一、基于故障模式、影响和致命度分析(FMECA)的机械设备更新决策（论文文献综述）
韩瑛阁[1]（2021）在《基于FMECA的Y公司锅炉维修管理研究》文中进行了进一步梳理
翟小艺[2]（2021）在《基于FMECA与FTA的饲草揉碎机可靠性分析》文中认为饲草揉碎机是我国自主研发的饲草加工设备。目前饲草揉碎机普遍存在着故障率高、整机可靠性较低以及故障数据信息不全等问题。目前对饲草揉碎机主要进行功能设计,没有开展可靠性设计,故其整机质量特别是可靠性是明显短板。因而对饲草揉碎机进行系统可靠性设计与优化,提升其质量与可靠性水平就显得尤为重要。针对饲草揉碎机可靠性较低的问题,首先,结合模糊数学理论对饲草揉碎机进行故障模式及危害性分析（FMECA）,明确饲草揉碎机的关键部件与薄弱环节。其次,将贝叶斯网络与故障树相结合,计算揉碎机顶事件发生概率以及各底事件的重要度。第三,通过专家评分法对饲草揉碎机系统可靠度进行预测,基于饲草揉碎机可靠性预测结果与可靠性目标,利用再分配法对设备进行可靠性分配。最后,对饲草揉碎机薄弱环节进行可靠度校核与结构优化。研究结果表明:（1）采用模糊FMECA方法获得了揉碎机故障模式的综合危害度排序,其中抛送叶片疲劳断裂、锤片过量磨损和转子转动不平衡等故障模式的危害度较高。并确定了影响揉碎机可靠性的关键部件与薄弱环节为转子部分。（2）根据饲草揉碎机故障数据,采用贝叶斯网络与故障树相结合的方法,计算得到揉碎机发生故障的概率为4.87×10-5/h。对饲草揉碎机故障概率的变化影响较大根节点分别为抛送叶片或锤片疲劳强度不足、锤片使用寿命达到极限和锤片不均匀磨损等。（3）运用专家评分法预测饲草揉碎机的系统可靠度为0.75,不满足农牧机械可靠性指标要求。其中转子部分可靠度预测值为0.808,为各子系统可靠度预测中的最低值。为提高揉碎机可靠度,利用再分配法对饲草揉碎机进行可靠性分配可知,转子部分可靠度达到0.85时,揉碎机系统可靠度满足设计要求。（4）根据饲草揉碎机工作时转子部件所受载荷谱,利用Matlab软件进行转子部件最大应力分布规律拟合与K-S假设检验。获得应力分布规律后通过应力-强度干涉模型求得转子部分的结构可靠度为0.785,不满足可靠性指标要求,故需对转子部分进行结构优化。（5）基于Isight优化平台由数据库样本点建立设计变量与优化目标的近似模型,采用序列二次规划法进行全局寻优,得到优化后转子的最大应力值为87.618MPa。优化后转子的可靠度为0.8508,满足可靠度设计指标的要求,优化结果可行。该研究为饲草揉碎机故障维修与优化设计提供参考依据。
冯钧[3]（2021）在《空间大尺寸开合机构可靠性研究》文中研究指明在大型航天设备性能大幅提升的同时,其机械系统的复杂程度也在相应提升。为了提高系统的可靠性,降低系统的失效概率,混联系统在设计阶段得到了大量应用,其主要目的在于增加系统的冗余程度。随着系统复杂程度的增加,故障出现的概率也大大提升,鉴于航天设备无法维修或极高的维修成本,对其可靠性的研究就显得尤为重要。然而经典的可靠性理论仍有一定的局限性,为此需要进一步完善可靠性理论,使之能够更加符合工程实际。实际机械系统的可靠性工程中,各零部件的失效模式之间往往存在大量复杂的非线性相关性,表现为不同的故障模式、故障机理和故障行为的耦合。针对这一问题,本文以某型号太空望远镜的开闭轴系为研究对象,在开展可靠性设计时,考虑各零部件间的非线性耦合关系,利用新的可靠性算法,提高机械系统可靠性分析的准确度,使得系统的可靠性分析能够更加接近其真实的可靠性水平。论文对开闭轴系的可靠性研究内容如下:⑴以望远镜的开闭轴系为研究对象,开展FMECA分析与FTA分析,同时运用危害性矩阵定性分析,利用风险优先系数（RPN）进行定量分析,两种分析方法相结合,明确系统的薄弱环节与故障模式。⑵将Copula函数的相关理论引入机械系统可靠性分析中,建立出串联系统、并联系统、混联系统的可靠性计算模型,引入R-Vine Copula结构来分解高维Copula函数,将其分解为n个Pair Copula函数与条件Copula函数的乘积,通过非参数核密度估计（KDE）,明确动态系统中Copula函数的时变参数的取值。对空间大尺寸开合机构进行可靠性计算,利用Monte Carrlo模拟法得出可靠性数据,对比独立算法和最薄弱环节理论,利用机械系统可靠性的边界理论证明了动态R藤算法的准确性。⑶结合马尔柯夫链相关理论,将可靠度推广至可利用度层面,构建出多失效相关的可修复系统的可利用度模型,通过状态转移图与转移矩阵描述系统各状态之间的关系。以动态R-Vine Copula模型为基础,延展至时变马尔柯夫过程,建立串联系统、并联系统和混联系统的时变马尔柯夫模型,进而分析开闭轴系的可利用度。⑷针对转轴部件的疲劳寿命评估问题,通过ANSYS开展静力学仿真,将仿真结果导入ncode-Design Life寿命仿真软件中,进一步开展联合仿真,利用雨流计数法（RF）统计随机载荷（白噪声）,基于Miner累积损伤理论开展应力疲劳（SN）分析。
龚燕青[4]（2021）在《某重型数控铣床主轴系统的可靠性研究》文中进行了进一步梳理重型数控机床的主轴系统是机床核心功能子系统之一,主轴系统的可靠性直接影响着重型数控机床的可靠性,因此重型数控机床主轴系统的可靠性分析研究是提高重型数控机床可靠性的重要内容。通过对重型数控机床主轴系统的可靠性分析研究,可以找出系统的薄弱环节。针对易发生故障,提出有效的改进措施;同时,在系统的优化改进设计阶段,可以提供合理的可靠性分配方案。这些研究对重型数控机床的可靠性提高具有重要的意义。本论文以THP6513型重型数控机床为对象,针对重型数控机床主轴系统的可靠性分析,主要研究内容如下:（1）在系统组成单元和工作原理分析的基础上,对主轴系统进行了子系统划分,为后续可靠性研究工作奠定了基础。通过分析型号为THP6513机床的维修数据,得到了主轴系统常见的故障模式和频繁发生故障的子系统。（2）完成了主轴系统各子系统的故障模式、影响分析;并建立了基于模糊综合评判的主轴系统各故障模式的危害性定性分析。