一、油路“堵”与“漏”的预防（论文文献综述）
施清清,赖泽丰,黄越,眭敏,袁耀刚,杨为标[1]（2021）在《采用内窥镜对空调器关键性能与可靠性的控制》文中研究表明空调系统器件连接、加工质量及管内清洁度对空调的性能及可靠性影响较大,利用工业内窥镜结合金相分析、真空氦检、疲劳技术寿命、制冷量损失等量化测算,发现内部加工缺陷显着降低脉冲试验寿命达84%,内部脏堵等影响空调制冷量达200 W、EER能效比达0.25、总功率损失达58.2%,并进一步制定了空调管道焊接、加工缺陷、油路等堵塞的量化控制标准。
程思恩[2]（2021）在《某新型涡扇发动机加力燃油系统性能测试试验台研制》文中研究指明由于液压系统具体方向、速度、载荷程序控制及无级调速控制等优点,已广泛应用于工业的各个领域。特别是随着计算机软件技术、电子技术和通信技术的高速发展以及不同领域的应用,液压技术从原有的手动单一控制逐步迈向自动化控制,并广泛的应用于建筑、水利水电、冶金、矿山等各种工业领域,在航空测试领域中也大量采用了液压系统。发动机及其部附件在检修后就需要进行性能测试,由于我国目前的航空发动机多采用液压控制附件非电子式,如主燃油泵调节器、主燃油分配器、喷口-加力调节器、加力泵、滑油控制附件等。因此需要专用的液压试验台对检修后的发动机液压控制附件进行性能测试。然而,目前大多数测试系统仅能实现对简单的液压元件进行性能测试,其缺点是测试功能单一,集成度不高,工作效率低下,且测试过程中还存在一些人为差错,这完全不符合现在自动化测试的多功能的要求。为有效解决上述问题,本课题研制了一套基于虚拟仪器平台的计算机辅助测试系统,以实现数据采集、数据分析、数据处理的自动化液压综合试验设备,用于维修后的某新型涡扇发动机加力泵和应急放油附件的性能检测,这对提高测试效率具有重要的意义。论文概述了不同压缩比的航空发动机原理,液压技术的相关发展,以及航空自动化在线检测系统;然后分别概述了加力泵、应急放油附件以及设备的主要性能参数,然后根据实验要求,设计了液压综合试验台设备的液压原理机构;根据液压原理图对液压比例阀、主燃油供油泵、位移传感器、压力传感器、数据采集卡、PLC模块及其特殊功能模块进行了选型;然后以国产华研工控机为基础,并基于Lab VIEW系统开发了该试验台的测控系统,实现了加力泵和应急放油附件测试过程中的多通道数据采集、数据处理、数据储存、等功能。最后以PLC作为下位机,Lab VIEW平台作为上位机,利用OPC技术实现了下位机与上位机之间的数据通信,编制了下位机与上位机相结合的测控系统程序;其中PLC模块主要负责数据的采集,Lab VIEW则完成数据的处理、显示及保存等。待试验台制造完成后,对其进行性能测试,试验结果表明:该试验台的功能全面,不仅满足加力泵和应急放油附件的测试精度的要求,而且测试过程简单,易操作方便,也避免了人为操作错误,效果良好,因此证明了本文的设计思路和设计方法是正确的、可行的。
冯亚凝[3]（2021）在《钢铁企业人员作业危险源辨识技术路线和方法研究及应用》文中认为现当代金属冶炼技术不断推陈出新,机械自动化水平日渐提升,但钢铁工业作为高危行业,保证人员安全作业仍是难题。笔者作为“安全风险管控项目”成员,在R钢铁企业实践过程中发现,企业自身的安全信息管理体系难以有效落地,企业安全管理水平的提升受到限制,影响安全生产进程。针对以上问题,本文拟在风险管理原理的指导下,对钢铁企业人员作业危险源辨识技术思路和后续应用进行探析研究。依据钢铁企业安全管理现状、生产作业特点,确定危险源辨识的目的和范围,分析研究生产作业活动、检维修作业活动所处企业生命周期及相应要素,并选用识别人员作业活动的JHA方法,和识别人员操作行为的HAZOP方法系统构成生产作业危险源技术路线;采用JHA方法从人员作业活动角度构成检维修作业危险源辨识技术路线。选取R钢铁企业炼铁厂、炼钢厂、轧钢厂为辨识单元,基于辨识技术思路和方法,整合形成生产作业活动与操作信息表、检维修作业危险源信息表,最终形成危险源辨识技术结果。基于技术结果,采用熵权法-逼近理想解排序法数学模型评价作业危险性,并研究分析有效管控措施,开发企业教育培训模块,研究形成培训需求矩阵、培训课程、考试试题等成果;制定安全操作规程,结合工作循环检查机制,量化规程更新周期;针对炼铁高炉车间异常作业,设计现场即时处置流程。以上形成的技术路线和研究方法响应国家双控体系建设号召,可为钢铁工业其他企业提供一定借鉴意义。
任东平[4]（2020）在《船舶柴油机润滑系统故障诊断研究》文中研究指明近年来船舶智能化与自动化水平的不断提高,在船舶可靠性与安全性这两方面有了更加严格的要求。柴油机作为船舶的核心设备,在船舶安全方面起着至关重要的作用。但是,柴油机的结构复杂、零件较多,机体处于高温、高压的环境中,因此发生故障的可能性比较大。传统的故障诊断多为经验法、热力参数法、油液分析法等,这些方法对滑油系统的故障诊断不能精确定位,且耗时长,有的还需要专用检测工具。本文采用贝叶斯noisy-OR/AND模型开发故障诊断系统,可以准确快速的诊断故障,同时还能给出维修措施供工作人员参考,能在故障发生的最短时间内恢复设备的运行,对于确保船舶安全运行具有重要的意义。本文以亚洲网络为实验模型,对比不同的消元顺序对推理时间的影响。变量消元法推理快慢的主要因素是消元顺序的构造,目前主要有最小度、最大势、最小缺边和最小增加复杂度4种搜索方法可以用来构造消元顺序。实验发现最小增加复杂度搜索方法优于其它搜索方法,可缩短推理时间,提高推理效率。对WARTSILA 6L34DF柴油机滑油系统建立诊断模型。依据润滑系统的故障类型,整个润滑系统可以分为进机油压异常、进机油温异常、滑油消耗率过高和滑油早期失效4个子故障。通过对系统的分析,建立六个故障树,分别为进机油压过高、进机油压过低、进机温度过高、进机温度过低、滑油消耗率过高和滑油早期失效。采用将故障树转化为贝叶斯网的方法,构建上述六个故障树的贝叶斯网络诊断模型。开发柴油机滑油系统的故障诊断软件。利用Visual Studio 2017和SQL Server 2017为开发环境,以C#语言为基础开发诊断系统。在数据库中建立滑油系统的知识库,将先验概率存入相应的数据表中;在Visual Studio 2017中,编程实现整个故障诊断功能,该系统包括4个菜单栏。最后使用2个故障实例证明该系统能准确快速的诊断出故障原因。研究表明,当结合工作人员对设备的观测信息时,该故障诊断系统能够准确迅速的定位故障原因,并给出相应的维修策略。在贝叶斯网络推理时,采用最小缺边复杂度搜索方法可提高变量消元法的推理速度,可缩短系统后台的计算运行时间,减少系统的卡顿。贝叶斯网络诊断模型优于现有的诊断方法,能真正诊断出故障原因,帮助工作人员快速准确地定位故障。
