一、电脑常见故障的排除实例（论文文献综述）
池艳红,吴拓[1]（2021）在《两类常见新型自动气象站故障的诊断与排除》文中指出为提高基层台站综合业务人员应对故障发生的应急保障能力,为一线工作者提供一定的技术参考,根据江西省九江市各县级台站业务化过程中新型自动气象站经常发生的故障情况进行快速分析诊断,分析出计算机系统重启与雷电天气是新型自动气象站故障是自动气象站数据中断最常见的诱因,若处置不当,势必影响地面气象观测数据的质量。根据诊断结果,从软件和硬件故障表现形式不一入手,通过列举的方法,分别使用更换配件、处理软件等具体解决方法将出现的故障排除,以达到保障气象数据及时传输的效果。
王超众[2]（2021）在《中等职业学校《走进智能交通》校本选修课程开发》文中研究指明当前,为解决汽车数量的快速增长及由此所带来的环境、资源、社会等一系列问题,智能交通系统受到了越来越多的关注。无论是其中的汽车智能化、网联化发展,还是辅助驾驶、无人驾驶技术的进步,以及与此相关的其他新技术、新工艺在汽车领域的普及,都需要汽车维修人员进一步提高自身的业务水平。为适应相关趋势,在职业本科和高职院校已新增了智能网联汽车相关专业,部分中职学校汽修专业开始智能网联汽车方向的教学探索,但中职学校尚未正式开设相关专业。近年来,浙江省开展了“选择性”课程改革,为学生提供了个性化学习的机会,也使得校本选修课程的开发受到了更多的重视。再者,混合式学习模式被越来越多的教育者所认可,得到了蓬勃发展正在快速推广。本研究是在中职学校选择性课程改革的背景下,针对浙江省某中职学校汽修专业学生,采用混合式学习的方式组织教学,开设一门认知性的智能交通校本选修课。本研究以满足学生的发展需要,提升教师专业能力,积累混合式学习的应用经验,增强学生学习兴趣为目的。开发过程参考了四个阶段混合学习教学模式,首先对本校汽修专业的学生情况、环境设备、教学目标和教学内容进行分析。而后,开发本课程的教学资源,同时制定出适当的教学策略。随后,开展课堂面授和在线学习两个方面教学活动。最后,围绕校本课程本身、教师的教学工作过程以及学生的学习效果进行评价。结果显示,《走进智能交通》校本选修课程的开发和教学实践,基本达成了预期目标。本研究不仅成功开设了一门全新的校本选修课程,同时还发现——当前中职层次智能交通领域课程,宜定位于认知性课程;混合式学习有助于实现个性化教学;在中职汽修专业课程的教学中应用混合式学习时,应将面授作为主要教学方式;以及,中职校本选修课程应关注专业的新动向,关注学生的长远发展。这些研究成果,对中职学校实施智能交通领域教学,开发校本选修课程,将混合式学习的方式应用在日常教学中等后续研究,都有较强的参考和借鉴价值。
王萌[3]（2021）在《基于数据驱动的采煤机关键零部件故障诊断系统》文中指出采煤机作为煤炭开采的重要装备,拥有庞大的体型和复杂的构造,其设备安全和稳定对煤炭开采效率有极大影响。由于采煤机工作环境恶劣和长期遭受电磁干扰等因素,导致采煤机故障时常发生。采煤机一旦发生故障,势必影响生产效率,甚至造成重大伤亡事故。因此对采煤机进行实时故障诊断和分析具有重要意义。煤矿为保证采煤机安全生产安装了具有监测和诊断功能的软件,但软件采用的诊断方法较为简单,通常只能够对明显的故障进行诊断且结果片面,未能精准确定具体故障部位、诊断效果差、准确率低、智能化程度滞后。此外,采煤机维护人员依旧使用传统诊断方法,诊断耗时较长且准确率不高,通常需专业设备的协助,对诊断人员也有较高的要求。随着大数据和人工智能的迅速发展,神经网络技术在故障诊断领域取得了大量的研究成果,但在采煤生产中应用仍较少。针对上述问题,本文以采煤机关键零部件为研究对象,研究基于传统诊断方法的参数诊断法和基于神经网络技术的深度残差网络故障诊断方法,分析上述两种方法在采煤机关键零部件故障诊断中应用的可行性。在诊断方法研究的基础上,搭建采煤机故障诊断系统,并验证系统的可靠性和稳定性。结合采煤机常见故障和传统诊断方法,提出了采煤机在线实时诊断的参数诊断方法。根据采煤机使用说明书和实际生产等方面要求,为采煤机故障设置报警阈值,经过参数诊断流程实现故障的诊断。选取煤矿生产现场采集的采煤机数据作为数据源,使用两台电脑模拟矿井数据传输和现场故障诊断进行验证实验,实验结果为参数诊断方法的综合准确率为98.9%,表明该方法对采煤机有较高的故障识别率,具有实用性。此外,设置了不同时间间隔的数据读取方式进行对比实验,结果表明了参数诊断时两条数据的时间间隔为5秒较为合适。基于深度残差网络理论提出了采煤机的深度残差网络（Res Net）故障诊断方法,首先构建深度残差网络故障诊断模型,然后通过dropout策略、BN层和合适的激活函数优化了模型的结构。该方法主要是对采煤机摇臂齿轮箱中的齿轮和轴承进行诊断,诊断结果更加详细,精准确定故障类型和位置。利用摇臂齿轮箱振动数据对深度残差网络故障诊断模型进行验证实验,实验结果为故障诊断的准确率可以达到99.6%,说明模型具有较高的故障识别率。采用混淆矩阵的评估方式分析模型的分类性能,结果为模型的平均分类精度可以99.6%,证明了模型具有较高的分类精度和分类稳定性。利用深度残差网络故障诊断方法和参数诊断方法智能融合的方式,共同完成采煤机摇臂齿轮箱内部齿轮和轴承的故障,既具有实时性,又丰富了诊断结果。使用Visual Studio 2010开发平台和SQL数据库设计并搭建了采煤机故障系统,实现采煤机的监测、故障诊断以及数据查询等功能。系统以逻辑代码实现了参数诊断方法的应用,以调用执行深度残差网络故障诊断模型的方法实现其故障诊断方法的应用。最后经系统测试验证了系统运行稳定,诊断结果可靠。
