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機械工程畢業(yè)論文提綱

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機械工程畢業(yè)論文提綱

論文提綱是對整個課題研究內(nèi)容的綜合設計與闡述,下面是小編搜集整理的機械工程畢業(yè)論文提綱,歡迎閱讀參考。

機械工程畢業(yè)論文提綱

機械工程畢業(yè)論文提綱范文一

致謝 5-6

摘要 6-7

ABSTRACT 7

1 引言 10-17

1.1 研究背景 10-11

1.2 研究意義 11-13

1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 13-15

1.3.1 國外研究現(xiàn)狀 13-14

1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 14-15

1.4 主要研究內(nèi)容 15-16

1.5 論文組織結構 16-17

2 狀態(tài)維修的概述 17-25

2.1 設備檢修方式 17-18

2.2 傳統(tǒng)檢修體制弊端 18-19

2.3 狀態(tài)檢修的產(chǎn)生和定義 19-20

2.4 狀態(tài)檢修的基本原則 20-21

2.5 狀態(tài)檢修的巨大效益 21-22

2.6 狀態(tài)檢修的關鍵技術 22-24

2.6.1 狀態(tài)監(jiān)測 23

2.6.2 分析診斷 23-24

2.7 本章小結 24-25

3 動車組實時狀態(tài)數(shù)據(jù)的監(jiān)測和顯示 25-41

3.1 數(shù)據(jù)流動過程 26-28

3.2 數(shù)據(jù)采集和處理 28-34

3.2.1 狀態(tài)信息實時采集 29-30

3.2.2 GPS信息實時采集 30

3.2.3 數(shù)據(jù)分析與處理 30-32

3.2.4 無線設備通信 32-34

3.3 接收數(shù)據(jù)分析 34-36

3.4 接收數(shù)據(jù)顯示 36-40

3.5 本章小結 40-41

4 動車組關鍵部件失效預測 41-53

4.1 疲勞壽命的確定方法 42-45

4.2 經(jīng)濟壽命的確定方法 45-46

4.3 失效預測的確定方法 46-50

4.3.1 累計失效概率與可靠度的關系 47

4.3.2 失效分布曲線函數(shù)與可靠度關系 47-48

4.3.3 定義動車組的失效概率 48-49

4.3.4 確定動車組關鍵部件初始失效時間序列 49-50

4.4 計算實例結果 50-52

4.5 本章小結 52-53

5 總結和展望 53-56

5.1 總結 53-54

5.2 展望 54-56

參考文獻 56-59

機械工程畢業(yè)論文提綱二

致謝 5-6

摘要 6-7

ABSTRACT 7-8

1 引言 11-19

1.1 在線電磁鋼軌探傷的背景和意義 11-13

1.2 國內(nèi)外鋼軌損傷信息管理的現(xiàn)狀 13-16

1.2.1 國外鋼軌損傷信息管理技術的現(xiàn)狀 13-14

1.2.2 國內(nèi)鋼軌損傷信息管理技術的現(xiàn)狀 14-16

1.3 本文主要工作 16-17

1.4 論文的組織結構 17-19

2 在線電磁鋼軌探傷數(shù)據(jù)處理 19-30

2.1 鋼軌探傷技術原理 19-20

2.2 鋼軌探傷信號解調(diào)算法 20-24

2.2.1 相關法 20-22

2.2.2 最小二乘解調(diào)算法 22-24

2.3 鋼軌損傷數(shù)據(jù)特性分析 24-26

2.4 聚類分析算法 26-29

2.4.1 層次化聚類 26-27

2.4.2 基于網(wǎng)絡的聚類 27

2.4.3 劃分聚類 27-29

2.5 本章小結 29-30

3 在線電磁鋼軌探傷信息管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn) 30-52

3.1 系統(tǒng)軟件開發(fā) 30-31

3.1.1 系統(tǒng)開發(fā)平臺 30

3.1.2 系統(tǒng)開發(fā)工具 30

3.1.3 系統(tǒng)開發(fā)技術 30-31

3.2 系統(tǒng)網(wǎng)絡結構 31-32

3.3 系統(tǒng)需求分析 32-34

3.4 系統(tǒng)詳細設計 34-43

3.4.1 系統(tǒng)總體功能模塊設計 34-35

3.4.2 系統(tǒng)各功能模塊設計 35-38

3.4.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)結構設計 38-43

3.5 系統(tǒng)功能實現(xiàn) 43-51

3.6 本章小結 51-52

4 實驗結果驗證及系統(tǒng)優(yōu)化 52-64

4.1 k-means聚類算法實現(xiàn)及驗證 52-60

4.1.1 k-means聚類算法實現(xiàn) 52-56

4.1.2 SVM算法驗k-means聚類結果 56-60

4.2 信息管理系統(tǒng)實驗結果驗證 60-63

4.2.1 不同損傷位置結果驗證 60-62

4.2.2 不同損傷程度結果驗證 62-63

4.3 系統(tǒng)優(yōu)化 63

4.4 本章小結 63-64

5 結論 64-66

5.1 論文總結 64-65

5.2 工作展望 65-66

參考文獻 66-68