以预测技术为核心故障预测与健康管理（PHM，Prognostics and Health Management)系统能够提高核电厂的运行安全性和维护经济性，获得越来越多的重视和应用。目前现有的PHM系统主要分为基于可靠性模型（Reliability-based）的PHM；基于物理模型（Model-based）的PHM；基于数据驱动（Data-driven）的PHM；融合型PHM方法等。同时，海上浮动式核电站以其调度灵活，有利于核电出口等优势受到业内广泛的重视，成为未来核电发展的趋势之一。其中，核反应堆堆芯临界热流密度（CHF，Critical Heat Flux）限值是必须严格监视的热工参数，对于热能的传递与转化过程中各种依靠控制热流密度运行的换热设备，对核反应堆燃料棒束以及各种动力发动机等来说，一旦热流密度超过CHF值，将导致传热系数迅速下降，极可能造成设备烧毁口。因此，本文通过采用基于数据驱动的PHM方法，利用人工神经网络对海洋条件下核反应堆燃料棒束中的CHF数值进行预测，同时为进一步构造完整的核电PHM系统进行展望。

换流阀是直流输电系统中的核心设备之一，其运行可靠性对于整个电力系统的稳定性和安全性至关重要，同时换流阀重点的关键控制板卡作为其控制系统的重要组成部分，其可靠性预计方法的研究和应用对提高整个换流阀的可靠性具有重要意义。因此，本文选用换流阀关键控制板卡的TVM板卡为例，从元件级对板卡的可靠性预计方法进行了研究，应用GJB299C标准对TVM板卡进行可靠性预计。本文首先介绍了GJB299C标准的基本内容和元件级可靠性预计方法，然后详细阐述了如何应用该标准对TVM板卡进行可靠性预计，得出TVM板卡的MTBF值。同时，本文还讨论了该方法在设计阶段的应用对产品设备可靠性的提升。

我国软件产业快速发展,软件开发质量的研究也越来越受到开发者和用户的关注,CMMI可用于改进软件开发过程、评价软件开发能力和提升软件产品质量,对软件开发管理起到非常重要的作用。鉴于此,本文基于CMMI模型对企业软件项目质量管理进行了讨论研究,以供参考。