第1章 绪 论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 国内外研究发展现状
1.2.1 航空发动机性能预测方法研究现状
1.2.2 航空发动机故障诊断方法研究现状
1.2.3 民航发动机修后性能预测方法研究现状
1.2.4 民航发动机维修策略优化方法研究现状
1.2.5 机队维修策略优化方法研究现状
1.3 本文的主要研究内容
第2章 民航发动机气路性能预测与故障诊断
2.1 引言
2.2 基于LSTM的民航发动机气路性能预测模型
2.2.1 LSTM网络在发动机性能预测中的适应性分析
2.2.2 气路性能预测LSTM网络结构设计
2.2.3 民航发动机气路性能预测实验
2.3 基于故障征候状态性能偏差的故障诊断方法
2.3.1 故障征候状态性能偏差计算模型
2.3.2 基于故障征候状态性能偏差的民航发动机故障诊断
2.3.3 发动机故障诊断对比实验
2.4 本章小结
第3章 民航发动机修后性能预测
3.1 引言
3.2 基于修后性能预测的维修工作范围优化
3.3 民航发动机修后性能影响因素分析
3.4 基于SMTS的民航发动机修后性能预测模型
3.4.1 简化结构辨识的混合参数模糊规则方法
3.4.2 发动机送修前性能参数辨识
3.4.3 发动机单元体维修深度参数辨识
3.4.4 维修案例激活度计算及SMTS方法输出
3.5 民航发动机修后性能预测对比实验
3.5.1 基于SMTS方法的修后性能预测实验
3.5.2 修后性能预测对比实验
3.6 本章小结
第4章 民航发动机单机全寿命维修策略优化
4.1 引言
4.2 民航发动机维修策略优化问题分析
4.3 基于强化学习的全寿命维修策略优化方法
4.3.1 发动机状态表征
4.3.2 维修动作及状态转移
4.3.3 维修动作成本及优化目标
4.4 民航发动机单机全寿命维修策略优化仿真分析
4.4.1 多性能状态单寿命件维修策略优化仿真分析
4.4.2 多性能状态双寿命件维修策略优化仿真分析
4.4.3 基于强化学习的维修策略优化方法分析
4.5 本章小结
第5章 民航发动机机队备发需求预测
5.1 引言
5.2 机队备发需求分析及Croston方法
5.3 基于深度Croston方法的机队备发需求预测模型
5.3.1 深度Croston方法与备发需求预测
5.3.2 间断型备发需求预测评价方法
5.4 机队备发需求预测对比实验
5.4.1 深度Croston方法备发需求预测实验
5.4.2 备发需求预测对比实验
5.5 本章小结
第6章 面向全寿命成本最优的机队维修策略优化
6.1 引言
6.2 多Agent深度强化学习方法
6.2.1 强化学习方法在机队维修优化中适用性分析
6.2.2 深度强化学习
6.2.3 多Agent强化学习策略
6.3 基于多Agent卷积深度强化学习的机队维修策略优化方法
6.3.1 多Agent深度强化学习维修策略优化方法
6.3.2 动作决策深度学习网络
6.4 机队维修策略优化仿真分析
6.4.1 机队发动机拆换策略优化仿真分析
6.4.2 机队发动机具体维修动作优化仿真分析
6.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
声明
致谢
个人简历