高鹤元[5]（2020）在《基于神经网络的船舶辅锅炉燃烧故障诊断研究》文中进行了进一步梳理船舶辅锅炉是船舶的重要组成部分,作为保证船舶正常运行的重要设备之一,其主要用于产生饱和水蒸气。船舶辅锅炉的安全、稳定、高效的运行对船舶安全,经济收益具有重要意义。随着人工智能和船舶自动化技术的不断发展,船舶装备的故障诊断和状态识别领域逐渐成为惹人关注的研究热点。但船舶系统结构复杂,故障特征多种多样,现阶段获取全面的故障样本的难度较大,所以船舶辅锅炉的燃烧故障诊断的研究应用尚处于不成熟的研究阶段。神经网络方法近几年在多个研究领域取得了重要成就,将其引入到船舶辅锅炉燃烧故障诊断中,有非常重要的研究价值。本文综合考虑船舶辅锅炉的运行特点,选取自组织特征映射（SOM）神经网络开展船舶辅锅炉燃烧故障诊断研究。并针对相应神经网络进行改进,提高诊断的准确率,从而提高船舶运营的安全性。本文选取大连海事大学研发的DMSVLCC大型油船轮机模拟器为试验平台,模拟D型水管辅锅炉正常运行,燃油供给泵磨损,燃油预热器脏堵,点火油泵故障,风机故障的工作过程。提取样本数据并使用主成分分析法（PCA）进行预处理,用作后续故障诊断方法的验证研究。利用获取的实验数据训练SOM神经网络进行初步诊断,由于神经网络的局限性和不足导致诊断结果不够理想。为了提高故障诊断的准确度,在神经网络的基础上,使用粒子群算法（PSO）优化其权值向量的更新过程,提高诊断的准确率。通过分析实验的诊断结果及优化算法的优势和缺陷,本文再结合学习向量量化神经网络（LVQ）弥补算法在竞争过程中存在的不足,进行更深一步的算法研究。最后,利用系统运行仿真出的样本数据,验证所构建的PSO-SOM-LVQ的混合神经网络算法故障诊断模型。依据3种实验结果对比表明,混合神经网络模型的故障诊断结果与实际状态一致,相比于前两种算法的准确率有了显着提高,充分验证了该算法在船舶辅锅炉燃烧故障诊断中的可靠性和准确性,为船舶辅锅炉燃烧故障智能诊断的发展提供一种新的思路。
任敏华[6]（2020）在《核电汽轮机超速保护系统可靠性研究》文中研究说明随着全球气候变化和能源需求不断上升,核能发电技术因其成熟性、经济性和可持续性等优势在众多清洁能源中日益突出,核电的安全性问题也受到广泛关注。汽轮机是核电常规岛的重要组成部分,其超速保护系统是防止汽轮机超速引发严重事故的首道屏障,也是机组安全稳定运行的重要保障。因此在汽轮机超速时,超速保护系统的可靠动作十分重要。本文以某核电厂再热机组超速保护系统为例,将传统可靠性分析方法与机器学习技术相结合,对系统处于不同状态时的可靠性展开研究。首先,根据汽轮机超速保护系统的动作条件和功能特点划分系统,基于系统关键部件,构建系统可靠性框图。同时,对比分析几种典型可靠性分析方法,结合超速保护系统特点,选用GO法建立系统可靠性模型,定量计算系统不同状态时的可靠度。其次,根据系统故障特点,将故障类型分为瞬时故障和缓慢故障,并根据机组的实际运行经验和监测仪表布置情况,选取合适的监测参数作为系统状态参数。对于缓慢故障的不同故障程度,利用系统状态参数对系统可靠度进行划分。之后,针对系统不同缓慢故障状态,采用NARX神经网络实现系统可靠度预测,并利用该核电机组的仿真平台仿真系统不同状态时的运行情况,验证实验结果的准确性。最后,提出汽轮机超速保护系统SVM-NARX可靠性判定网络,实现系统状态对系统性能影响的精确化判定。根据本文对汽轮机超速保护系统处于不同状态时的可靠性判定结果,明确不同故障对系统性能的影响程度,据此可以制定系统检修维护方案,实现预知维修,提高系统可用率,同时还可以为系统的安全设计提供理论依据,具有一定的研究价值和应用价值。
俞杭[7]（2020）在《基于PCA-SOM的电静压伺服机构故障诊断研究》文中进行了进一步梳理伴随着航天航空事业的不断发展,飞行器中的关键组件EHA（Electro-Hydraulic Actuators,电静压伺服机构）,其性能和可靠性方面的研究受到了人们越来越多的关注。开展EHA的故障诊断方法研究,有助于了解机构的实时运行状态,及时对故障进行预警,有效提高服役设备的可靠性,同时也为后续开展EHA的PHM（Prognostics and Health Management,故障预测与健康管理）技术研究提供支持。本文以北京某院所建立的电静压伺服机构为研究对象,主要的研究内容分为以下几个方面:1)从电静压伺服机构的结构入手,将其与传统电液伺服机构对比,利用上行法,获得影响机构失效的所有底事件;通过故障树优化和对其结构函数的可靠性分析,罗列机构的主要故障模式和发生机理;寻找EHA机构较于其他新型伺服机构特有的薄弱环节,最终选取油滤堵塞作为后续的故障研究对象。2)依据电静压伺服机构工作原理,建立了机构各零部件的AMEsim仿真模型,针对油滤堵塞故障设置问题,分析故障发生的机理和特性,提出通过预置不同孔径的阻尼孔来模拟不同程度下的油滤堵塞情况并进行性能仿真。仿真数据表明,油滤堵塞故障会导致液压油路压力异常从而影响EHA的性能。3)利用人工神经网络算法,在传统SOM（Self Organizing Map,自组织映射）神经网络算法的基础上,引入主成分分析法（Principal Components Analysis,PCA）,通过输入数据的降维和神经元竞争域值贡献率的设定,提出了 PCA-SOM故障诊断方法;将PCA-SOM神经网络算法与传统SOM网络算法进行对比,验证了新算法在预测准确率和聚类效果方面的高效性和适用性。进一步的研究可以发现,针对EHA,传统的单一测量阈值法只能对严重堵塞状态进行故障识别且识别精度不高,而PCA-SOM神经网络算法在提高了识别准确率的前提下对于轻微堵塞状态也存在一定的识别能力。4)以电静压伺服机构样机为对象,采集位移、速度、油压等各类数据信号,通过联立试验平台,后端数据存储、处理系统及前端交互窗口应用界面,初步实现电静压伺服机构PHM监控平台的搭建工作。