汪哲宇[4]（2021）在《数字化慢病管理系统的研究与实践》文中提出为了应对以长期性、非传染性与难治愈性为主要特征的慢性疾病的复杂护理需求,“慢病管理”——一种以患者为中心的新型卫生服务模式——自上世纪八十年代开始逐渐涌现并不断发展。协同护理是慢病管理区别于传统卫生服务模式的关键要素,其目标是为患者提供有组织性的协同化医疗服务。以移动健康和人工智能为代表的信息技术能够提升慢病管理的协同效率,帮助患者与护理提供者之间形成完整的闭环反馈,将循证知识与健康数据中蕴含的信息集成到管理过程之中,推动慢病管理逐渐从传统方式向全面的数字化方式过渡。虽然以慢性病照护模型为代表的慢病管理理论模型已经发展得较为成熟,且其有效性已经在多个国家得到了验证,但在当前我国的慢病管理实践中,仍然存在着一系列的关键问题,导致以协同护理为核心的数字化慢病管理技术尚未得到有效应用。同时,数字化慢病管理领域的相关实施性研究也存在着一定的局限性。针对这些关键问题,本论文系统性地研究了如何在我国的医疗场景下形成以协同护理为特征的数字化慢病管理关键方法,具体内容包括:（1）数字化慢病协同管理模型的构建与表达方法研究。针对我国慢病管理实践存在的管理角色分工不明确、缺乏数字化全流程决策支持等问题,使用路径的方式对通用性慢病管理方法进行明确可执行的表示,通过对高血压、糖尿病与慢阻肺三类常见慢病国内外指南的分析与归纳,提炼出了包含九类共通任务的通用性管理路径,并对数字化场景下各病种的具体路径进行了明确。在此基础上,面向我国管理模式构建了路径驱动的数字化协同管理模型,并通过本体对模型中包含的结构化知识与具体路径中的医学决策知识进行了表达。（2）数字化背景下面向患者依从性增强的个性化管理方法研究。针对患者自我管理依从性问题与相关个性化管理研究的局限性,一方面,从移动健康应用的个性化需求分析入手,基于目标导向型设计方法中的用户建模过程,结合相关健康行为理论,提炼了面向患者自我管理依从性提升的用户模型,结合问卷与访谈结果识别出了三类患者虚拟角色与其对应的个性化需求。另一方面,从人工智能技术的管理实践入手,基于本体与多种自然语言处理技术实现了一种根据患者特征为其推荐相关文章的个性化健康教育方法;基于强化学习技术实现了一种在虚拟管理环境中根据患者与管理师状态给出干预建议的个性化管理策略生成方法。（3）数字化慢病闭环管理系统的设计与实现。针对我国慢病管理信息化实践中存在的缺乏理论指导以及多病种集成性较低等问题,基于所构建的模型与个性化管理方法,设计并实现了包含智能服务引擎与客户端两大组件的数字化慢病闭环管理系统。智能服务引擎以通用性慢病管理路径本体为核心,能够通过多种类型的接口为系统提供数据存储与全场景决策支持服务;客户端中的医生工作平台基于共通性路径任务设计,能够辅助不同角色的医护人员执行具有时序性与闭环性的协同式管理;客户端中的患者移动终端基于所提炼的个性化需求与行为改变轮设计,能够为患者提供全方位的自我管理支持,并在一定程度上改善患者依从性。所实现系统目前已在我国多个地区进行了实际的部署与应用。（4）面向数字化慢病管理的评价体系构建与实践。针对数字化场景下管理系统评价方面存在的局限性,基于面向远程医疗的综合评估模型,提炼了包含评价角色、评价重点与评价角度三个维度的面向个体层面的数字化慢病管理评估模型,并依据该模型对所实现系统进行了不同证据水平的实践评价,包括基于系统真实数据的回顾性评价、面向慢阻肺患者的前后对比试验与面向高血压患者的随机对照试验。评价结果表明,当前系统能够帮助医护人员与患者共同合作,开展医患之间高效互动的闭环式协同管理,并在一定程度上改善患者的疾病控制情况、日常生活质量与疾病认知水平。总的来看,本论文所提出的路径驱动的数字化慢病管理系统能够在一定程度上解决我国慢病管理实践与慢病管理领域相关研究中存在的多种问题,为数字化慢病管理在我国的推广与应用提供了理论指导与实践验证。
张晟博[5]（2021）在《知识图谱驱动的发动机AR辅助维修技术研究与实现》文中指出发动机作为汽车的核心部件,具有类型繁多,结构复杂、零部件数量多等特点,其维修是汽车维修过程中的重点和难点。在发动机故障维修工作中,存在故障原因查找困难、零部件结构认知不准确、维修操作过程不规范、维修效率低等问题,仅依靠维修人员的维修经验和查询维修手册等传统方法很难保证发动机故障准确高效的维修需求。目前针对发动机故障维修主要依靠电脑诊断软件故障和维修人员依据故障现象和经验查找硬件故障这两种方式,而在使用其他技术辅助发动机故障维修方面的研究很少,不能很好的解决发动机故障维修操作不规范且效率低的问题。本文以发动机为研究对象,针对发动机故障原因查找困难,构建了发动机故障维修知识图谱,实现了维修数据的统一结构化表示,为故障原因的查找和维修资源的推送提供了数据支撑;针对发动机维修过程零部件结构认知困难和操作不规范,研究了用AR技术辅助维修人员解决发动机故障的方法,保证故障维修的规范性和高效性;并综合知识图谱和AR技术设计开发了发动机故障辅助维修系统。首先,对发动机故障检修过程产生的大量维修数据进行分析处理,再通过知识抽取、知识融合、知识加工等技术构建发动机故障维修知识图谱,实现对维修数据的统一结构化表示;然后,以构建的发动机故障维修知识图谱为基础,通过子图匹配、相似度计算等过程实现对发动机故障的维修方法检索,并基于知识图谱中维修工具本体模型,研究了对发动机维修过程中所需维修工具的匹配推送方法;接着,针对AR辅助维修过程所需的关键技术,研究了基于ORB和KLT算法的发动机故障维修虚拟模型三维跟踪注册方法,具体包括特征点检测、特征描述、特征点匹配跟踪等实现故障维修虚拟场景与真实世界的三维跟踪注册,并完成了对辅助维修过程中的虚实融合显示和人机交互方式的设计;最后,以发动机空气滤清器故障维修为例,搭建了发动机故障辅助维修系统,实现了故障检索、维修步骤推送,维修过程AR展示等功能,验证了所提方法的可行性和实用性。本论文的研究方法为发动机故障维修提供了新的思路,对提高发动机故障准确高效的维修具有一定的实际意义,为其他领域设备的辅助维修过程提供了借鉴经验。
杨晓弟[6]（2021）在《基于精益思想的国网电力用户用电检查流程标准化研究》文中指出天津作为直辖市,承载着社会发展及城市建设的重要任务,作为公共事业服务企业的电力企业是城市建设与发展中不可或缺的关键因素。天津城市建设的持续发展,需要电力企业的协同与配合。改革开放以来,随着市场经济高速发展,用电检查工作既是电力企业经营运作管理流程的重要组成部分,也是电力企业给用电客户提供服务的窗口,在保障用电客户用电安全的前提下,用电检查人员规范社会用电秩序,努力搭建电力企业与用电客户的桥梁。同时,用电检查也是电力企业的售后服务专业,对提高电力公司服务质量,促进企业经济收益、维护客户利益起到举足轻重的作用。但同时,在目前的用电检查专业工作中存在着与其它传统专业相同的工作效率不高、资源浪费等问题。为了确保社会生产、生活的正常安全运行,排除电力用户的安全隐患,提高优质服务水平,加强用电检查管理水平,进行电力用户用电检查流程的标准化研究,提高用电检查工作效率、提升用电检查工作质量显得尤为关键。本文对精益生产方式进行了研究,结合电力企业的特点,提出了电力用户用电检查精益生产的分析体系,同时阐述了各种精益分析方法在分析阶段的应用。根据精益分析的结构从流程、资源配置、理念与管理三个方面,应用精益方法来分析电力用户用电检查流程中出现的浪费或不足,同时总结造成问题的根本原因。然后将原因归类,提出每个环节可以优化的方向。研究和筛选精益工具,主要采用的Lean Six Sigma（精益六西格玛管理）改善工具针对性的解决电力用户用电检查中的问题,结合企业和流程特点,详细阐述其实施方法。通过对电力用户用电检查业务的全面升级,建立了以精益生产拉动用电检查流程,以精益六西格玛管理控制各环节质量,具有精益思想,实现PDCA闭环管理,可持续改善的标准化电力用户用电检查模式。优化后的电力用户用电检查模式精益效果明显,故障处置效率、用户满意度及企业核心竞争力均有所提升,实现了可持续发展。
