靠性参数及其指标研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 可靠性定义及其特征量 |
| 3.1.2 可靠性中常见失效分布函数 |
| 3.2 引信的寿命剖面和任务剖面 |
| 3.3 引信可靠性参数与指标 |
| 3.3.1 引信可靠性参数 |
| 3.3.2 引信可靠性指标 |
| 3.4 本章小结 |
| 4. 基于神经网络的引信随机变量研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 引信参数服从分布研究 |
| 4.2.1 引信参数分布类型的确定方法 |
| 4.2.2 材料性能参数的服从规律研究 |
| 4.2.3 结构性能参数的服从规律研究 |
| 4.2.4 环境载荷参数服从规律研究 |
| 4.3 基于神经网络的随机变量分布研究 |
| 4.4 随机变量函数的分布函数的模拟 |
| 4.5 任意分布函数的反函数模拟 |
| 4.6 本章小结 |
| 5. 基于神经网络的引信零件可靠性设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于神经网络的可靠性优化设计理论 |
| 5.2.1 随机摄动技术 |
| 5.2.2 可靠性优化设计的数值逼近法 |
| 5.2.3 基于神经网络的引信可靠性优化设计方法 |
| 5.3 引信零件的失效模式 |
| 5.3.1 失效形式分类 |
| 5.3.2 按失效状态分类 |
| 5.4 引信零件的可靠性优化设计 |
| 5.4.1 引信用弹簧的可靠性优化设计 |
| 5.4.2 引信中传动轴的可靠性优化设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6. 基于神经网络的引信机构可靠性分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 机构可靠性分析理论 |
| 6.2.1 机构运动可靠性的定义及影响因素 |
| 6.2.2 机构可靠度的计算方法 |
| 6.2.3 机构运动可靠性基本模型 |
| 6.3 引信自调延期机构的可靠性分析 |
| 6.3.1 自调延期机构的结构与工作原理 |
| 6.3.2 自调延期机构可靠性模型的建立 |
| 6.3.3 基于神经网络的自调延期机构可靠度计算 |
| 6.3.4 自调延期机构可靠性试验 |
| 6.4 本章小结 |
| 7. 基于神经网络的引信系统可靠性分析 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 引信系统可靠性模型研究 |
| 7.2.1 引信安全性模型 |
| 7.2.2 引信作用可靠性模型 |
| 7.3 基于神经网络的引信贮存可靠性预计研究 |
| 7.3.1 引信贮存可靠性预测模型 |
| 7.3.2 实例分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、《可靠性增长试验》由国防科技图书出版基金资助出版（论文参考文献）
- [1]民技军用视角下装备核心技术创新的协同困境与对策研究 ——以江苏省为例[D]. 丁贝贝. 南京理工大学, 2019(06)
- [2]测试性增长试验理论与方法研究[D]. 赵晨旭. 国防科学技术大学, 2016(11)
- [3]制造系统运行可靠性分析与维修保障策略研究[D]. 柳剑. 重庆大学, 2014(11)
- [4]基于可靠性的生鲜农产品物流网络优化[D]. 张焱. 西南交通大学, 2009(02)
- [5]惯性测量系统误差标定及分离技术研究[D]. 杨华波. 国防科学技术大学, 2008(07)
- [6]基于神经网络和滤波理论的信息融合算法研究[D]. 张洪涛. 哈尔滨工业大学, 2007(12)
- [7]装备可靠性试验评价的SPOT方法[D]. 王雪峥. 国防科学技术大学, 2006(05)
- [8]奋进历程 辉煌业绩——国防科技工业“十五”科技创新成果巡礼[J]. 任荣珍. 国防科技工业, 2006(05)
- [9]基于神经网络的机械系统可靠性研究[D]. 李莉. 燕山大学, 2006(08)
- [10]基于神经网络的引信可靠性技术研究[D]. 赵河明. 中北大学, 2005(08)