张广洲[8]（2019）在《4K缸盖自动化生产线关键工艺研究及论证》文中认为航天三菱4K发动机是为应对各种环保措施和排放法规研发的新型发动机。其中,4K缸盖作为发动机的最核心零件,其生产工艺涉及众多核心技术及关键工艺,存在燃烧室座圈导管加工、长油孔等加工难点。生产线结合国家智能制造倡导,全产品要实现自动传输,也是一个工艺研究难点,因此在建设一条建设一个合理、高效的自动化生产线,对重点关键工艺的研究论证以及对工件自动传输创新设计,可以有效地保证自动化生产线建设成功,同时还可以大大降低生产成本、降低生产者劳动强度、保证职业健康、提升生产效率,也可以使产品快速保质投放市场,有着重要的现实意义和公司长远发展意义。对4K缸盖座圈导管加工关键重点工艺进行研究分析,着重研究气门座圈导管精加工难点并进行阀座面加工刀具、阿波罗刀头导套理论设计及论证,同时在基准径快速测量工艺方面进行了分析研究论证,测量工艺简易快捷,相对气动悬浮式测量大大降低成本。对4K缸盖关键难点长斜油孔加工工艺进行分析研究论证,一改传统导套定位加工方式变两端加工方式,保证加工精度且提高了开动率,对工艺孔封堵进行理论研究设计。通过过程控制数理统计及二面角设计有效论证了长油孔加工稳定性及缸盖油道密封性。对4K缸盖自动化生产线进行创新点工件输送工艺研究,以完成品下料工艺设计应用为研究重点,从下料机器人运动特性、工装夹具设计、3D吸塑隔板设计等方面进行深入研究,并且完成了国内为数不多的下料工艺设计研究及应用,进而实现工件从上料到下料全过程自动化。通过本课题研究,解决了4K缸盖自动化生产线建设过程中缸盖长油孔加工难点,优化了关键工艺座圈导管加工方案,并实现了全线产品自动化传输,为4K缸盖自动生产线建立及稳定高效生产提供了坚实的理论基础。同时在对重点工艺的研究中完成了同行业完成品下料的率先应用。
毛亚岐[9]（2019）在《基于火灾危险性分析的客车防火开发体系研究》文中认为客车火灾具有危害性大、难以觉察等特点,极易造成群死群伤的公共事件。在客车技术日新月异的环境下,新兴的动力电池技术带来了极大的火灾安全隐患,我国已经推广的电动大巴火灾风险日益凸显,氢燃料技术、自动驾驶、智能网联等技术在客车上的应用也为客车火灾带来极大的不确定性。但从国内外的研究来看,汽车火灾研究多为事后控制,缺乏从设计源头预防的风险思维,客车产品开发体系未将防火安全纳入其中,导致客车产品开发与火灾防护技术的应用不同步,客车火灾的预防存在极大的局限性。本文以火灾防护研究及成果工程化应用为对象,研究客车火灾的危险性,将研究成果与AK.NAM整车产品开发模型映射,形成一套基于客车全生命周期的火灾防护与整车开发同步应用的防火开发体系,为从设计源头预防客车火灾奠定基础。本文运用理论分析的方法开展火灾事故机理分析,使用Petrella评价体系及相关评价方法对客车用材料的火灾危险性进行等级划分;运用实验研究对客车重点火灾危险源进行定量分析,采用锥形热量仪对客车上使用的物料进行燃烧实验,采集材料的燃烧特性,定量地确定其火灾危险性;在早期火灾试验台上对动力转向油品进行热辐射实验,对60Ah单体磷酸铁锂动力电池的火灾危险性和火灾行为进行研究。并以实验研究获得的基础数据为输入,运用FDS建立HFF6800GEVB3型纯电动城市客车三维模型,通过仿真分析的方法模拟客车火灾的蔓延情况,研究仿真分析在防火安全开发中的应用。本文首先对客车的火灾危险源进行分析,以HFF6800GEVB3客车为对象进行分析,识别了第一类火灾危险源,形成客车可燃材料清单。同时,采用系统安全分析方法,识别第二类火灾危险源,编制了客车安全检查表,为客车全生命周期中的火灾安全防护提供依据。之后运用事故机理分析的方法对客车火灾多发的系统如汽车电路系统、油路系统、动力电池系统、机械摩擦、发动机舱静电、PCB板等引起的火灾原因进行分析,从理论上研究客车设计中的防火安全开发方向。其次,本文在危险源识别的基础上,设计了实验方案,使用锥形量热仪对客车上使用的材料进行燃烧特性数据的采集,对各种材料的实验结果进行汇总分析,运用Petrella评价体系评估其火灾危险性,发现20种内外饰材料有90%以上为中等危险材料,底盘管路、高压线路全部为中等及以上危险材料;在火灾早期实验台上对动力转向油品进行辐射实验,动力转向油品的临界热流（CHF）为8.07kW/m2,在外界较高辐射热流下的火灾危险性较高;对60Ah单体磷酸铁锂动力电池进行了辐射加热实验,实验结果表明电池的SOC值与外界辐射通量对电池热失控有着显着的影响。通过对火灾危险源的定量实验分析,进一步完善了客车防火设计开发方向。第三,本文以实验所获取的各种材料燃烧特性参数作为数值模拟的基本条件直接使用,运用FDS软件构建了安凯HFF6800GEVB3型纯电动城市客车实际火灾场景的三维仿真模型,模拟了在客车前、中、尾部失火时的火灾蔓延情况,对CO浓度、温度和烟颗粒的变化进行了分析。仿真结果表明,开窗有利于车内发生火灾时的烟气及热气的快速排出。最后,本文将火灾危险性分析研究中获得的结果与安徽安凯汽车股份公司的AK.NAM整车产品开发流程模型进行映射,基于风险分析的思维,从产品策划开始同步启动火灾防护安全性研究,在基于V模型的AK.NAM汽车产品开发模型的协同下,将汽车可能产生的火灾隐患点预防方案融入到产品设计、验证的各个环节。通过材料的选型、整车电路的优化设计、管线路铺设等针对性设计,从源头打造安全的客车产品。通过设计验证方案,考评设计方案的合理性,识别产品预防性维护的关键点,制定产品火灾防护预防性维修方案,确保汽车整车产品在全生命周期范围内预防火灾的发生,形成一套与整车产品开发同步的客车防火开发体系,为从设计源头预防客车火灾奠定科学基础。