赵伟[7]（2021）在《简析汽车维修过程中的故障及排除措施》文中研究说明随着我国经济建设的迅猛发展和人们生活水平的不断提高,人们的生活节奏越来越快,在日常生活和工作中也逐渐习惯追求更加高效的生活方式,汽车是生活中常见的代步工具,近年来受到观念影响和经济能力的提高,越来越多的家庭都拥有汽车,甚至很多家庭拥有不止一辆。车辆的使用必然伴随着汽车维修,导致汽车出现故障问题与人为因素有关,也与自然因素有关。因此,随着汽车数量的不断增加,更多的汽车维修公司也应运而生。汽车维修的目的是排除故障,为了能够提高汽车维修过程中的故障排除效率,本文对汽车维修过程中常见的故障排除进行简要地分析和阐述,仅供参考。
吴佳伟[8]（2021）在《基于VRay引擎的云渲染研究和实现》文中进行了进一步梳理伴随着互联网技术的快速发展,我们享受到技术革新带给我们在生活上的各种便利。在互联网家装设计行业中,渲染出的室内装修效果图的质量好坏和效果图的交付速度对设计师和客户来说都是非常重要的。本文先对当前互联网家装设计行业在渲染器和渲染技术的使用进行介绍并分析他们的优缺点,然后引出本论文的基于VRay引擎的云渲染系统。在上述背景和研究现状下,本系统的主要工作如下。1.渲染数据研究。用户从虚幻4客户端导出的模型数据后,能转化为正确的VRay渲染数据,并合并其他场景数据以及图片文件形成全场景参数Vrscene文件并在场景中能渲染出正确的效果,同时可以单独实现渲染数据的渲染。在接收有场景文件数据加载请求时,能加载场景文件并对数据解析出对应材质列表中的各种贴图文件或者IES图片文件等。2.渲染服务器研究。系统能对用户身份信息进行验证,以及更新版本数据的下载,除此之外用户可以在渲染过程中的状态进行查询,以及对渲染过程进行管理包括各个模块之间的消息传递等功能,提高系统的交互性。3.分布式渲染研究。系统能对分布式渲染服务器进行管理和制定对应的策略。在获取到渲染请求之后,能调用空闲的渲染服务器进行渲染,若没有空闲服务器则采取合适的策略进行等待,然后云渲染服务器按照区域对图像进行划分,将任务传给对应的渲染服务器,然后再将所有渲染服务器的渲染结果合并成完整的渲染图。并且能在渲染服务器任务出现故障时也能有备选节点替补。搭建基于VRay引擎的云渲染系统,实现高质量的全景图渲染的功能。利用云渲染技术,解决了单机离线渲染普遍存在的渲染效率低,渲染过程中交互性差、资源使用率不合理等问题,在同等时间下渲染质量一般等问题,同时也为家居装修设计、游戏电影等行业的图像渲染质量发展和建设给与了新的研究方向,具有重要的研究价值。
王龙辉[9]（2021）在《电脑横机智能诊断与维护方法研究》文中研究指明电脑横机是针织产业发展的重要基础,随着制造业技术的进步,电脑横机的自动化水平及数字化水平不断提升,智能制造及工业4.0成为了影响横机制造企业未来发展的关键因素。其中横机设备的维护的问题引起了热切关注,人们对电脑横机的可靠性要求越来越高,人们期望电脑横机能够高效地可靠性长时间运行。横机故障一旦发生不仅会损害设备及部件,还可能会严重拖延针织工厂的生产计划。随着技术的进步,我们可以采用智能维护方法来预估电脑横机的健康状态,及时地对横机进行保养措施,使电脑横机的故障发生概率大大降低。横机智能诊断和维护是以大量的系统关键数据为基础,结合电子信息技术,通过数据分析与挖掘,建立数学算法模型,以判断设备故障并预防故障的发生的技术。本研究旨在对电脑横机的智能诊断与维护做出一定贡献,推动针织横机产业的智能化发展。本文首先说明了电脑横机的发展现状,横机的自动化水平越来越高,指出电脑横机发生故障将会对机器本身和企业造成较大的损害。分析了现在的电脑横机维护方法,包括事后维护和周期性维护,现有的横机维护方法需要大量的人工和资金投入。针织工厂中电脑横机通常要求高负荷、长时间运行,加上维护保养体系的相对落后因此横机经常会出现各种故障,严重影响了企业的运营效率和经济效益。随着时代的进步,消费需求更加个性化的服装,针织工厂也逐渐向“小批量多品种”的生产方式转型。然后本研究针对电脑横机的机械机构与工作特点设计了一套集信号采集、数据处理、算法与模型的一体化系统。系统目前具备三个主要功能分别是针床润滑度预测、异常振动检测、动态检测。针床润滑度预测是依据横机机头的振动特征与针床润滑度的相关关系,基于支持向量机方法建立的电脑横机针床润滑度预测模型。异常振动检测是试验发现如果横机发生针床长针撞针等故障会产生短时间的异常大的振动,根据这一特征我们基于大量横机的运转数据,确定横机在不同的工作状态下正常运行时产生振动的最大幅值,通过这个幅值来设定合理的阈值来判断异常的振动。动态检测是基于横机当前运行的特定状态,对横机的关键部件的参数进行数据采集并实时的建立数学模型,如果横机发生异常的状态往往会表现为数据特征的改变,据此可以对横机的各种异常状况进行监测。
