發(fā)布時間：2020-04-08 13:31

【摘要】：可靠性增長在產(chǎn)品研制的全壽命周期都具有十分重要的作用,是提高復雜裝備可靠性的有效途徑。要使產(chǎn)品高效且經(jīng)濟地達到預定的可靠性增長目標,就需要盡可能利用研制過程中各項試驗的資源和信息,充分挖掘這些信息的潛力。常用的挖掘信息潛力的方法是將先驗信息進行融合,而這些融合都是基于同一層級的組件或零部件,不能進行不同層級間的數(shù)據(jù)融合。因此,本文構建可靠性增長的FTA-GERT(故障樹分析-圖示評審技術)網(wǎng)絡模型,使組件級信息和系統(tǒng)級信息可以相互傳遞,打破了不同層級間數(shù)據(jù)融合的壁壘,推動了可靠性增長的發(fā)展。本文考慮FTA的故障模式分析能力、GERT的動態(tài)描述能力和參數(shù)求解能力,以及二者邏輯相通、節(jié)點可以轉(zhuǎn)化的特點,構建FTA-GERT網(wǎng)絡模型。該模型的優(yōu)勢在于能夠?qū)⒋?lián)、并聯(lián)等不同的系統(tǒng)結構融入同一個網(wǎng)絡中,而且能夠描述各組成要素和參數(shù)間的關系,從而方便進行各種參數(shù)的傳遞、分析和計算。根據(jù)可靠性增長數(shù)據(jù)信息的特征,將FTA-GERT網(wǎng)絡模型應用于組件級信息與系統(tǒng)級信息的傳遞中�？紤]系統(tǒng)級可靠性增長數(shù)據(jù)稀少,運用FTA-GERT網(wǎng)絡將組件級數(shù)據(jù)信息傳遞為系統(tǒng)級數(shù)據(jù)信息,擴充系統(tǒng)級復雜裝備的數(shù)據(jù)庫,彌補可靠性增長領域中系統(tǒng)級試驗數(shù)據(jù)量不足的缺陷,達到對系統(tǒng)級復雜裝備進行可靠性增長評估與預測的目的�？紤]“主制造商-供應商”生產(chǎn)模式,運用FTA-GERT網(wǎng)絡將系統(tǒng)級目標逆推得出需求組件的可靠性增長數(shù)據(jù)信息,為主制造商對供應商的挑選提供定量依據(jù)�？紤]在具體工程實踐中復雜裝備可靠性增長數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)多元異構不確定的特征,采用廣義標準區(qū)間灰數(shù)對其進行統(tǒng)一表征,構建灰色FTA-GERT網(wǎng)絡模型完成可靠性增長評估與預測,為復雜裝備可靠性增長的不確定信息處理提供一種新的思路。
【圖文】：

10圖 1. 1 技術路線圖第一章，緒論。簡述研究背景和意義，介紹國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，引出本文研究內(nèi)容，提出研究方法、邏輯思路和創(chuàng)新點。第二章，F(xiàn)TA-GERT 網(wǎng)絡模型構建。深入分析 FTA 和 GERT 的內(nèi)涵，構建 FTA-GERT 網(wǎng)絡模型并設計模型算法，為后續(xù)的可靠性增長評估與預測的數(shù)據(jù)處理提供有效方法。第三章，復雜裝備系統(tǒng)的可靠性增長 FTA-GERT 網(wǎng)絡模型。運用 FTA-GERT 網(wǎng)絡模型，將

13圖 2. 1 故障樹的邏輯門和事件符號對故障樹進行定性和定量分析，，其中的一個假設就是初級事件之間相互獨立。凡是相同的初級事件出現(xiàn)在故障樹中的一個以上位置或某些單一失效導致一個以上的失效事件時，則事件沒有“獨立性”。大多數(shù)復雜裝備都屬于這種情況，此時，則可運用布爾代數(shù)法對其進行簡化，產(chǎn)生最小割集�？梢姡瑢收蠘溥M行布爾代數(shù)得到最小割集的過程能夠確保初級事件之間相互獨立，保證故障樹定性和定量分析的準確性。事件 X 發(fā)生的概率用 P (X)表示，則布爾代數(shù)簡化和概率運算的基本法則如下[80]：（1）若 N 個獨立事件 A 、 B、 、 N作為與門的輸入，則與門的輸出表示為 AB N，其輸出概率為 P ( AB N) P(A) P(B) P(N)。（2）若兩個獨立事件 A、 B作為或門的輸入，則或門的輸出表示為 A B，其輸出概率為P ( A B) P(A) P(B) P(A) P(B)。（3）若三個獨立事件 A 、 B、C作為或門的輸入，則或門的輸出表示為 A B C，其輸出概率為 P ( A B C) P(A) P(B) P(C) P(A) P(B) P(A) P(C) P(B) P(C)
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TB114.3

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李銀;位瑞英;;時滯離散網(wǎng)絡模型的動力學分析與同步[J];數(shù)學建模及其應用;2017年04期

2 劉強;方錦清;李永;;五百強企業(yè)超網(wǎng)絡模型研究[J];中國原子能科學研究院年報;2016年00期

3 劉強;方錦清;李永;;超網(wǎng)絡模型交叉度分析[J];中國原子能科學研究院年報;2013年00期

4 石海平;陸婧;楊忠振;;基于超級運輸網(wǎng)絡模型的綜合運輸政策效果分析[J];物流技術;2012年13期

5 李得榮;楊建梅;李欣榮;謝偉聰;;產(chǎn)業(yè)競爭關系復雜網(wǎng)絡模型群分析——以中國汽車零部件產(chǎn)業(yè)為例[J];管理學報;2010年05期