陈启轩[10]（2019）在《基于FMECA与FTA的液力变矩器可靠性分析》文中认为液力变矩器因其优异的自动适应性、无级变速、良好的低速稳定性、减振性和无机械磨损等优良特性而得到广泛应用。随着科学技术的发展,对液力变矩器的安全性、效率和变矩的要求逐渐提高。通过对液力变矩器进行可靠性分析有针对性的对其进行改进和维护从而有效降低故障率,提高液力变矩器的可靠性。本文对液力变矩器进行了可靠性分析,针对分析出的关键故障模式提出了解决方案,对关键零件进行了可靠度计算并针对发生频度较高的故障模式进行了监测系统设计。主要研究内容如下:根据调研得到的液力变矩器的故障数据,运用故障模式、影响及危害性分析（FMECA）方法,按照功能不同将液力变矩器分为四个子系统,列出了各子系统的故障模式,分析了故障原因,提出了补偿措施。根据综合评分法对各故障模式进行了危害度计算,并根据危害度值与严酷度等级确定了关键故障模式。对关键故障模式进行故障树分析（FTA）,得到各故障树的最小割集、底事件重要度和顶事件发生概率,针对重要度较高的底事件提出解决措施为液力变矩器的设计及维护提供参考。将分析出的关键故障模式分为严酷度等级较高的故障模式和发生频度较高的故障模式,根据应力—强度分布干涉理论对严酷度等级较高的故障模式的发生零件进行可靠度计算。基于LabVIEW对发生频度较高的故障模式进行监测系统设计,能够实现对发生频度较高的故障模式进行实时监测,当故障发生时能够在第一时间采取措施避免该故障模式对液力变矩器系统的进一步影响,从而提高液力变矩器系统的可靠性。
二、油路“堵”与“漏”的预防（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、油路“堵”与“漏”的预防（论文提纲范文）
（1）采用内窥镜对空调器关键性能与可靠性的控制（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 工业内窥镜简介 |
| 3 影响空调性能因素及解决方案 |
| 3.1 影响因素 |
| 3.2 解决方案 |
| 4 内窥镜在空调性能与可靠性控制的应用案例 |
| 4.1 管路件手工焊点可靠性检测 |
| 4.2 壳管式换热器管壁缺陷检测 |
| 4.3 管路件内表面氧化皮、管内杂质及焊瘤检查 |
| 4.4 压缩机油路系统杂质检测 |
| 5 结论 |
（2）某新型涡扇发动机加力燃油系统性能测试试验台研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 本文研究背景 |
| 1.2 本文研究目的 |
| 1.3 国内外相关技术研究现状分析 |
| 1.3.1 液压技术研究现状分析 |
| 1.3.2 航空自动化在线检测系统 |
| 1.3.3 液压测试技术的发展与现状 |
| 1.3.4 虚拟仪器 |
| 1.3.5 工业现场基于PLC的数据采集系统的发展 |
| 1.3.6 LabView与 PLC结合应用状况概况 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 主要性能参数 |
| 2.1 设计产品主要性能参数 |
| 2.1.1 加力泵主要性能参数 |
| 2.1.2 应急放油附件主要性能参数 |
| 2.2 设备主要参数 |
| 2.2.1 燃油系统参数要求 |
| 2.2.2 应急放油附件密封、气密性、泄露试验系统参数要求 |
| 2.2.3 加力泵轴承润滑系统 |
| 2.2.4 设备润滑系统 |
| 2.2.5 主传动系统参数要 |
| 2.2.6 数据采集系统 |
| 2.2.7 电气系统要求 |
| 2.2.8 试验器外形、布局要求 |
| 3 试验器液压系统设计与制造 |
| 3.1 燃油系统设计 |
| 3.1.1 H1、H2 试验系统设计 |
| 3.1.2 H4、H5、H8 试验系统设计 |
| 3.1.3 H3、H6、H10 试验系统设计 |
| 3.2 应急放油附件流量试验系统设计 |
| 3.3 应急放油附件密封、气密性、泄露试验系统设计 |
| 3.4 润滑与传动系统设计 |
| 3.4.1 加力泵轴承润滑系统设计 |
| 3.4.2 设备主传动及润滑系统 |
| 3.5 辅助系统 |
| 3.6 液压系统的制作 |
| 4 电气控制系统设计 |
| 4.1 控制系统设计 |
| 4.1.1 操作台按钮布局设计 |
| 4.1.2 电源控制设计 |
| 4.1.3 转速控制设计 |
| 4.1.4 加热系统控制设计 |
| 4.2 在线测量系统设计 |
| 4.3 测试软件系统设计 |
| 4.4 试验操作设计 |
| 4.5 在线检测功能设计 |
| 4.6 安全处理 |
| 4.7 监控系统 |
| 4.7.1 监控设计 |
| 4.7.2 视屏数据存储、回放方案 |
| 4.8 故障自检系统 |
| 5 测试结果及分析 |
| 5.1 操作流程 |
| 5.1.1 系统检查 |
| 5.1.2 测试前准备 |
| 5.1.3 开启操作软件 |
| 5.1.4 用户管理 |
| 5.1.5 系统配置 |
| 5.1.6 通道校准 |
| 5.1.7 试验监控 |
| 5.1.8 数据上传 |
| 5.1.9 测试流程 |
| 5.2 试验验证 |
| 5.2.1 加力泵试验参数验证情况 |
| 5.2.2 应急放油附件技术参数验证情况 |
| 5.2.3 加力泵轴承润滑系统参数验证情况 |
| 5.2.4 设备润滑系统参数验证情况 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）钢铁企业人员作业危险源辨识技术路线和方法研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 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 国内外文献综述 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究技术思路 |
| 第二章 人员作业危险源辨识技术路线和方法研究 |
| 2.1 危险源辨识相关理论 |
| 2.1.1 风险管理原理及相关概念 |
| 2.1.2 事故致因因素分析 |
| 2.1.3 危险源辨识方法 |