对主轴系统的各子系统:自动换刀系统、冷却系统、润滑系统、支撑系统和驱动系统进行了故障模式、影响分析,确定了各故障模式的严酷度等级,针对各故障模式提出了补偿措施;应用模糊综合评判方法对各故障模式进行了危害度的定性分析,得到了故障模式危害性的排序,结合补偿措施,为消除故障,提高系统可靠性提供了参考依据。（3）对重型数控机床主轴系统进行了故障树分析。对故障树采用上行法进行了定性分析,得到了顶事件发生故障的最小割集;通过对故障树进行定量计算得出顶事件发生概率、系统可靠度、平均无故障时间,最后以基本事件的故障率为条件计算出各中间事件的故障率和基本事件的概率重要度,完成了对故障树的定量分析。（4）为了能够将可靠性指标合理地分配到基本事件,提出了基于故障树的主轴系统可靠性分配方法,以故障率为可靠性分配指标。首先结合概率重要度的分配方法将顶事件的故障率分配到一级事件;其次采用可靠性再分配法将一级事件的故障率分配到二级事件;最后将需要调整故障率的二级事件采用层次分析法的分配方法将故障率分配到基本事件,最终将可靠性指标按照故障树的结构一层层合理地分配到各基本事件。
鲁顺,徐增丙,熊文,王志刚[5]（2021）在《基于FMECA和FTA的旋转机械设备故障诊断方法》文中指出针对目前旋转机械设备故障较多、诊断维护困难、可靠性低等问题,提出了一种基于故障模式影响与危害度分析（FMECA）和故障树分析（FTA）的旋转机械设备故障诊断方法。这一方法利用故障模式影响与危害度分析对旋转机械设备进行分析,并对每个故障模式进行风险等级评价,找出薄弱环节,并通过故障树分析制订预防性维修决策。以转子系统为例,介绍了基于故障模式影响与危害度分析和故障树分析的旋转机械设备故障诊断方法的应用。应用这一方法,可以辅助技术人员规范分析过程,减小分析工作量。
郭毕明[6]（2021）在《基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究》文中研究说明当前,随着和谐型机车大量投入运用,使用周期内维修费用投入庞大,不可避免带来了维修体制的巨大变革。同时,由于和谐型机车采用了大量新型电子元器件和微机控制系统、网络系统,原有的基于机械磨损理论产生的计划预防修体制势必与新型机车的维修带来一定的弊端和不足。通过与国外轨道交通发达国家相比较来看,虽然我国目前在设备上已经达到发达国家水平,但是维修效益仍有不少差距,加之当前国铁集团正在大力实施机车修程修制的优化工作,铁科院、各个路局集团公司以及下属站段均在这方面积极研究攻关,因此,运用科学的维修理论指导修程修制的改革工作十分必要。本文以当前最先进的HXD1D型机车牵引系统为例,通过引入维修体系当中的故障分析相关理论来开展基于故障理论的修程修制优化分析研究。首先,本文对HXD1D型机车牵引系统主要部件的结构特点进行了介绍,掌握其关键技术要求。通过系统收集近两年来该机型牵引系统各类故障信息,并进行了有效性筛除,从而得到了准确的运用故障信息。其次,本文通过对故障理论中的故障模式、影响及危害度分析（FMECA）分析方法的相关概念以及分析的基本步骤进行介绍,掌握FMECA分析中的关键内容,并结合一定周期内HXD1D型机车牵引系统故障模式统计,通过对其进行故障模式、影响分析以及危害度分析,分析故障模式、故障后果以及严重度等级,并进行危害度的计算,制定HXD1D型机车牵引系统危害度矩阵,明确各个故障模式的危害度程度。再次,通过对维修方式、维修方法、维修周期的决策研究,在前人分析研究的基础上,得出了较为实用的HXD1D型机车维修方式、维修方法的决策流程图,规范分析流程。最后,结合上述HXD1D型机车牵引系统故障模式的危害度情况,通过对维修方式、维修方法、维修周期的决策研究,最终制定了HXD1D型机车牵引系统各主要部件修程修制优化建议方案。
李贺[7]（2021）在《海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法》文中研究指明新能源的开发与规模化应用是“碳平衡”目标实现的根本保证。在陆地资源的有限性、能源开发的经济性与可持续性的共同限制下,新能源开发者将目光逐步投向开发潜力更大的海洋。在此背景下,海上风能应运而生。特别地,海上浮式风能因其巨大的开发潜力和丰富的资源储量被认为是风电的发展方向之一。然而,作为海上浮式风能开发主力装备的海上浮式风机,其开发与运营受到多方面的制约,如海上浮式风能项目总体成本高和可靠性、可用性等指标差等。因此,开展海上浮式风机可靠性分析研究以提高其经济性势在必行。海上浮式风机的可靠性分析研究在风能市场爆发式扩张的强劲推动下已逐步开展,但该类研究仍存在诸如认识不足、数据积累少、模型精细化程度低等难点问题亟待攻克。鉴于此,本文以数据收集与建模、精细化可靠性分析模型的构建为着眼点,开展海上浮式风机可靠性分析的故障模式、影响及危害度分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA）和贝叶斯网络（Bayesian network,BN）新方法研究,取得的主要成果如下:（1）提出了基于主客观信息混合的海上浮式风机可靠性分析的FMECA方法针对海上浮式风机稀少但来源广泛的可靠性信息,建立了基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。针对专家经验等主观信息,提出相对重要度算法并基于此建立了基于主观数据相对重要度的可靠性分析的FMECA方法;针对故障成本等海上浮式风机客观数据,提出了基于客观数据的可靠性分析的FMECA方法;进一步地提出基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。以上方法的提出在保证可靠性分析结果的可信性与可靠性分析方法的适用性等方面具有积极意义。同时,提出了FMECA结果不确定性评价模型,该模型的提出为可靠性分析模型的评价与优选提供了有效工具。