蔡伟[10]（2020）在《群系统基本理论及其在FAST可靠性工程中的应用研究》文中研究说明系统工程、复杂系统和复杂性的研究是当前各领域研究的重点与难点,经济社会与科学技术的发展使研究人员面临越来越多的跨多学科的极大或极小的复杂系统工程。复杂系统工程在经济或科技发展中往往处于重要地位,有着较高的可靠性要求;这些系统多数处于研制、开发阶段,可借鉴的经验极少,在试验和投产初期故障较多;系统运行中有较详实的现场记录,但如何挖掘出有价值的信息和数据需要做深入研究。为解决上述问题,本论文基于研究团队前期在大型工程运输车辆、桥梁架设装备、冶金行业液压系统领域所展开的创新设计和可靠性研究工作,在给出群系统的定义、性质、分类的基础上,建立群系统基本理论体系,分析其功能实现过程,构建群系统可靠性工程方法,并在FAST射电望远镜可靠性工程中进行应用研究。本文的主要研究内容如下:（1）给出了群系统、子系统和族系统概念和分类标准;从群系统集合性角度确定了群系统的数学符号、矩阵构造和图像呈现方法;提出系统同态概念,结合同态系数及计算方式,给出了同态分析的过程,建立了群系统同态判定标准;给出了在群系统理论研究中可以进一步扩展研究的设计方法、可靠性工程、运行管理、反馈体系及应用探索等内容。（2）从群系统的功能性角度分析了影响群系统功能实现的影响要素及判断关键影响因素的方法,指导群系统的运行维护;基于目标导向的基本思想,提出了采用k-均值聚类的族系统划分方法,并分析了族系统数量的选择和评价指标计算;提出了群系统数据采集、处理和可视化方法;总结了子系统协调控制的形式及方法;给出了群系统的结构模型、系统合作协议的形式。（4）构建了群系统可靠性框图和模糊马氏退化数学模型表述形式,分析了群系统中的子系统间的可靠性逻辑关系,归纳出群系统的“三化两性”可靠性设计准则,设计了群系统的AGREE可靠性分配、降额设计和冗余可靠性设计方法,运用Duane模型和AMSAA模型完成了群系统可靠性增长分析,提出了基于阈值选择的群系统动态寿命预测方法,制定了群系统可靠性管理措施。（5）分析了FAST射电望远镜群系统的结构,采用python编程语对FAST健康监测数据进行了清洗及可视化,在分析了液压促动器单个系统的原理及构成基础上,开展了增长试验,建立了FAST液压促动器群系统可靠性模型,依托相关监测数据对可靠性模型进行验证,提出模型优化方案并进一步展开应用,根据可靠性模型的分析结果提出了FAST射电望远镜的运维策略,保障FAST的科学观测与安全高效运维。对一类具有典型可归纳特点的复杂系统的特点、性质、概念、体系、功能和可靠性等几个问题进行了研究,给出了群系统基本概念、性质及分类,研究了基本的描述研究方法及理论内容,分析了功能实现过程中的影响因素、数据挖掘、协调控制、评价反馈等相关内容,提出了群系统可靠性工程方法并在FAST射电望远镜可靠性工程中进行了应用。
二、电脑常见故障的排除实例（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、电脑常见故障的排除实例（论文提纲范文）
（1）两类常见新型自动气象站故障的诊断与排除（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 现行自动气象站结构介绍 |
| 2 计算机系统重启引发的故障 |
| 2.1 ISOS软件处理方法 |
| 2.2 综合硬件控制器处理方法 |
| 3 雷电天气引发的故障 |
| 3.1 电源或电脑故障的排除与解决方法 |
| 3.2 观测要素挂接失败故障的排除与解决方法 |
| 3.2.1 综合硬件控制器的处理方法 |
| 3.2.2 采集器的处理方法 |
| 3.2.3 特殊情况处理方法 |
| 3.3 个别采集器挂接失败故障的排除与解决方法 |
| 3.4 个别观测要素异常时的排除及解决方法 |
| 4 结论 |
（2）中等职业学校《走进智能交通》校本选修课程开发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.1 智能交通/汽车产业蓬勃发展对汽车维修人才培养提出更高的要求 |
| 1.1.2 浙江省中等职业学校“选择性课程体系”改革 |
| 1.1.3 混合式学习的蓬勃发展 |
| 1.2 课题的研究意义 |
| 1.3 研究的问题 |
| 1.3.1 《走进智能交通》课程 |
| 1.3.2 校本选修课程开发 |
| 1.3.3 混合式学习 |
| 1.4 研究的现状 |
| 1.4.1 智能交通课程的文献综述 |
| 1.4.2 校本课程开发的文献综述 |
| 1.4.3 混合式学习的文献综述 |
| 1.5 研究的内容、方法与思路 |
| 1.5.1 研究的内容 |
| 1.5.2 研究的方法 |
| 1.5.3 研究的思路 |
| 第2章 《走进智能交通》校本选修课程开发的环境分析 |
| 2.1 本校汽修专业学生的学情分析 |
| 2.2 本校现有设备、环境和可用资源的分析 |
| 2.3 校本选修课程实施的保障策略 |
| 2.3.1 前期的宣传和发动 |
| 2.3.2 教学班的班级管理 |
| 2.4 教学内容及目标的初步确立 |
| 第3章 《走进智能交通》课程混合式学习模式的构建 |
| 3.1 教学策略的研究 |
| 3.1.1 项目引领任务驱动教法策略 |
| 3.1.2 情境教学教法策略 |
| 3.1.3 自主学习学法策略 |
| 3.1.4 合作学习学法策略 |
| 3.2 教学资源的开发 |
| 3.2.1 教材 |
| 3.2.2 网络资源 |
| 3.2.3 教学环境 |
| 3.3 课堂面授和在线学习差异区分的研究 |
| 3.4 在线学习保障策略的研究 |
| 3.5 教学评价策略的研究 |
| 3.5.1 形成性评价 |
| 3.5.2 总结性评价 |
| 3.5.3 发展性评价 |
| 3.5.4 公开课及评课 |
| 3.5.5 教学反思 |
| 第4章 《走进智能交通》校本选修课程的开发与实施 |
| 4.1 课程开发的理念 |
| 4.2 课程目标的制定 |
| 4.3 课程内容的选择 |
| 4.3.1 选择的原则 |
| 4.3.2 《走进智能交通》课程内容框架 |
| 4.4 教学资源的开发 |
| 4.4.1 课程标准的制定 |
| 4.4.2 教案的编写 |
| 4.4.3 《走进智能交通》校本选修课程的实训资源 |
| 4.4.4 《走进智能交通》项目任务书的编写 |
| 4.4.5 生成性资源的开发 |
| 4.5 课程实施的策略 |
| 4.5.1 讲授法 |
| 4.5.2 启发式教学法 |
| 4.5.3 讨论法 |
| 4.5.4 实验法 |
| 4.6 课程评价的构建 |
| 4.6.1 对课程本身的评价 |
| 4.6.2 对教学过程的评价 |
| 4.6.3 对学生学习效果的评价 |
| 第5章 研究的结论与建议 |
| 5.1 研究的结论 |