| 2.2 生产作业危险源辨识技术思路和方法研究 |
| 2.2.1 生产作业危险源辨识技术思路 |
| 2.2.2 生产作业危险源辨识方法 |
| 2.3 检维修作业危险源辨识技术思路和方法研究 |
| 2.3.1 检维修作业危险源辨识技术思路 |
| 2.3.2 检维修作业危险源辨识方法 |
| 第三章 钢铁企业人员作业危险源辨识思路和实际应用研究 |
| 3.1 R企业基本现状 |
| 3.1.1 安全管理现状 |
| 3.1.2 人员作业特点 |
| 3.1.3 危险源辨识目的和范围 |
| 3.2 生产作业危险源辨识技术思路和实际应用研究 |
| 3.2.1 厂区生产作业分布 |
| 3.2.2 JHA分析过程 |
| 3.2.3 HAZOP分析过程 |
| 3.2.4 JHA-HAZOP综合分析过程 |
| 3.3 检维修作业危险源辨识技术思路和实际应用研究 |
| 3.3.1 厂区检维修作业分布 |
| 3.3.2 JHA分析过程 |
| 3.4 人员作业危险源辨识结果信息化应用 |
| 第四章 钢铁企业人员作业危险性评价 |
| 4.1 建立评价模型 |
| 4.1.1 熵权法 |
| 4.1.2 TOPSIS法 |
| 4.2 评价危险性 |
| 第五章 钢铁企业人员作业风险管控措施 |
| 5.1 教育培训模块 |
| 5.2 安全操作规程 |
| 5.2.1 制定安全操作规程 |
| 5.2.2 安规更新机制 |
| 5.3 异常作业处置措施 |
| 5.3.1 异常作业处置信息 |
| 5.3.2 异常作业处置流程 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）船舶柴油机润滑系统故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 柴油机故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.1 柴油机故障诊断技术发展概况 |
| 1.2.2 柴油机故障诊断技术发展趋势 |
| 1.3 滑油系统故障诊断研究现状 |
| 1.4 论文的结构与主要研究内容 |
| 1.4.1 论文的总体框架 |
| 1.4.2 论文的主要研究内容 |
| 2 贝叶斯网络理论 |
| 2.1 贝叶斯理论基础 |
| 2.1.1 概率论基础 |
| 2.1.2 概率推理 |
| 2.1.3 概率图模型 |
| 2.1.4 贝叶斯网络 |
| 2.1.5 Leaky Noisy Or模型 |
| 2.2 贝叶斯网络推理 |
| 2.2.1 推理算法简述 |
| 2.2.2 VE推理算法 |
| 2.3 贝叶斯网络学习 |
| 2.3.1 贝叶斯网络结构学习 |
| 2.3.2 贝叶斯网络参数学习 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 亚洲网络最优消元顺序构造 |
| 3.1 变量消元法相关概念 |
| 3.2 消元复杂度分析 |
| 3.3 消元顺序构造 |
| 3.3.1 最小度法搜索消元顺序 |
| 3.3.2 最大势搜索消元顺序 |
| 3.3.3 最小缺边搜索消元顺序 |
| 3.3.4 最小增加复杂度搜索消元顺序 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 建立滑油系统贝叶斯诊断模型 |
| 4.1 WARTSILA 6L34DF柴油机简介 |
| 4.2 滑油系统结构原理 |
| 4.2.1 滑油系统组成及作用 |
| 4.2.2 滑油运送方式 |
| 4.2.3 滑油系统结构原理分析 |
| 4.3 建立诊断模型 |
| 4.3.1 滑油系统故障分析 |
| 4.3.2 滑油诊断模型的建立过程 |
| 4.3.3 滑油诊断模型搭建实例 |
| 4.4 变量消元法推理实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 滑油诊断系统的设计及实现 |
| 5.1 故障诊断流程 |
| 5.2 软件开发环境及结构 |
| 5.2.1 开发环境 |
| 5.2.2 软件结构 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.4 模型代码化 |
| 5.5 用户界面模块设计 |
| 5.6 故障诊断系统的实例验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望及建议 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 滑油系统故障树及贝叶斯模型 |
| 附录B 滑油系统事件先验概率表 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）基于神经网络的船舶辅锅炉燃烧故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题研究背景与意义 |
| 1.2 相关领域技术研究动态及方法 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 船舶辅锅炉故障诊断主要方法 |
| 1.3 船舶辅锅炉故障诊断存在的问题 |
| 1.4 本文研究内容及组织结构 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 |
| 1.4.2 本文的组织结构 |
| 2 船舶辅锅炉燃烧故障分析 |
| 2.1 船舶辅锅炉组成结构 |
| 2.1.1 锅炉本体组成 |
| 2.1.2 锅炉辅助系统及设备 |
| 2.2 锅炉燃烧设备及系统 |
| 2.2.1 锅炉燃烧器及供应系统 |
| 2.2.2 MISSION~(TM) D型锅炉燃油供给系统 |
| 2.3 辅锅炉燃烧过程与故障分析 |
| 2.3.1 辅锅炉的燃烧过程 |
| 2.3.2 辅锅炉故障特点分析 |