（2）提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法基于海上浮式风机故障的本质特征,提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法。针对当前可靠性分析模型精细化程度不高使可靠性分析结果可信性不强等现实问题,构建了可靠性分析的固定权值FMECA方法;进一步地基于层次分析法开发了浮动权值FMECA方法。以上方法在深化了FMECA方法的基本内涵的同时,为更精细、合理的可靠性分析模型的搭建提供蓝本,为可信的可靠性分析结果的求取提供支撑。（3）提出了基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法针对海上浮式风机故障数据稀少以致基于数据收集的可靠性分析无法开展的现实,提出了海上浮式风机基本单元故障率的近似算法,并基于此提出了海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型;针对海上浮式风机的早期故障和安装前期检查等现实需求,在复杂系统假设下,提出了海上浮式风机早期故障率推理算法并建立了考虑前期故障的可靠性分析的贝叶斯网络方法。以上方法在克服海上浮式风机可靠性数据稀缺性的同时为其早期故障评估、安装初期检查等提供了思路。（4）提出了海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法针对传统可靠性分析方法无法同时兼顾关键故障单元识别和可靠度计算以及FMECA方法不具有信息更新能力等问题,提出了兼顾两者的FMECA-BN模型;提出了故障单元规避潜在收益的期望模型;在FMECA-BN模型的基础上构建了关键故障单元识别方法。以上方法的提出赋予了海上浮式风机的关键故障单元识别以条件更新能力,为海上浮式风机等复杂系统的故障本质特征分析提供新的思路。
褚易凡[8]（2020）在《基于FMECA城轨列车转向架的可靠性分析》文中研究表明转向架是城轨列车的重要组成系统,随着列车运行里程增加,列车在行驶中可能出现疲劳强度不足、零部件磨损、断裂等一系列故障问题,影响着列车整体安全。为了提高列车可靠性,本文引入FMECA（Failure Mode Effects and Criticality Analysis）的故障预测分析方法,对某A型转向架故障信息进行数据处理,确定出关键零部件并提出改进措施,本文主要研究工作如下:（1）对某A型转向架进行定义,确定出零部件系统框图,利用采集到的数据进行FMEA分析,通过FMEA分析表确定转向架系统所有故障模式进行CA危害性分析,计算出零部件故障模式风险优先系数,初步确定主要故障模式。（2）利用FMECA分析与模糊层次分析相结合的方法,对系统所有故障模式进行评判,计算出系统权重占比,对子系统零部件展开一级和二级模糊评判,计算出零部件风险等级大小并且进行排序。（3）以故障间隔里程为决策变量,应用经验分布方法确定数据分组,运用Python语言对数据进行处理,计算出某A型转向架的分布类型、故障率、概率密度及可靠度,确定出子系统不可靠度,结合模糊FMECA得出的风险等级进一步确定零部件关键度大小。（4）针对零部件故障模式对某A型转向架进行动力学分析,利用Solid Works建立转向架3D模型,导入Ansys Workbench对转向架进行有限元分析,确定出危险区域,并结合零部件关键度大小最终确定关键故障模式,对关键零部件提出对应的改进措施。本文应用FMECA分析、模糊层次分析方法找出关键的故障模式,利用python语言高效进行数据处理计算关键度,运用Solid Works、Ansys进行动力学分析,按照确定出系统关键零部件可能发生的故障模式为分析路线,多角度进行可靠性分析并为关键零部件制定改进措施提供依据。
邓嘉成[9]（2020）在《基于故障数据的轨道交通信号设备危害度、可靠性分析及故障预测研究》文中进行了进一步梳理地铁/有轨电车作为运量大且便捷的交通运输工具,被大中型城市所青睐。为了确保其在运行过程中的安全可靠、准时准点性,运营单位必须投入大量精力时刻关注设备状态,对其进行相应的维护维修,然而现基于经验所确定的预防维修策略难免将会出现过修或欠修,为了提高检修实际作用,精准投入人力和物力,合理调整检修策略,对关键问题进行整治,本论文从设备危害度分析角度,以广州有轨电车试验段信号系统为例进行研究分析。另一方面,可靠性、失效危害度是贯穿产品整个生命周期的研究话题,从产品上线服役到产品故障下线的整个过程中,需要进行可靠性和失效危害度的论证。过去,通常基于某服役中的设备总数量,按照一定比例确定安全库存,这种粗放管理形式可能导致存量过大,库存设备在保质期内损坏,间接增加成本。因此,本文围绕设备危害度和可靠度开展研究工作,主要内容包括:（1）基于FMECA故障模式、危害影响分析模型,通过分析有轨电车运营单位提供的实际运营故障数据,得到系统设备薄弱点,针对系统薄弱点,提出整治措施,减少故障发生,提高生产效率。（2）在结合传统设备故障函数-可靠度线性化拟合算法的（如weibuer、指数函数分布）基础上,提出一种针对同一产品投入时序不一整体可靠度的统计模型,为先后投入的产品分析建立关系,根据运营单位大量产品故障数据投入,动态调整更新可靠度性能曲线,对正在服役中的设备进行故障预测,为备件安全库存提供决策支持和应对措施。本文通过对设备产品的危害度和可靠度进行研究,提出分析系统薄弱点和根据故障数据获取设备的可靠度和设备故障数量预测的研究方法,为城市轨道交通运营单位的精细化设备管理提供分析方式。
