前言
第1章 绪论
1．1 基本概念
1．1．1 可靠性
1．1．2 可靠性分析与评估
1．1．3 复杂系统可靠性分析与评估
1．2 复杂系统可靠性分析与评估方法论
1．2．1 复杂系统可靠性分析与评估研究角度
1．2．2 复杂系统可靠性分析与评估研究思路
1．3 复杂系统设计可靠性分析与评估
1．3．1 基于复杂系统结构的可靠性分析与评估
1．3．2 复杂系统可靠性增长分析与评估
1．3．3 基于信息融合的复杂系统可靠性分析与评估
1．4 复杂系统运行可靠性分析与评估
1．4．1 运行数据的分析与处理
1．4．2 可靠性分析
1．4．3 剩余寿命预测
1．5 基于复杂系统特点的可靠性分析与评估方法
1．5．1 多态系统可靠性问题
1．5．2 多失效模式可靠性问题
1．5．3 竞争失效可靠性问题
1．6 本书研究内容与结构
第2章 复杂系统可靠性数据分析
2．1 可靠性数据分析概述
2．1．1 可靠性数据分析难点
2．1．2 可靠性数据分析流程
2．1．3 可靠性数据主要类型
2．2 可靠性数据的采集
2．2．1 可靠性数据采集要求
2．2．2 可靠性数据采集程序
2．2．3 民机可靠性数据采集
2．3 可靠性数据处理
2．3．1 数据处理流程
2．3．2 异常可靠性数据处理
2．3．3 缺失可靠性数据处理
2．4 可靠性参数估计
2．4．1 定量指标
2．4．2 寿命分布函数
2．4．3 随机过程模型
2．4．4 协变量模型
2．5 可靠性数据集成分析
2．5．1 可靠性数据集成分析框架
2．5．2 可靠性数据集成分析步骤
第3章 复杂系统设计可靠性评估与决策
3．1 可靠性信息融合技术特点及方法
3．1．1 可靠性信息融合技术的特点
3．1．2 可靠性信息融合的主要方法
3．2 同一阶段同源可靠性信息融合
3．2．1 基于D-S证据推理的专家信息融合
3．2．2 单元、分系统与系统的信息融合
3．3 同一阶段多源可靠性信息融合
3．3．1 专家信息与试验数据的融合
3．3．2 同一阶段多源先验信息融合
3．4 可靠性增长信息融合
3．4．1 可靠性增长信息融合建模
3．4．2 可靠性增长信息融合应用
3．5 可靠性决策的信息融合
3．5．1 Bayes风险决策的基本原理
3．5．2 同一阶段的可靠性决策
3．5．3 基于最优信息量的可靠性决策
3．5．4 可靠性增长试验后验决策
第4章 复杂系统运行可靠性评估与预测
4．1 基于状态监测信息的系统性能退化评估
4．1．1 基于Bayes线性模型的状态监测信息融合
4．1．2 基于支持向量机的状态监测信息融合
4．2 复杂系统性能可靠性评估
4．2．1 基于Gamma过程的可靠性评估
4．2．2 基于Wiener过程的可靠性评估
4．2．3 基于HMM的可靠性评估
4．3 基于小样本故障数据的复杂系统可靠性评估
4．4 复杂系统竞争失效可靠性分析与评估
4．4．1 基于竞争失效的复杂系统可靠性分析
4．4．2 基于竞争失效的复杂系统可靠性评估
4．5 复杂系统剩余寿命预测
4．5．1 基于潜在故障期的剩余寿命预测
4．5．2 基于HMM的系统剩余寿命预测
4．5．3 基于竞争失效的系统剩余寿命预测
第5章 复杂系统可靠性分析
5．1 复杂系统可靠性分析建模方法
5．1．1 Bayes网络方法的特点
5．1．2 Bayes网络的数学描述
5．1．3 Bayes网络的推理形式
5．1．4 Bayes网络的建模步骤
5．2 基于Baycs网络的FMEA建模
5．2．1 基于Bayes网络的FMEA方法
5．2．2 FMEA的Bayes网络定性建模
5．2．3 FMEA的Bayes网络定量建模
5．2．4 基于动态Bayes网络的FMEA建模
5．3 基于故障树和Bayes网络的可靠性分析
5．3．1 故障树分析与Bayes网络
5．3．2 故障树与Bayes网络转换
5．3．3 区间Bayes网络建模
5．4 基于Baycs网络的故障原因分析
5．4．1 故障原因分析建模
5．4．2 D-Seperation方法
5．5 Bayes网络模型的灵敏度分析
5．5．1 Bayes网络灵敏度分析方法
5．5．2 灵敏度分析的符号概率推断
第6章 复杂系统可靠性分析与评估系统开发
6．1 可靠性分析与评估系统需求分析
6．2 可靠性分析与评估系统设计框架
6．2．1 系统设计原则
6．2．2 系统设计技术
6．2．3 系统组成框架
6．3 可靠性分析与评估系统环境配置
6．3．1 系统环境配置过程
6．3．2 配置中的常见问题
6．4 航空发动机可靠性分析与评估系统
6．4．1 系统基本功能
6．4．2 数据采集体系
6．4．3 主要功能模块
6．4．4 系统运行逻辑
6．4．5 系统部分界面
参考文献
后记
^ 收 起 