| 2.3.3 辅锅炉燃烧故障可能原因 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 船舶辅锅炉故障特征获取与数据处理 |
| 3.1 主成分分析法 |
| 3.1.1 主成分分析的几何意义 |
| 3.1.2 主成分分析法原理 |
| 3.2 锅炉燃烧故障特征获取方案 |
| 3.2.1 辅锅炉仿真模型验证 |
| 3.2.2 辅锅炉故障数据提取 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于SOM神经网络的故障诊断 |
| 4.1 神经网络简介 |
| 4.1.1 人工神经元模型 |
| 4.1.2 神经网络的学习方式 |
| 4.2 SOM神经网络基本原理 |
| 4.2.1 SOM网络结构模型 |
| 4.2.2 SOM网络运行原理 |
| 4.2.3 SOM网络的学习算法 |
| 4.2.4 SOM的优势和局限性 |
| 4.3 应用SOM网络的船舶辅锅炉燃烧故障诊断 |
| 4.3.1 SOM网络参数的设定 |
| 4.3.2 训练SOM网络 |
| 4.3.3 测试SOM网络 |
| 4.3.4 BP神经网络结果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于粒子群优化SOM的故障诊断研究 |
| 5.1 粒子群优化算法 |
| 5.1.1 粒子群算法概述 |
| 5.1.2 粒子群算法原理 |
| 5.2 设计基于PSO-SOM的故障诊断模型 |
| 5.2.1 PSO-SOM组合算法思想 |
| 5.2.2 PSO-SOM算法流程 |
| 5.3 应用PSO-SOM算法的故障诊断研究 |
| 5.3.1 训练PSO-SOM网络 |
| 5.3.2 测试锅炉诊断模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于混合神经网络的船舶辅锅炉燃烧故障诊断研究 |
| 6.1 LVQ神经网络基本原理 |
| 6.1.1 LVQ网络结构 |
| 6.1.2 LVQ网络的学习算法 |
| 6.2 设计混合神经网络的故障诊断模型 |
| 6.2.1 设计SOM-LVQ网络 |
| 6.2.2 故障诊断模型的整体设计 |
| 6.3 基于混合神经网络的故障诊断方法应用 |
| 6.4 神经网络诊断算法对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 可行性展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（6）核电汽轮机超速保护系统可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 汽轮机超速保护系统可靠性体系架构 |
| 2.1 数字电液控制系统功能特点 |
| 2.2 汽轮机超速保护系统功能结构 |
| 2.2.1 供油系统 |
| 2.2.2 保安系统 |
| 2.2.3 执行机构 |
| 2.3 汽轮机超速保护系统可靠性要求 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于GO法的汽轮机超速保护系统可靠性分析 |
| 3.1 可靠性分析 |
| 3.1.1 方法对比 |
| 3.1.2 方法选择 |
| 3.2 GO法 |
| 3.2.1 GO法分析 |
| 3.2.2 GO图 |
| 3.3 基于GO法的汽轮机超速保护系统可靠性分析 |
| 3.3.1 系统GO图 |
| 3.3.2 系统定量分析 |
| 3.4 系统可靠度划分 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 汽轮机超速保护系统可靠性判定 |
| 4.1 系统状态分类 |
| 4.1.1 基于SVM的系统状态分类 |
| 4.1.2 基于PSO的SVM参数寻优 |
| 4.1.3 基于PSO-SVM的故障分类 |
| 4.2 系统可靠度预测 |
| 4.2.1 方法选择 |
| 4.2.2 NARX神经网络 |
| 4.3 结果分析与验证 |
| 4.3.1 系统单种故障状态 |
| 4.3.2 系统多种故障状态 |
| 4.4 系统可靠性判定应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）基于PCA-SOM的电静压伺服机构故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电静压伺服机构研究现状 |
| 1.2.2 PHM技术应用研究现状 |
| 1.2.3 电静压伺服机构故障诊断研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 电静压伺服机构故障模式分析 |
| 2.1 伺服机构结构分析 |
| 2.2 伺服机构故障分析 |
| 2.2.1 故障树分析 |
| 2.2.2 主要故障模式 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 电静压伺服机构仿真建模 |
| 3.1 基于AMEsim的电静压伺服机构仿真建模 |
| 3.1.1 建模假设 |
| 3.1.2 控制驱动器模型 |
| 3.1.3 电机泵模型 |
| 3.1.4 液压回路模型 |
| 3.1.5 作动器模型 |
| 3.2 油滤堵塞故障仿真模型 |
| 3.2.1 油滤故障分析 |
| 3.2.2 油滤故障预置 |
| 3.3 仿真参数及数据分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于PCA-SOM的油滤堵塞故障诊断算法 |
| 4.1 SOM神经网络算法 |
| 4.1.1 SOM算法介绍 |
| 4.1.2 SOM学习过程 |
| 4.1.3 SOM算法验证 |
| 4.2 PCA-SOM神经网络算法 |
| 4.2.1 PCA主成分分析法 |
| 4.2.2 算法改进 |
| 4.2.3 PCA-SOM神经网络算法验证 |
| 4.3 实验数据测试 |
