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《大连海事大学》 2001年
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船舶柴油机维修决策研究

胡彦平  
【摘要】: 为了减少船舶柴油机维修决策过程中人为因素的影响,规范维修管理,本文在针对性维修理论的基础上,提出一种组合模糊神经网络模型,作为船舶柴油机的维修决策模型。经过Matlab对比仿真试验,得到如下结论: 1.船舶柴油机组合模糊神经网络模型可以反映主机系统的模糊特性和逻辑特性,简化了网络结构,避免了无关性能参数之间的连接,减少了计算量; 2.本文在大量油液分析数据和主机性能参数数据的基础上,整理得到了学习样本。用Matlab程序训练、检验的结果表明,这种组合模糊神经网络可以很好地学习历史数据中的规律。经过训练后得到的决策模型,可以提高维修决策的准确性、科学性,减少人为主观因素的影响,因此有较强的实用价值; 3.把主机组合网络决策模型与主机单网络模型、模糊综合评判模型的决策结果进行了比较,结果表明,主机组合网络决策模型可以快速、准确地得到决策结果,但计算量稍大;主机单网络模型可以得到准确的决策结果,但不能确定需要维修的组件。模糊综合评判模型计算简单,但不能从经验中学习知识,而且决策结果受决策者的主观影响大。 本文的研究为船舶柴油机的维修管理提供了一种新的决策方法,是维修管理科学化、规范化过程中的一种尝试。
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:U672.7

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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【参考文献】
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【共引文献】
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10 李志;邵哲平;邹开其;;综合评判的神经网络实现[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前8条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 孙化栋;以FTA为中心的船舶主机可靠性分析[D];大连海事大学;2010年
2 彭思思;海洋救助船主要动力设备监测与诊断系统的研究与设计[D];武汉理工大学;2011年
3 邢恩普;船舶设备维修管理系统的设计与试验[D];大连海事大学;2011年
4 邹景莲;工程机械柴油机可靠性及FMECA研究[D];南京林业大学;2011年
5 王剑;故障导弹对保护目标威胁概率计算方法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 严新平, 金国杰;港作船舶柴油机磨损状态的油液监测试验研究[J];中国修船;1995年03期
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9 于祺昌;;信息化技术是船舶柴油机企业实现跨越式发展的必然选择[A];中国造船工程学会’04 MIS/S&A学术交流会学术论文集[C];2004年
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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9 李宏坤;基于信息融合技术船舶柴油机故障诊断方法的研究与应用[D];大连理工大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 王晓妹;船舶柴油机运行状态监测和诊断系统的开发[D];上海交通大学;2011年
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5 颜运涛;船舶柴油机轴系扭振测试系统的开发[D];大连海事大学;2013年
6 张东方;船舶柴油机故障人为因素分析与评价[D];大连海事大学;2013年
7 罗啸;船舶柴油机SCR控制系统研究[D];中国舰船研究院;2013年
8 胡彦平;船舶柴油机维修决策研究[D];大连海事大学;2001年
9 张小利;船舶柴油机节能控制装置设计[D];武汉理工大学;2012年
10 张立文;船舶柴油机冷却水温度控制系统的研究与设计[D];大连海事大学;2010年
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