丁科珉[10]（2020）在《挖掘机液压系统可靠性工程平台的设计研究》文中指出近年来,国产挖掘机在市场上开始呈现逐渐取代外资品牌的趋势,但在中大型挖掘机方面与国外先进水平差距仍然较大,其中主要原因就是可靠性差。由于可靠性研究投入成本较大、回报周期较长等特点,导致可靠性研究并未形成有效的闭环过程,挖掘机实际工作中缺乏对可靠性理论的有效应用。因此,通过建立挖掘机可靠性工程平台,将可靠性理论融入挖掘机实际工作,对于挖掘机可靠性水平的提升具有一定实际意义。主要研究内容包括:首先阐述挖掘机可靠性定义和常用可靠性特征量,结合目前挖掘机行业现状,对挖掘机可靠性工程平台进行需求分析,设计平台主要业务流程、确定平台体系结构、功能结构和关键技术。简要分析较为常见的反铲式履带液压挖掘机的组成结构和工作原理,并结合挖掘机实际情况,主要建立液压系统的可靠性框图。同时,根据挖掘机实际工作情况修正故障率,计算液压系统平均故障间隔时间（MTBF）和绘制可靠度曲线,并设计蒙特卡洛仿真方法,提高模型适用性。为了提高故障诊断效率,按照故障现象划分挖掘机故障层次。利用FMECA分析方法,对挖掘机液压系统中的斗杆回路进行分析,完成FMECA表,并找出致命度较高的故障模式和故障元件。结合FMECA与FTA之间的联系,选取“斗杆无动作”故障现象为顶事件建立故障树模型,并通过相应分析找出故障原因,量化重要度等指标。针对利用故障树进行故障搜索时的盲目性,引入三角模糊数学,建立决策矩阵。融合层次分析法和熵权法进行组合赋权,并采用TOPSIS算法制定故障搜索策略,优化了故障处理效率。在总体设计和可靠性研究的基础上,对平台所需的数据库进行逻辑结构设计和基表设计。以Visual Studio 2012和SQL Server 2012为开发工具完成挖掘机可靠性工程平台的初步开发,将可靠性研究融入平台功能,初步实现平台相应功能。
二、基于故障模式、影响和致命度分析(FMECA)的机械设备更新决策（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、基于故障模式、影响和致命度分析(FMECA)的机械设备更新决策（论文提纲范文）
（2）基于FMECA与FTA的饲草揉碎机可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景、目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 饲草揉碎机研究现状 |
| 1.3.2 模糊FMECA研究现状 |
| 1.3.3 贝叶斯网络与故障树研究现状 |
| 1.3.4 流固耦合研究现状 |
| 1.3.5 相关机械可靠性数值计算研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 第二章 饲草揉碎机模糊FMECA分析 |
| 2.1 模糊FMECA理论基础 |
| 2.1.1 确定因素集合 |
| 2.1.2 确定评价集合 |
| 2.1.3 确定影响因素的模糊评价矩阵 |
| 2.1.4 确定影响因素权重集合 |
| 2.1.5 一级模糊综合评价 |
| 2.1.6 二级模糊综合评价 |
| 2.2 饲草揉碎机模糊FMECA分析 |
| 2.2.1 饲草揉碎机FMECA分析 |
| 2.2.2 饲草揉碎机模糊FMECA分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于贝叶斯网络的饲草揉碎机FTA分析 |
| 3.1 故障树FTA概述 |
| 3.1.1 FTA使用符号 |
| 3.1.2 FTA的分析流程与局限性 |
| 3.2 贝叶斯网络理论基础 |
| 3.2.1 贝叶斯网络定义与概率论基础 |
| 3.2.2 故障树向贝叶斯网络的映射 |
| 3.2.3 贝叶斯网络的定量分析 |
| 3.3 基于贝叶斯网络的饲草揉碎机FTA分析 |
| 3.3.1 建立饲草揉碎机故障树模型 |
| 3.3.2 饲草揉碎机故障树向贝叶斯网络的映射 |
| 3.3.3 饲草揉碎机故障的贝叶斯网络定量分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 饲草揉碎机可靠性预测与分配 |
| 4.1 可靠性预测 |
| 4.1.1 可靠性预测概述 |
| 4.1.2 可靠性预测方法 |
| 4.1.3 子系统可靠性预测 |
| 4.1.4 系统可靠性预测 |
| 4.1.5 饲草揉碎机可靠性预测 |
| 4.2 可靠性分配 |
| 4.2.1 可靠性分配概述 |
| 4.2.2 系统可靠性分配方法 |
| 4.2.3 饲草揉碎机可靠性分配 |
| 4.2.4 饲草揉碎机可靠性预计与可靠性分配关系 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 饲草揉碎机薄弱环节可靠度校核与优化 |
| 5.1 理论基础 |
| 5.1.1 离散元DEM与计算流体力学CFD耦合方法 |
| 5.1.2 流固耦合模型 |
| 5.1.3 应力-强度干涉模型与可靠度一般表达式 |
| 5.1.4 应力与强度分布规律已知时的可靠度表达式 |
| 5.2 饲草揉碎机薄弱环节转子部分载荷谱获取 |
| 5.2.1 建立饲草揉碎机三维模型 |
| 5.2.2 几何清理与流场网格划分 |
| 5.2.3 揉碎机内气流-物料两相流场数值模拟与流体-结构耦合计算 |
| 5.2.4 数值计算结果与分析 |
| 5.3 饲草揉碎机薄弱环节转子部分的可靠度校核 |
| 5.3.1 应力、强度分布类型的确定 |
| 5.3.2 饲草揉碎机转子可靠度校核计算 |
| 5.4 饲草揉碎机薄弱环节转子部分可靠性优化设计 |
| 5.4.1 设计变量的选取 |
| 5.4.2 约束条件与优化目标函数 |
| 5.4.3 建立样本数据库 |
| 5.4.4 近似模型的建立与精度检验 |
| 5.5 优化结果与分析 |
| 5.5.1 灵敏度分析 |
| 5.5.2 设计变量对优化目标的影响分析 |
| 5.5.3 优化结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及研究成果 |
| 个人简历 |