| 第5章 电静压伺服机构的PHM监控平台搭建 |
| 5.1 平台介绍 |
| 5.2 电静压伺服机构试验平台系统 |
| 5.2.1 独立供油装置 |
| 5.2.2 集成化伺服作动器 |
| 5.3 数据存储与处理系统 |
| 5.3.1 Hadoop+Spark分布式运算框架 |
| 5.3.2 后端分布式集群搭建步骤 |
| 5.3.3 基于tensorflow的机器学习算法环境 |
| 5.4 前端PHM应用平台 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士研究生期间的研究成果 |
（8）4K缸盖自动化生产线关键工艺研究及论证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外关键生产工艺状况 |
| 1.2.2 国外其它生产工艺状况 |
| 1.2.3 国内生产关键工艺状况 |
| 1.2.4 国内其它生产工艺状况 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 生产线总体方案设计及重难点工艺分析 |
| 2.1 生产线总体方案设计 |
| 2.1.1 生产线总体要求和目标 |
| 2.1.2 生产线总体布局设计 |
| 2.2 4K缸盖生产线整体性工艺设计 |
| 2.2.1 生产线主机工艺设计 |
| 2.2.2 生产线辅机工艺设计 |
| 2.3 4K缸盖结构特点分析及重点、难点、创新点关键工艺整理分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 气门座圈导管加工重点工艺研究及论证 |
| 3.1 气门座圈导管加工重点工艺概述 |
| 3.2 气门座圈导管加工工艺的理论设计 |
| 3.3 工艺实际应用出现的问题及针对性优化 |
| 3.3.1 座圈阀座面加工质量管控简述 |
| 3.3.2 圆度失效模式纠正 |
| 3.3.3 双主轴设备刀具安装角度不良失效模式纠正 |
| 3.3.4 优化后加工工艺稳定性实验验证 |
| 3.4 座圈基准径快速测量工艺理论研究论证 |
| 3.4.1 座圈基准径快速测量工艺的理论设计 |
| 3.4.2 座圈基准径快速测量工艺的实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 长斜油孔加工难点工艺研究及论证 |
| 4.1 长斜油孔加工难点概述 |
| 4.2 长斜油孔加工工艺设计 |
| 4.2.1 4K缸盖长斜油孔加工工艺设计思路 |
| 4.2.2 4K缸盖长油孔加工具体工艺方案 |
| 4.2.3 针对“斜”孔加工的工艺设计 |
| 4.3 长斜油孔加工工艺试验论证 |
| 4.3.1 长斜油孔加工精度实验验证 |
| 4.3.2 长斜油孔封堵销密封性实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 工件自动传输及自动下料创新工艺研究 |
| 5.1 工件自动传输方案硬件设计 |
| 5.2 工件自动传输控制系统方案设计 |
| 5.3 机器人自动下料码垛工艺设计 |
| 5.3.1 视觉识别系统算法设计 |
| 5.3.2 工装夹具设计 |
| 5.3.3 3D吸塑隔板设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）基于火灾危险性分析的客车防火开发体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 客车在交通运输中的重要地位 |
| 1.1.2 客车火灾安全形势严峻 |
| 1.1.3 客车火灾危害性较大 |
| 1.1.4 客车技术的飞速发展带来新的挑战 |
| 1.1.5 客车火灾防护研究成果工程化应用困难 |
| 1.2 相关领域研究现状 |
| 1.2.1 客车火灾的研究 |
| 1.2.2 汽车产品开发体系的研究 |
| 1.2.3 当前研究的局限性 |
| 1.3 研究目的和内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 章节结构安排 |
| 第2章 客车火灾危险源辨识及事故原因分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 客车火灾危险源 |
| 2.2.1 火灾危险源辨识方法 |
| 2.2.2 客车火灾危险源辨识 |
| 2.3 客车火灾事故原因分析 |
| 2.3.1 客车电路系统 |
| 2.3.2 动力电池系统 |
| 2.3.3 汽车油路系统 |
| 2.3.4 机械摩擦起火 |
| 2.3.5 其他起火原因 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 客车用物料的燃烧特性及火灾危险性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验装置与原理 |
| 3.2.1 CONE(锥形量热仪) |
| 3.2.2 早期火灾特性实验台 |
| 3.3 实验方案及评价方法 |
| 3.3.1 试验样品的准备 |
| 3.3.2 技术要求 |
| 3.3.3 火灾危险性评价 |
| 3.4 乘员舱内饰材料危险性分析 |
| 3.4.1 热危害性评价 |
| 3.4.2 烟气毒性 |
| 3.4.3 实验结果分析总结 |
| 3.5 电源动力系统的火灾危险性分析 |
| 3.5.1 高压线路的火灾危险性 |
| 3.5.2 电解液的火灾危险性 |
| 3.5.3 实验结果分析总结 |
| 3.6 底盘系统的火灾危险性分析 |
| 3.6.1 管路系统的火灾危险性 |
| 3.6.2 润滑油的火灾危险性 |
| 3.6.3 实验结果分析总结 |
| 3.7 锂离子电池火灾实验 |
| 3.7.1 实验装置和设计 |
| 3.7.2 实验结果和分析 |
| 3.8 小结 |