| 5.2 研究的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录一 《走进智能交通》校本选修课程开发的学生调查问卷 |
（3）基于数据驱动的采煤机关键零部件故障诊断系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机械故障诊断方法 |
| 1.2.2 采煤机故障诊断方法 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 采煤机结构及故障分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 采煤机结构 |
| 2.2.1 采煤机组成及工作方式 |
| 2.2.2 采煤机摇臂结构 |
| 2.3 采煤机故障分析 |
| 2.4 采煤机关键零部件智能融合故障诊断方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于参数诊断的采煤机关键零部件故障诊断方法与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 采煤机传统故障诊断方法 |
| 3.3 采煤机关键零部件参数诊断方法 |
| 3.3.1 参数诊断原理 |
| 3.3.2 采煤机关键零部件参数诊断故障 |
| 3.4 采煤机关键零部件参数诊断方法的实现 |
| 3.4.1 数据存储 |
| 3.4.2 参数诊断法流程 |
| 3.4.3 参数诊断法的代码实现 |
| 3.5 采煤机参数诊断法验证实验 |
| 3.5.1 数据准备 |
| 3.5.2 实验过程 |
| 3.5.3 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于深度残差网络的采煤机摇臂齿轮箱故障诊断方法与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 深度残差网络故障诊断方法 |
| 4.2.1 深度残差网络原理 |
| 4.2.2 深度残差网络的优化 |
| 4.2.3 深度残差网络故障诊断模型的构建 |
| 4.3 采煤机摇臂齿轮箱深度残差网络故障诊断方法的实现 |
| 4.3.1 数据采集和存储 |
| 4.3.2 深度残差网络故障诊断流程 |
| 4.3.3 深度残差网络故障诊断的代码实现 |
| 4.3.4 深度残差网络故障诊断可视化 |
| 4.4 采煤机摇臂齿轮箱深度参数网络故障诊断方法验证实验 |
| 4.4.1 数据准备 |
| 4.4.2 实验评估方式 |
| 4.4.3 实验过程 |
| 4.4.4 实验结果和分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 采煤机故障诊断系统实现与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统功能设计 |
| 5.2.1 系统整体框架 |
| 5.2.2 系统功能结构 |
| 5.3 系统开发 |
| 5.3.1 开发环境 |
| 5.3.2 系统实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试原则 |
| 5.4.2 测试内容 |
| 5.4.3 测试方法和过程 |
| 5.4.4 测试结果 |
| 5.5 应用实例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）数字化慢病管理系统的研究与实践（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单和术语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 慢病管理概述 |
| 1.1.1 慢病的定义与分类 |
| 1.1.2 慢病的全球化流行趋势 |
| 1.1.3 慢病管理的定义与基本要素 |
| 1.1.4 我国慢病流行趋势及管理现状 |
| 1.2 慢病管理领域研究综述 |
| 1.2.1 基于协同护理的慢病管理理论模型发展综述 |
| 1.2.2 基于CCM框架的慢病管理实施性研究综述 |
| 1.3 数字化慢病管理研究进展及应用实践 |
| 1.3.1 数字化背景下的慢病管理理论模型发展 |
| 1.3.2 数字化背景下的慢病管理实施性研究进展 |
| 1.3.3 数字化慢病管理国内外代表性应用实践 |
| 1.4 关键问题分析与论文研究内容 |
| 1.4.1 关键问题分析 |
| 1.4.2 论文的研究内容及创新点 |
| 第二章 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建与表达 |
| 2.1 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建 |
| 2.1.1 通用性慢病管理路径提炼与多病种实现 |
| 2.1.2 面向我国管理模式的数字化协同管理模型构建 |
| 2.2 基于本体的模型知识表达与验证 |
| 2.2.1 本体相关概念与构建方法 |
| 2.2.2 慢病协同管理模型基础本体构建 |
| 2.2.3 基于演绎推理的路径化决策支持 |
| 2.2.4 本体构建结果与技术性评估 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面向患者依从性增强的个性化管理方法研究 |
| 3.1 基于健康行为理论的患者个性化管理需求分析 |
| 3.1.1 移动健康应用设计方法概述 |
| 3.1.2 面向自我管理依从性增强的用户模型提炼 |
| 3.1.3 用户虚拟角色构建与需求识别 |
| 3.2 基于健康推荐系统的个性化健康教育方法研究 |
| 3.2.1 健康推荐系统相关概念与研究进展 |
| 3.2.2 健康知识推荐系统的设计与实现 |
| 3.2.3 基于测试集的推荐系统评估 |
| 3.3 基于强化学习的个性化管理策略生成方法研究 |
| 3.3.1 强化学习相关理论与研究进展 |
| 3.3.2 策略生成模型的设计与实现 |