（3）空间大尺寸开合机构可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题来源与研究背景 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 机械可靠性理论的研究现状 |
| 1.3.2 故障行为耦合关系的研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 空间大尺寸开合机构FMECA与FTA分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 启闭轴系的子系统划分与功能分级 |
| 2.3 空间大尺寸开合机构FMECA分析 |
| 2.3.1 故障模式影响及危害性分析 |
| 2.3.2 启闭轴系FMEA分析 |
| 2.3.3 启闭轴系CA分析 |
| 2.4 空间大尺寸开合机构FTA分析 |
| 2.4.1 故障树分析 |
| 2.4.2 启闭轴系FTA分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Copula理论的动态系统可靠性建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Copula函数基本理论 |
| 3.2.1 Copula函数的相关概念及性质 |
| 3.2.2 Copula函数相关性测度 |
| 3.2.3 常用Copula函数及其统计参数 |
| 3.3 基于Copula理论的一般机械系统可靠性模型 |
| 3.3.1 串联系统可靠度计算模型 |
| 3.3.2 并联系统可靠度计算模型 |
| 3.3.3 混联系统可靠度计算模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 Vine-Copula理论与非参数估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Vine-Copula结构与降维算法 |
| 4.2.1 C-Vine Copula结构 |
| 4.2.2 D-Vine Copula结构 |
| 4.2.3 R-Vine Copula结构 |
| 4.3 非参数核密度估计 |
| 4.3.1 动态Copula函数的非参数核密度估计法 |
| 4.3.2 核函数的选择 |
| 4.3.3 带宽的选择 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于时变马尔柯夫过程的动态系统可利用度分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 马尔柯夫过程概述 |
| 5.2.1 马尔柯夫过程基本理论与状态转移图 |
| 5.2.2 时变马尔柯夫状态转移矩阵 |
| 5.3 基于马尔柯夫过程的动态系统可利用度模型 |
| 5.3.1 可修复串联系统的可利用度模型 |
| 5.3.2 可修复并联系统的可利用度模型 |
| 5.3.3 可修复混联系统的可利用度模型 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 主轴强度分析与疲劳寿命仿真 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 疲劳失效机理与强度分析理论 |
| 6.2.1 疲劳载荷统计方法 |
| 6.2.2 应力-循环法 |
| 6.2.3 应变-循环法 |
| 6.3 主轴疲劳寿命仿真 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）某重型数控铣床主轴系统的可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数控机床可靠性研究现状 |
| 1.2.2 数控机床主轴系统研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 重型数控机床故障数据分析 |
| 2.1 重型数控机床的工作原理及组成 |
| 2.1.1 重型数控机床的主轴系统简介 |
| 2.1.2 重型数控机床的电主轴系统工作原理 |
| 2.1.3 主轴系统子系统的划分 |
| 2.2 主轴系统故障分析及数据来源 |
| 2.2.1 主轴系统故障数据分析 |
| 2.2.2 各子系统故障分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于模糊综合评判对主轴系统的故障模式影响及危害度分析 |
| 3.1 故障模式影响及危害性分析(FMCEA)概述 |
| 3.2 主轴系统的FMEA分析 |
| 3.2.1 自动换刀系统的FMEA分析 |
| 3.2.2 冷却系统的FMEA分析 |
| 3.2.3 润滑系统的FMEA分析 |
| 3.2.4 支撑机构的FMEA分析 |
| 3.2.5 驱动系统的FMEA分析 |
| 3.3 模糊危害性(CA)分析 |
| 3.3.1 模糊CA分析理论 |
| 3.3.2 主轴系统的模糊CA分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 主轴系统的故障树分析 |
| 4.1 故障树分析法概述 |
| 4.1.1 故障树分析中常用的符号 |
| 4.1.2 故障树的建立 |
| 4.2 建立主轴系统故障树 |
| 4.3 主轴系统故障树的定性分析和定量计算 |
| 4.3.1 主轴系统故障树的定性分析 |
| 4.3.2 主轴系统故障树的定量求解 |
| 4.3.3 故障树事件的概率重要度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于主轴系统故障树分析的可靠性分配 |
| 5.1 可靠性分配的基本原理及常用方法 |
| 5.1.1 可靠性分配的基本原理 |
| 5.1.2 常用的可靠性分配方法 |