| 第4章 典型客车火灾的数值模拟研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数值模拟基础理论 |
| 4.2.1 数值模拟方法 |
| 4.2.2 FDS的主要模型 |
| 4.2.3 火源模拟 |
| 4.3 基于FDS的三维仿真 |
| 4.3.1 客车模型的建立 |
| 4.3.2 程序设计 |
| 4.3.3 模拟结果及分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 客车防火安全开发体系研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 汽车技术在产品开发应用的管理模型 |
| 5.3 AK.NAM汽车产品开发体系 |
| 5.3.1 AK.NAM的理论基础 |
| 5.3.2 AK.NAM模型 |
| 5.3.3 AK.NAM模型的应用方法 |
| 5.3.4 运用AK.NAM模型构建防火开发流程 |
| 5.4 防火安全开发流程在整车设计中的同步应用 |
| 5.4.1 HFF6650GEV1车型介绍 |
| 5.4.2 设计策划 |
| 5.4.3 方案设计 |
| 5.4.4 技术设计 |
| 5.4.5 设计验证 |
| 5.4.6 设计总结 |
| 5.5 构建持续改进的防火安全开发体系 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文的总结与结论 |
| 6.2 本文的创新点 |
| 6.3 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A HFF6800GEVB3可燃材料清单 |
| 致谢 |
| 在读期间取得的研究成果 |
（10）基于FMECA与FTA的液力变矩器可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 液力变矩器可靠性研究背景和意义 |
| 1.2 国内外可靠性研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与论文结构 |
| 第二章 液力变矩器工作原理及可靠性分析方法 |
| 2.1 液力变矩器概述 |
| 2.1.1 液力变矩器组成 |
| 2.1.2 液力变矩器工作原理 |
| 2.2 故障模式、影响及危害性分析(FMECA)方法 |
| 2.2.1 FMECA的实施过程 |
| 2.2.2 危害性分析原理 |
| 2.3 故障树分析方法 |
| 2.3.1 FTA的分析过程 |
| 2.3.2 FTA的分析原理 |
| 2.4 FTF综合分析法 |
| 本章小结 |
| 第三章 液力变矩器FMECA分析 |
| 3.1 液力变矩器故障数据统计 |
| 3.2 FMECA分析 |
| 3.2.1 建立系统框图 |
| 3.2.2 液力变矩器子系统FMECA分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 液力变矩器FTA分析 |
| 4.1 油温高故障树分析 |
| 4.1.1 建立故障树 |
| 4.1.2 油温高故障模式定性分析 |
| 4.1.3 油温高故障模式定量分析 |
| 4.1.4 对重要底事件的解决措施 |
| 4.2 轴断裂故障树分析 |
| 4.2.1 建立故障树 |
| 4.2.2 轴断裂故障模式定性分析 |
| 4.2.3 轴断裂故障模式定量分析 |
| 4.2.4 轴断裂预防措施 |
| 本章小结 |
| 第五章 关键零件的可靠度计算 |
| 5.1 应力—强度分布干涉理论概述 |
| 5.2 液力变矩器泵轮叶片的可靠度计算 |
| 5.2.1 叶片的受力计算 |
| 5.2.2 叶片的有限元分析 |
| 5.2.3 叶片的可靠度计算 |
| 5.3 液力变矩器输出轴的可靠度计算 |
| 5.3.1 轴的受力分析 |
| 5.3.2 轴的有限元分析 |
| 5.3.3 轴的可靠度计算 |
| 本章小结 |
| 第六章 基于LabVIEW的频发故障模式监测系统设计 |
| 6.1 软件开发平台—LabVIEW |
| 6.2 硬件配置选择 |
| 6.2.1 传感器的选择 |
| 6.2.2 数据采集卡的选择 |
| 6.3 监测程序设计 |
| 6.3.1 油压监测程序 |
| 6.3.2 油温监测程序 |
| 6.3.3 液位监测程序 |
| 6.3.4 运行监测系统 |
| 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、油路“堵”与“漏”的预防（论文参考文献）
- [1]采用内窥镜对空调器关键性能与可靠性的控制[J]. 施清清,赖泽丰,黄越,眭敏,袁耀刚,杨为标. 家电科技, 2021(03)
- [2]某新型涡扇发动机加力燃油系统性能测试试验台研制[D]. 程思恩. 四川大学, 2021(02)
- [3]钢铁企业人员作业危险源辨识技术路线和方法研究及应用[D]. 冯亚凝. 天津理工大学, 2021(08)
- [4]船舶柴油机润滑系统故障诊断研究[D]. 任东平. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]基于神经网络的船舶辅锅炉燃烧故障诊断研究[D]. 高鹤元. 大连海事大学, 2020(01)
- [6]核电汽轮机超速保护系统可靠性研究[D]. 任敏华. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [7]基于PCA-SOM的电静压伺服机构故障诊断研究[D]. 俞杭. 浙江理工大学, 2020(04)
- [8]4K缸盖自动化生产线关键工艺研究及论证[D]. 张广洲. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [9]基于火灾危险性分析的客车防火开发体系研究[D]. 毛亚岐. 中国科学技术大学, 2019(01)
- [10]基于FMECA与FTA的液力变矩器可靠性分析[D]. 陈启轩. 大连交通大学, 2019(08)