基于感知机的故障树最小割集算法

在人工神经元网络原理的基础上,提出了一种计算复杂系统最小割集的方法。该方法根据逻辑“与”和“或”门具有线性可分割的特点,选用了基于M-P模型算法的感知机网络作为计算模型,理论推导出故障树中的逻辑关系与感知机模型中神经网络基本单元之间的转换规则,利用该规则可将所建故障树转化成便于编程求解的由神经网络基本单元组成的神经网络树。实例计算结果表明,感知机网络模型适合表达故障树中的逻辑关系,神经网络树所反映的基本事件与顶事件之间的映射关系便于编程求解,并可快速准确地获得复杂系统故障树的最小割集。

广义多态事件树模型

针对工程系统中普遍存在的反馈关系 ,提出了广义多态事件树的概念 ,利用多值逻辑及集合理论 ,建立了广义多态事件树的数学模型。该模型拓展了一般的事件树模型 ,解决了存在反馈关系的系统的建树难题 。

长大下坡伤亡事故致因故障树分析

长大下坡路段极易发生交通事故,长期以来都是事故黑点区域。由于事故的发生是由多种原因作用共同导致,以至于在调查事故原因时忽略了某些内在原因,致使多方面的事故致因信息遗失。笔者简要阐述了长大下坡伤亡事故致因理论,采用故障树分析方法,求得长大下坡路段伤亡事故故障树的最小割集合及其结构重要度,从中得出长大下坡伤亡事故主要与施救不及时及人、车、路因素有关。最后,提出了长大下坡路段事伤亡故预防措施。

事故树分析法在起重吊装作业安全中的运用

以事故树分析法为基础,对船舶修造企业发生的起重吊装作业事故做出分析。通过对事故案例的收集和整理,以事故树的分析方法找出可能引发顶上事件的所有基本事件,从而找到导致事故发生的原因。将起重吊装作业坠落物伤人事故作为顶上事件,通过分析得到最小割集合数目65项,对基本事件按重要度排序后得出作业区之间人员交叉、现场人员距起吊物太近、现场警示标志和提醒失效等基本事件对起重事故的影响较大的结论,并以近期发生的事故验证了事故树分析的准确性和有效性。最终提出安全管理措施建议,目的在于有效预防同类事故发生的几率,提高企业安全生产管理水平。