| 3.3.3 基于虚拟环境的训练结果与模型评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数字化慢病闭环管理系统设计与实现 |
| 4.1 面向全场景决策支持的智能化慢病服务引擎构建 |
| 4.1.1 以引擎为核心的系统整体架构设计 |
| 4.1.2 基于多种软件框架的云端引擎实现 |
| 4.2 基于路径任务的医生协作工作平台设计与实现 |
| 4.2.1 路径任务驱动的协作工作平台功能设计 |
| 4.2.2 基于网页的协作工作平台功能实现 |
| 4.3 基于行为改变技术的患者移动终端设计与实现 |
| 4.3.1 行为改变轮驱动的干预功能设计 |
| 4.3.2 面向多平台的移动终端功能实现 |
| 4.3.3 面向患者依从性的移动终端试点性应用评价 |
| 4.4 系统部署与实际应用情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向数字化慢病管理的多维度评价体系研究 |
| 5.1 数字化慢病管理系统多维度评价体系构建 |
| 5.1.1 慢病管理领域评价方法概述 |
| 5.1.2 面向个体层面的数字化慢病管理评估模型提炼 |
| 5.2 基于系统观察性数据的回顾性评价 |
| 5.2.1 研究设计与数据分析方法 |
| 5.2.2 回顾性评价结果总结 |
| 5.3 基于多层次临床试验的前瞻性评价 |
| 5.3.1 探究慢阻肺患者院外管理效果的前后对比试验 |
| 5.3.2 探究高血压患者院外管理效果的随机对照试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
（5）知识图谱驱动的发动机AR辅助维修技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识图谱国内外研究现状 |
| 1.2.2 AR技术国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 知识图谱驱动的发动机AR辅助维修技术架构 |
| 2.1 发动机结构组成及维修难点分析 |
| 2.1.1 发动机构成及故障分析 |
| 2.1.2 发动机维修难点 |
| 2.2 融合知识图谱与AR技术的发动机辅助维修解决方案 |
| 2.2.1 基于知识图谱的资源整合和推送 |
| 2.2.2 基于AR的发动机辅助维修指导 |
| 2.3 发动机故障辅助维修关键技术架构 |
| 2.3.1 知识图谱驱动的发动机AR辅助维修技术架构 |
| 2.3.2 知识图谱构建技术 |
| 2.3.3 AR辅助维修技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 发动机故障知识图谱构建及资源推送 |
| 3.1 知识图谱定义及架构 |
| 3.2 发动机维修过程中故障特征分析 |
| 3.3 发动机故障维修知识图谱的构建 |
| 3.3.1 发动机故障维修知识图谱的构建流程 |
| 3.3.2 发动机故障维修知识图谱模型 |
| 3.4 基于知识图谱的发动机故障检索 |
| 3.4.1 基于知识图谱子图匹配的故障检索流程 |
| 3.4.2 子图匹配 |
| 3.4.3 查询结果的确定 |
| 3.5 发动机维修工具匹配推送流程 |
| 3.5.1 维修工具知识图谱模式层本体构建 |
| 3.5.2 .维修工具与维修件本体间语义匹配 |
| 3.5.3 维修工具类型的选择 |
| 3.5.4 维修工具相应尺寸的确定 |
| 3.5.5 案例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 AR辅助维修过程中的关键技术研究 |
| 4.1 AR辅助维修过程实现 |
| 4.2 AR辅助维修三维跟踪注册技术 |
| 4.2.1 移动设施中三维注册方法流程 |
| 4.2.2 基于改进ORB检测的特征点匹配算法 |
| 4.2.3 跟踪定位算法 |
| 4.3 AR虚实融合显示技术 |
| 4.4 AR辅助维修交互技术 |
| 4.4.1 AR交互方式及应用 |
| 4.4.2 辅助维修中的AR交互技术 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 发动机故障辅助维修系统实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求分析 |
| 5.1.2 其他需求分析 |
| 5.2 系统框架设计 |
| 5.3 发动机故障辅助维修系统开发工具和环境 |
| 5.4 发动机故障辅助维修系统实现 |
| 5.4.1 发动机故障辅助维修方案设计 |
| 5.4.2 发动机故障维修知识图谱构建及故障检索实现 |
| 5.4.3 发动机故障维修AR辅助实现 |
| 5.4.4 发动机故障辅助维修实现案例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士期间发表的论文及参与的项目 |
（6）基于精益思想的国网电力用户用电检查流程标准化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 论文的研究意义 |
| 1.3 论文的研究思路、内容和方法 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 精益生产 |
| 2.2 精益思想 |
| 2.2.1 精益思想的产生与发展 |
| 2.2.2 精益思想的原则 |
| 2.3 流程再造与优化 |
| 2.3.1 流程再造 |
| 2.3.2 流程优化 |
| 2.4 标准化研究 |
| 第三章 国网电力用户用电检查工作现状 |
| 3.1 国网天津电力概况 |
| 3.2 国网电力用户用电检查业务现状 |
| 3.2.1 用电检查的含义与意义 |
| 3.2.2 用电检查的具体工作内容 |
| 3.2.3 电力用户用电检查工作流程现状 |
| 3.2.4 电力用户用电检查工作指标现状 |
| 3.3 电力用户用电检查工作中存在的问题 |
| 第四章 基于精益思想的用电检查工作分析 |
| 4.1 分析思路和分析方法概述 |
| 4.1.1 基于精益思想的分析体系 |
| 4.1.2 分析思路概述 |
