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基于故障树和贝叶斯网络的发动机可靠性预计
| 论文题名： | 基于故障树和贝叶斯网络的发动机可靠性预计 |
| 关键词： | 汽车发动机;故障树;贝叶斯网络;可靠性预计 |
| 摘要： | 可靠性工程在汽车发动机中的应用越来越广，可靠性成为发动机一项重要指标。发动机可靠性研究以发动机的研发使用过程中的可靠性数据作为基础，并利用计算机辅助技术对可靠性数据规律分布进行总结，进而提高整体的可靠性。 本文基于SQL Server建立的可靠性系统数据库，分析B/S架构数据库管理系统中的故障树分析模块的功能并完成面向用户的操作模式的界面开发，深化设计贝叶斯网络模块的功能，进一步优化后台程序，完成数据库管理系统中的可靠性预计模块的功能分析并优化界面功能。 对汽车柴油发动机系统进行可靠性分析，在故障原因模式影响分析基础上提出故障树分析，给出故障树模型的示例以及故障树建模过程。利用开发的功能模块得出FTA对系统的故障部位、故障模式、故障原因以及故障等级的结论，以“柴油发动机不能正常运行”为顶事件，按照曲柄连杆机构故障、燃料供给系统故障、配气系统故障、冷却润滑系统故障及进排气增压系统故障建立故障树模型，并完成顶事件、中间事件和底层事件的构建。 在故障树基础上提出贝叶斯网络，并以“发动机不能正常点火”故障演示贝叶斯推理过程。通过可靠性数据库系统计算故障树中故障概率，采用贝叶斯网络建模方法，用连接树的形式表述故障树中不同层级事件之间的关系，完成由故障树向贝叶斯网络的转化。通过开发的界面得出建立的贝叶斯网络模型，并着重找出不同子系统中零部件故障的关联关系，并以油底壳故障可以导致两个子系统故障为实例计算联合概率分布，用于指导可靠性预计的大致范围。 基于可靠性数据库系统适用的可靠性预计领域，借助数据库辅助可靠性预计。采用了发动机系统可靠性模糊预计的方法，以故障树模型中的增压系统为例简要验证了常用置信水平下模糊预计的可行性，提出可靠性模糊预计在故障关联中的应用。以曲柄连杆机构和冷却润滑系统两个子系统联合系统为例，选取适用于可靠性模糊预计范围的三角模糊数，将可靠性预计结果与贝叶斯网络模型得出的结果进行了比较，证明可靠性数据库系统模块的适用性。 |
| 作者： | 王冠峰 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 张强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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