| 5.2 基于故障树对主轴系统的可靠性分配研究 |
| 5.2.1 主轴系统可靠性分配指标的确定 |
| 5.2.2 基于故障树的主轴系统可靠性分配方法的确定 |
| 5.2.3 基于概率重要度的顶事件可靠性分配方法 |
| 5.2.4 基于可靠性再分配的一级事件分配方法 |
| 5.2.5 基于层次分析法的二级事件可靠性分配方法 |
| 5.3 基于故障树分析的主轴系统的可靠性分配 |
| 5.3.1 顶事件故障率的可靠性分配计算 |
| 5.3.2 故障树一级事件的可靠性分配计算 |
| 5.3.3 故障树二级事件的可靠性分配计算 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及研究成果 |
| 个人简历 |
（5）基于FMECA和FTA的旋转机械设备故障诊断方法（论文提纲范文）
| 1 研究背景 |
| 2 FMECA |
| 3 FTA |
| 4 综合分析方法 |
| 5 实例分析 |
| 6 软件实现 |
| 6.1 系统定义模块 |
| 6.2 FMECA模块 |
| 6.3 FTA模块 |
| 6.4 故障信息输出和故障决策制订模块 |
| 7 结束语 |
（6）基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内、外轨道交通运输行业的维修方式现状及研究方向 |
| 1.2.1 国内轨道交通运输行业的维修方式现状 |
| 1.2.2 国外轨道交通运输行业的维修方式现状 |
| 1.2.3 当前国内轨道交通运输行业维修的研究方向 |
| 1.3 论文研究内容与路线 |
| 2 简述HXD1D型机车牵引系统结构功能及故障特点 |
| 2.1 HXD1D型机车牵引系统功能概述及功能逻辑框图 |
| 2.2 HXD1D型机车牵引系统部件结构特点及工作原理介绍 |
| 2.2.1 受电弓 |
| 2.2.2 主断路器 |
| 2.2.3 高压电缆总成 |
| 2.2.4 主变压器 |
| 2.2.5 牵引变流器 |
| 2.2.6 牵引电机 |
| 2.2.7 高压互感器 |
| 2.3 HXD1D型机车运用状况及牵引系统故障统计分析 |
| 2.3.1 HXD1D型机车运用基本情况 |
| 2.3.2 HXD1D型机车牵引系统故障及统计分析 |
| 3 故障分析方法 |
| 3.1 故障分析方法介绍 |
| 3.2 FMECA方法概述 |
| 3.3 故障模式的定义和分类 |
| 3.4 FMEA分析方法分类及其应用 |
| 3.4.1 FMEA分析方法分类 |
| 3.4.2 FMEA分析表格的制定和填写说明 |
| 3.4.3 FMEA分析应用实例 |
| 3.5 CA 分析方法 |
| 3.6 FMECA分析方法步骤流程及说明 |
| 4 HXD1D型机车牵引系统故障的FMECA分析 |
| 4.1 FMEA表格的制定、填写 |
| 4.2 危害度分析(CA) |
| 4.2.1 CA分析数据的选取分析 |
| 4.2.2 HXD1D型机车牵引系统故障CA分析表格的制定和建立 |
| 4.3 危害度矩阵分析 |
| 4.3.1 危害度矩阵的原理及表示方法 |
| 4.3.2 HXD1D型机车牵引系统故障模式的危害度矩阵图及分析 |
| 5 HXD1D型机车牵引系统维修决策方法分析 |
| 5.1 维修方式的决策 |
| 5.1.1 现代轨道交通维修装备维修方式的分类及主要特点 |
| 5.1.2 维修方式逻辑决断图的建立 |
| 5.2 维修方法决策 |
| 5.3 维修周期的选择策略 |
| 6 HXD1D型机车牵引系统检修修程的优化决策 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及科研成果清单表格样式 |
| 学位论文数据集页 |
（7）海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号及缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 海上风机可靠性分析研究现状 |
| 1.2.1 可靠性分析方法概述 |
| 1.2.2 海上风机可靠性分析研究进展及现状 |
| 1.3 研究的不足 |
| 1.4 论文内容及架构 |
| 第二章 基于主客观信息混合的海上浮式风机FMECA方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 FMECA |
| 2.3 基于主观数据相对重要度的FMECA方法 |
| 2.3.1 基于主观数据相对重要度的FMECA方法建模 |
| 2.3.2 风险优先数不确定性量化模型 |
| 2.3.3 案例分析 |
| 2.4 基于客观数据的FMECA方法 |
| 2.4.1 海上浮式风机的客观故障风险评价指标体系 |
| 2.4.2 基于客观数据的FMECA方法建模 |
| 2.4.3 案例分析 |
| 2.5 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法 |
| 2.5.1 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法建模 |
| 2.5.2 面向FMECA全过程的CRPN不确定性建模 |
| 2.5.3 案例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 海上浮式风机的权值FMECA方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 权值FMECA方法基础输入数据的基本框架 |
| 3.2.1 领域专家的遴选方法 |
| 3.2.2 主观专家经验数据的收集 |
| 3.3 固定权值FMECA方法 |
| 3.3.1 固定权值FMECA方法建模 |