| 4.2 电力用户用电检查工作整体分析 |
| 4.3 电力用户用电检查流程各环节分析 |
| 4.3.1 设备故障接收环节 |
| 4.3.2 派工并到达现场环节 |
| 4.3.3 故障设备查找与处理环节 |
| 4.3.4 恢复用电与情况反馈环节 |
| 4.4 电力用户用电检查资源配置分析 |
| 4.4.1 用电检查人员分析 |
| 4.4.2 用电检查物资分析 |
| 4.4.3 用电检查信息资源分析 |
| 4.5 电力用户用电检查理念与管理分析 |
| 4.5.1 用电检查人员理念分析 |
| 4.5.2 用电检查管理机制分析 |
| 第五章 基于精益思想的用电检查工作模式优化 |
| 5.1 用电检查工作模式优化目标 |
| 5.2 优化思路及方法 |
| 5.3 电力用户用电检查流程优化 |
| 5.3.1 用电检查流程优化 |
| 5.3.2 用电检查指标优化 |
| 5.4 用电检查资源配置优化 |
| 5.4.1 用电检查人员组织优化 |
| 5.4.2 用电检查物资优化 |
| 5.4.3 用电检查信息资源优化 |
| 5.5 电力用户用电检查理念与管理优化 |
| 5.5.1 组织开展各类培训 |
| 5.5.2 基于精益思想的评价考核制度 |
| 5.5.3 实行标准化作业 |
| 5.5.4 建立完善的应急处理机制 |
| 5.6 优化效果分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）简析汽车维修过程中的故障及排除措施（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 汽车故障排除中应注意事项 |
| 2 汽车故障诊断与排除的基本步骤 |
| 2.1 故障识别 |
| 2.2 故障确认 |
| 2.3 机械检查 |
| 2.4 性能测试与维修 |
| 3 汽车故障的常见原因 |
| 3.1 汽车驾驶员的技术水平低 |
| 3.2 汽车维修不当 |
| 3.3 汽车的日常损耗 |
| 4 汽车维修常见故障及排除方法 |
| 4.1 汽车行驶过程中突然熄火的故障及排除 |
| 4.2 汽车发动机燃油故障及排除 |
| 4.3 汽车行驶过程中动力不足故障及排除 |
| 5 结束语 |
（8）基于VRay引擎的云渲染研究和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 渲染引擎研究现状 |
| 1.2.2 渲染技术研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术与研究 |
| 2.1 VRay渲染 |
| 2.1.1 渲染技术 |
| 2.1.2 VRay渲染引擎 |
| 2.1.3 相机属性 |
| 2.1.4 光照属性 |
| 2.1.5 材质纹理 |
| 2.2 基于服务器端的渲染方法 |
| 2.2.1 渲染农场 |
| 2.2.2 云渲染技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 部署环境 |
| 3.2 系统需求概述 |
| 3.3 可行性分析 |
| 3.3.1 市场可行性分析 |
| 3.3.2 技术可行性分析 |
| 3.4 系统功能性需求 |
| 3.4.1 客户端数据处理模块分析 |
| 3.4.2 文件服务器数据处理模块分析 |
| 3.4.3 分布式渲染模块分析 |
| 3.4.4 云渲染服务器模块分析 |
| 3.5 非功能需求分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统功能结构设计 |
| 4.2 客户端数据处理模块设计 |
| 4.2.1 渲染数据上传设计 |
| 4.2.2 渲染数据解析设计 |
| 4.3 文件服务器数据处理模块设计 |
| 4.3.1 场景文件数据解析设计 |
| 4.3.2 图片文件数据加载设计 |
| 4.3.3 场景文件数据上传设计 |
| 4.4 云渲染服务器模块设计 |
| 4.4.1 场景管理用例设计 |
| 4.4.2 日志管理用例设计 |
| 4.4.3 用户管理用例设计 |
| 4.4.4 版本管理用例设计 |
| 4.5 分布式渲染模块设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件环境 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 客户端数据处理模块实现 |
| 5.2.2 文件服务器数据处理模块实现 |
| 5.2.3 云渲染服务器模块实现 |
| 5.2.4 分布式渲染模块实现 |
| 5.3 系统功能测试 |
| 5.3.1 测试重要性和意义 |
| 5.3.2 客户端数据处理模块测试 |
| 5.3.3 文件服务器数据处理模块测试 |
| 5.3.4 云渲染服务器模块测试 |
| 5.3.5 分布式渲染模块测试 |
| 5.4 系统非功能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（9）电脑横机智能诊断与维护方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 电脑横机发展现状 |
| 1.2.2 横机维护方法现状 |
| 1.2.3 针织产业发展趋势 |
| 1.3 研究的主要问题 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 本文的章节安排 |
| 第二章 智能诊断与维护系统体系结构 |
| 2.1 用户界面与系统架构 |
| 2.2 数据采集系统 |
| 2.2.1 引言 |
| 2.2.2 构建策略 |
| 2.2.3 硬件及软件系统 |
| 2.3 数据处理方法 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 数据分析流程 |
| 第三章 针床润滑度预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 润滑油量衰减机理 |
| 3.3 数据分析 |
| 3.4 针床润滑度预测模型 |
