隨著“一帶一路”戰(zhàn)略實施和多式聯運的迅速發(fā)展,鐵路貨運運輸的市場份額將會越來越大。集裝箱作為鐵路運輸重要載體,需保證其能夠始終處于良好狀態(tài)。然而傳統(tǒng)的“事后維修”和“計劃維修”方法,無法保證集裝箱得到及時有效的維修,并造成不必要的損失。未來設備維護保障的發(fā)展方向將會是以“視情維修”和“預防性維修”作為未來的發(fā)展方向。本文基于集裝箱的歷史維修數據和運貨數據,在集裝箱健康預測與維修決策優(yōu)化方面開展研究,主要內容如下:（1）針對集裝箱維修時無法對破損的部位進行快速有效的定位,本文引入健康指數概念用來表征關鍵零部件的健康狀態(tài),并建立健康指數計算模型。首先從集裝箱歷史維修數據和運貨數據中篩選出與集裝箱關鍵零部件健康指數相關的指標數據;然后通過健康指數計算模型獲得關鍵零部件的健康指數。利用XGBOOST預測算法泛化能力強,運算速度快的特點對關鍵零部件的健康指數進行預測,接著針對XGBOOST預測算法存在的參數多難調優(yōu)的問題,用模擬退火算法尋找XGBOOST預測算法的較優(yōu)參數,完成對關鍵零部件的健康指數預測。（2）針對集裝箱目前采用的“事后維修”方法效率低,且集裝箱健康狀態(tài)評估精細程度不夠高的問題,... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：86 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文研究思路??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｔｈｅｓｉｓ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｉｄｅａｓ??

圖２－１?Ｈａｄｏｏｐ２．０版本架構??－

圖２－３?Ｓｐａｒｋ２．?０的生態(tài)系統(tǒng)??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?Ｓｐａｒｋ２．０?ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于模擬退火算法的船舶航速優(yōu)化研究[J]. 黃連忠,萬曉躍,孫永剛,王寰宇,王壯.  船舶. 2018(S1)
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[3]非完美維修情境下的預防性維修多目標決策模型[J]. 郝虹斐,郭偉,桂林,王磊.  上海交通大學學報. 2018(05)
[4]“一帶一路”視角下的鐵路集裝箱化運輸發(fā)展戰(zhàn)略[J]. 郭靜.  全國流通經濟. 2018(07)
[5]大數據分析平臺Hadoop的關鍵技術[J]. 劉紅敏.  電子技術與軟件工程. 2018(04)
[6]優(yōu)化鐵路集裝箱維修管理的探討[J]. 吳昊.  鐵道貨運. 2018(01)
[7]層次分析法在車體系統(tǒng)零部件劃分中的應用探討[J]. 王昌,史彬鋒,羅曉紅,胡娟.  鐵道技術監(jiān)督. 2018(01)
[8]Hadoop大數據平臺安全問題和解決方案的綜述[J]. 陳麗,黃晉,王銳.  計算機系統(tǒng)應用. 2018(01)
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博士論文
[1]機械系統(tǒng)旋轉部件退化跟蹤與故障預測方法研究[D]. 錢宇寧.東南大學 2015
[2]復雜裝備故障預測與健康管理關鍵技術研究[D]. 李向前.北京理工大學 2014

碩士論文
[1]以可靠性為中心的高鐵接觸網預防性機會維修研究[D]. 孫楠楠.華東交通大學 2018
[2]軍用電子設備預測與健康管理體系結構及關鍵技術研究[D]. 宋磊.電子科技大學 2018
[3]基于物聯網與大數據分析的設備健康狀況監(jiān)測系統(tǒng)設計與實現[D]. 謝添.北京交通大學 2018
[4]基于可靠性理論的設備多目標預防維修策略研究[D]. 肖玉曼.重慶大學 2015
[5]基于NSGA-II的含風電場電力系統(tǒng)多目標調度計劃研究[D]. 羅斌.長沙理工大學 2013
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本文編號：3346556