| 3.3.2 案例分析 |
| 3.4 浮动权值FMECA方法 |
| 3.4.1 浮动权值FMECA建模 |
| 3.4.2 案例分析 |
| 3.5 海上浮式风机的关键故障行为及故障规避措施 |
| 3.5.1 关键故障行为 |
| 3.5.2 故障规避措施建议 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 贝叶斯网络 |
| 4.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.3.1 基于故障树的贝叶斯网络模型的构建框架 |
| 4.3.2 海上浮式风机系统构型 |
| 4.3.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型 |
| 4.4 基于故障率近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.4.1 海上浮式风机基本单元故障率的近似计算方法 |
| 4.4.2 案例分析 |
| 4.5 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.5.1 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析贝叶斯网络建模 |
| 4.5.2 案例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可靠性分析的FMECA-BN方法建模 |
| 5.3 故障行为识别方法 |
| 5.3.1 基于RPN的关键故障单元与故障行为识别 |
| 5.3.2 基于FMECA-BN的关键故障单元与故障行为识别方法 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机关键故障单元识别 |
| 5.4.2 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机可靠度计算 |
| 5.4.3 基于收益期望模型的海上浮式风机的关键故障单元识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 附录1.故障模式风险评价指标相对重要度矩阵的一致性检验 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（8）基于FMECA城轨列车转向架的可靠性分析（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 国内外可靠性研究现状 |
| 1.2.1 FMECA研究现状 |
| 1.2.1.1 FMECA方法发展历程 |
| 1.2.1.2 FMECA研究现状 |
| 1.2.1.3 FMECA与模糊理论结合方法 |
| 1.2.2 动力学分析及结构改进研究现状 |
| 1.3 论文的技术路线与研究内容 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 可靠性分析相关理论 |
| 2.1 转向架结构故障模式 |
| 2.1.1 转向架结构 |
| 2.1.2 转向架主要故障模式 |
| 2.2 FMECA分析方法 |
| 2.2.1 FMECA分析方法概念 |
| 2.2.2 FMEA定性分析 |
| 2.2.3 CA危害性分析 |
| 2.2.4 FMECA结合模糊层次分析法 |
| 2.2.4.1 层次分析法 |
| 2.2.4.2 层次分析法的基本原理 |
| 2.2.4.3 模糊层次分析法的步骤 |
| 2.3 数据分析理论 |
| 2.3.1 数据的初步处理 |
| 2.3.2 常用理论分布 |
| 2.3.3 确定关键零部件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 转向架实例分析 |
| 3.1 转向架FMECA分析 |
| 3.1.1 转向架系统FMEA分析 |
| 3.1.2 转向架系统CA危害性分析 |
| 3.1.3 模糊FMECA在转向架中的应用 |
| 3.1.3.1 轮对系统模糊FMECA决策模型的建立 |
| 3.1.3.2 转向架整体风险评定 |
| 3.2 转向架系统可靠度分析 |
| 3.2.1 子系统数据处理 |
| 3.2.1.1 轮对系统数据初步处理 |
| 3.2.1.2 其他子系统数据处理 |
| 3.2.2 子系统可靠度计算 |
| 3.3 转向架系统关键度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 转向架关键零部件结构改进 |
| 4.1 有限元分析前处理 |
| 4.1.1 几何模型建立 |
| 4.1.2 材料属性 |
| 4.1.3 网格划分 |
| 4.1.4 约束及荷载施加 |
| 4.2 求解分析结果 |
| 4.2.1 结构变形结果 |
| 4.2.2 结构应力结果 |
| 4.3 关键零部件改进措施 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及科研工作 |
| 附录 A |
| 致谢 |
（9）基于故障数据的轨道交通信号设备危害度、可靠性分析及故障预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 轨道交通信号系统的概述 |
| 2.1 信号系统简介 |
| 2.2 联锁系统 |
| 2.3 数据通信系统 |
| 2.4 车轮传感器设备 |
| 2.5 设备的检修情况 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于FMECA的故障分析 |
| 3.1 基于FMECA故障模式及影响分析方法 |