6 王景峰;李健;朱玉杰;;基于復雜網(wǎng)絡模型的協(xié)同制造服務網(wǎng)建立方法[J];森林工程;2010年06期

7 魏江，蔡延光，陳勁，錢積新，許慶瑞;不同創(chuàng)新項目相互影響的網(wǎng)絡模型[J];決策與決策支持系統(tǒng);1994年03期

8 ;美國小學的“課堂計算機網(wǎng)絡模型”[J];比較教育研究;1995年05期

9 王宗培;張一鳴;;混合式步進電動機的通用磁網(wǎng)絡模型[J];微特電機;1992年04期

10 陳志明;一種適合水利水電工程施工的網(wǎng)絡模型[J];水力發(fā)電;1985年01期

相關會議論文 前10條

1 劉強;方錦清;李永;;超網(wǎng)絡模型交叉度分析[A];中國原子能科學研究院年報 2013[C];2014年

2 張書超;那日薩;;具有老化機制的阿波羅網(wǎng)絡模型[A];2006全國復雜網(wǎng)絡學術會議論文集[C];2006年

3 秦紹萌;陳勇;;生態(tài)系統(tǒng)宏觀演化的網(wǎng)絡模型[A];2006全國復雜網(wǎng)絡學術會議論文集[C];2006年

4 王仲君;黃紅球;;一個具有確定度分布的有向網(wǎng)絡模型[A];2006全國復雜網(wǎng)絡學術會議論文集[C];2006年

5 李艷芳;何登旭;劉向虎;;泰勒展開式的泛函網(wǎng)絡模型及學習算法[A];計算機技術與應用進展·2007——全國第18屆計算機技術與應用（CACIS）學術會議論文集[C];2007年

6 李瀅;黨延忠;;基于問題處理多維知識網(wǎng)絡模型的決策支持研究[A];第十屆（2015）中國管理學年會論文集[C];2015年

7 劉仙;方媛;孫呈霞;高慶;;具有不同拓撲結構腦網(wǎng)絡模型的牽制控制[A];第37屆中國控制會議論文集（D）[C];2018年

8 駱繼明;郭新軍;;分布復雜機電系統(tǒng)網(wǎng)絡模型圖自動生成算法研究[A];煤礦機電一體化新技術創(chuàng)新與發(fā)展2012學術年會論文集[C];2012年

9 姜江;趙青松;楊克巍;陳英武;;證據(jù)網(wǎng)絡模型及其推理決策方法研究[A];社會經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學會第17屆學術年會論文集[C];2012年

10 劉貝;李勇;孟繁疆;蘆艷敏;;基因調(diào)控網(wǎng)絡模型的研究[A];黑龍江省計算機學會2007年學術交流年會論文集[C];2007年

相關重要報紙文章 前4條

1 馮衛(wèi)東;美構建可快速確認基因功能的基因網(wǎng)絡模型[N];科技日報;2008年

2 李贊;規(guī)劃ADSL三層結構網(wǎng)絡模型[N];通信產(chǎn)業(yè)報;2004年

3 ;智能光網(wǎng)絡的網(wǎng)絡模型[N];人民郵電;2003年

4 王甲佳;構建網(wǎng)絡模型，解決庫存積壓[N];中國信息化周報;2014年

相關博士學位論文 前10條

1 李景聰;面向多種模態(tài)腦信號處理的深度網(wǎng)絡模型研究[D];華南理工大學;2019年

2 許麗;砂巖油藏孔隙網(wǎng)絡模型構造及應用研究[D];西南石油大學;2015年

3 吳昊;基于網(wǎng)絡模型的癌癥致病模式挖掘方法[D];西安電子科技大學;2016年

4 呂琦;數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡模型研究[D];南京大學;2013年

5 李愚;面向工業(yè)設計的產(chǎn)品基因網(wǎng)絡模型研究[D];浙江工業(yè)大學;2018年

6 譚光興;人工免疫系統(tǒng)動力學模型及其在優(yōu)化控制中的應用[D];華南理工大學;2006年

7 劉勝久;復雜網(wǎng)絡模型構建及特性分析[D];西南交通大學;2015年

8 譚利;復雜網(wǎng)絡模型及應用研究[D];中南大學;2010年

9 齊峰;人工神經(jīng)樹網(wǎng)絡模型的優(yōu)化研究與應用[D];山東師范大學;2011年

10 黃朝琴;基于離散縫洞網(wǎng)絡模型的多尺度兩相流動模擬理論研究[D];中國石油大學（華東）;2012年

相關碩士學位論文 前10條

1 許可;基于復雜網(wǎng)絡模型的網(wǎng)絡分析與優(yōu)化研究[D];電子科技大學;2019年

2 韓娟;最短路算法在孔隙網(wǎng)絡模型中的應用[D];電子科技大學;2019年

3 王乃玄;具有結構洞復雜網(wǎng)絡模型的同步研究[D];河北工業(yè)大學;2017年

4 丁維;基于專家知識和深度學習的領域術語網(wǎng)絡模型構建[D];華中科技大學;2019年

5 曾維;基于深度網(wǎng)絡模型的三維合成模型優(yōu)化方法研究[D];江西師范大學;2019年

6 劉謙;基于雙流網(wǎng)絡模型的細粒度圖像分類研究[D];江西理工大學;2019年

7 常昊;年齡變化下的人臉識別算法研究[D];杭州電子科技大學;2019年

8 何杰成;基于語義依存圖的關系提取方法研究[D];杭州電子科技大學;2019年

9 張習習;復雜裝備可靠性增長FTA-GERT網(wǎng)絡模型研究[D];南京航空航天大學;2019年

10 安寧;功率器件參數(shù)自適應熱網(wǎng)絡模型的研究[D];天津理工大學;2019年

本文編號：2619404