| 3.4.1 理论基础 |
| 3.4.2 算法推导 |
| 3.4.3 模型训练 |
| 3.4.4 算法流程 |
| 第四章 异常振动检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据分析 |
| 4.3 算法流程 |
| 第五章 动态模型检测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据分析 |
| 5.3 算法流程 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（10）群系统基本理论及其在FAST可靠性工程中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 系统科学起源与研究内容 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 系统科学研究现状 |
| 1.3.2 复杂系统理论及方法 |
| 1.3.3 可靠性工程研究现状 |
| 1.3.4 复杂系统及可靠性问题总结 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 群系统理论研究 |
| 2.1 群系统、子系统与族系统 |
| 2.1.1 群系统cluster-system |
| 2.1.2 子系统sub-system |
| 2.1.3 族系统family-system |
| 2.1.4 群系统实例分析 |
| 2.2 群系统的分类 |
| 2.2.1 宏观与微观群系统 |
| 2.2.2 固定、递增与递减群系统 |
| 2.2.3 主观群系统 |
| 2.3 群系统的集合性 |
| 2.3.1 符号声明 |
| 2.3.2 矩阵构造 |
| 2.4 系统的同态 |
| 2.4.1 同态判断 |
| 2.4.2 初等变换 |
| 2.4.3 同态分析 |
| 2.5 理论扩展内容 |
| 2.5.1 群系统设计方法 |
| 2.5.2 群系统可靠性工程 |
| 2.5.3 群系统运行管理 |
| 2.5.4 评价反馈体系 |
| 2.5.5 群系统应用扩展 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 群系统功能实现 |
| 3.1 群系统的功能性 |
| 3.2 功能影响要素 |
| 3.2.1 主观要素 |
| 3.2.2 客观要素 |
| 3.2.3 影响要素识别 |
| 3.3 族系统划分 |
| 3.3.1 基本思想 |
| 3.3.2 划分方法 |
| 3.3.3 族系统数量 |
| 3.3.4 分族结果评价 |
| 3.4 数据挖掘 |
| 3.4.1 数据的意义与内涵 |
| 3.4.2 数据采集方法 |
| 3.4.3 数据处理方法 |
| 3.4.4 数据可视化 |
| 3.5 协调控制 |
| 3.5.1 硬连接 |
| 3.5.2 软连接 |
| 3.5.3 同步控制 |
| 3.6 结构模型与系统协议 |
| 3.6.1 结构模型 |
| 3.6.2 系统合作协议 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 群系统可靠性工程 |
| 4.0 群系统的复杂性 |
| 4.1 群系统可靠性模型 |
| 4.1.1 可靠性框图 |
| 4.1.2 可靠性逻辑关系 |
| 4.1.3 可靠性数学模型 |
| 4.2 群系统可靠性设计 |
| 4.2.1 可靠性设计准则 |
| 4.2.2 可靠性设计方法 |
| 4.3 群系统可靠性增长 |
| 4.4 群系统寿命预测 |
| 4.4.1 阈值选择 |
| 4.4.2 动态寿命预测 |
| 4.4.3 与传统方法对比 |
| 4.5 群系统可靠性管理 |
| 4.5.1 可靠性计划 |
| 4.5.2 可靠性管理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 FAST液压促动器群系统可靠性工程 |
| 5.1 FAST群系统结构构建 |
| 5.1.1 FAST系统结构 |
| 5.1.2 群系统结构 |
| 5.2 数据可视化处理 |
| 5.2.1 数据清洗 |
| 5.2.2 可视化处理 |
| 5.3 FAST液压促动器群系统寿命预测 |
| 5.3.1 液压促动器原理 |
| 5.3.2 液压促动器群系统分析 |
| 5.3.3 促动器群系统寿命预测 |
| 5.4 可靠性增长试验 |
| 5.4.1 可靠性增长试验台 |
| 5.4.2 可靠性增长试验 |
| 5.5 可靠性模型与应用 |
| 5.5.1 群系统可靠性模型 |
| 5.5.2 可靠性模型验证 |
| 5.5.3 FAST射电望远镜运维策略 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
四、电脑常见故障的排除实例（论文参考文献）
- [1]两类常见新型自动气象站故障的诊断与排除[J]. 池艳红,吴拓. 能源研究与管理, 2021(02)
- [2]中等职业学校《走进智能交通》校本选修课程开发[D]. 王超众. 天津职业技术师范大学, 2021(09)
- [3]基于数据驱动的采煤机关键零部件故障诊断系统[D]. 王萌. 太原理工大学, 2021(01)
- [4]数字化慢病管理系统的研究与实践[D]. 汪哲宇. 浙江大学, 2021(01)
- [5]知识图谱驱动的发动机AR辅助维修技术研究与实现[D]. 张晟博. 昆明理工大学, 2021(01)
- [6]基于精益思想的国网电力用户用电检查流程标准化研究[D]. 杨晓弟. 天津工业大学, 2021(01)
- [7]简析汽车维修过程中的故障及排除措施[J]. 赵伟. 南方农机, 2021(05)
- [8]基于VRay引擎的云渲染研究和实现[D]. 吴佳伟. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]电脑横机智能诊断与维护方法研究[D]. 王龙辉. 天津工业大学, 2021(01)
- [10]群系统基本理论及其在FAST可靠性工程中的应用研究[D]. 蔡伟. 燕山大学, 2020