| 3.2 海珠试验段信号系统的FMECA分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于最小可更换单元典型故障模型的可靠度分析以及故障预测模型 |
| 4.1 可靠度基本概念及指标 |
| 4.2 四种经典模型 |
| 4.3 模型的线性化 |
| 4.4 投入时序不一的多批次产品故障预测模型 |
| 4.5 人工神经网络预测应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）挖掘机液压系统可靠性工程平台的设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 可靠性工程体系 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 挖掘机研究现状 |
| 1.3.2 挖掘机可靠性研究现状 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 第二章 挖掘机可靠性工程平台总体设计 |
| 2.1 可靠性工程基本理论 |
| 2.1.1 可靠性定义 |
| 2.1.2 可靠性特征量 |
| 2.2 挖掘机可靠性工程平台需求分析 |
| 2.2.1 需求分析 |
| 2.2.2 用户划分 |
| 2.3 挖掘机可靠性工程平台总体设计 |
| 2.3.1 业务流程 |
| 2.3.2 体系结构设计 |
| 2.3.3 功能结构设计 |
| 2.3.4 关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 挖掘机液压系统可靠性模型与可靠性预测 |
| 3.1 挖掘机组成与工作原理 |
| 3.1.1 挖掘机的组成 |
| 3.1.2 挖掘机工作原理 |
| 3.1.3 挖掘机功能框图 |
| 3.2 挖掘机液压系统可靠性模型 |
| 3.2.1 可靠性框图概述 |
| 3.2.2 可靠性框图的建立 |
| 3.2.3 可靠性预测理论计算 |
| 3.3 基于蒙特卡洛的挖掘机可靠性仿真 |
| 3.3.1 蒙特卡洛方法 |
| 3.3.2 算法设计 |
| 3.3.3 挖掘机液压系统可靠性仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 挖掘机液压系统可靠性分析及故障搜索策略 |
| 4.1 挖掘机故障结构分析 |
| 4.1.1 故障层次划分 |
| 4.1.2 常见故障现象及说明 |
| 4.2 故障模式影响及致命度分析 |
| 4.2.1 系统定义 |
| 4.2.2 故障模式及故障原因分析 |
| 4.2.3 故障影响及严酷度分析 |
| 4.2.4 填写FMEA表 |
| 4.2.5 危害性分析 |
| 4.2.6 填写CA表 |
| 4.3 基于FMECA的故障树分析 |
| 4.3.1 FMECA与 FTA之间的联系 |
| 4.3.2 确定顶事件 |
| 4.3.3 构建故障树 |
| 4.3.4 定性分析与定量分析 |
| 4.4 基于FMECA和 FTA的故障搜索策略 |
| 4.4.1 故障搜索策略的原理 |
| 4.4.2 故障搜索策略模型的构建 |
| 4.4.3 应用实例与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 挖掘机可靠性工程平台的实现 |
| 5.1 开发工具 |
| 5.1.1 Visual Studio2012 |
| 5.1.2 SQL Server2012 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.2.1 数据库概念结构设计 |
| 5.2.2 数据库基表设计 |
| 5.3 挖掘机可靠性工程平台的实现 |
| 5.3.1 登录注册及主界面 |
| 5.3.2 故障诊断模块 |
| 5.3.3 可靠性数据库模块 |
| 5.3.4 可靠性知识库模块 |
| 5.4 系统评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 挖掘机液压系统原理图 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、基于故障模式、影响和致命度分析(FMECA)的机械设备更新决策（论文参考文献）
- [1]基于FMECA的Y公司锅炉维修管理研究[D]. 韩瑛阁. 东北农业大学, 2021
- [2]基于FMECA与FTA的饲草揉碎机可靠性分析[D]. 翟小艺. 内蒙古工业大学, 2021(01)
- [3]空间大尺寸开合机构可靠性研究[D]. 冯钧. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(08)
- [4]某重型数控铣床主轴系统的可靠性研究[D]. 龚燕青. 内蒙古工业大学, 2021(01)
- [5]基于FMECA和FTA的旋转机械设备故障诊断方法[J]. 鲁顺,徐增丙,熊文,王志刚. 机械制造, 2021(05)
- [6]基于故障分析的HXD1D型机车牵引系统维修决策方法研究[D]. 郭毕明. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [7]海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法[D]. 李贺. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于FMECA城轨列车转向架的可靠性分析[D]. 褚易凡. 青岛理工大学, 2020(02)
- [9]基于故障数据的轨道交通信号设备危害度、可靠性分析及故障预测研究[D]. 邓嘉成. 华南理工大学, 2020(04)
- [10]挖掘机液压系统可靠性工程平台的设计研究[D]. 丁科珉. 长安大学, 2020(06)