PSA中不确定性分析实现方法研究

不确定性分析能够量化PSA模型中的不确定性因素从而为决策者提供决策支持。提出一种基于蒙特卡罗模拟的故障树不确定性分析方法用于求得置信区间的上下确界,该方法将模拟求解过程中的对超越方程的求解问题转化成优化问题,并充分利用了优化问题中目标函数的属性特征,选择黄金分割点法来进行一维搜索求解。在此基础上为加速收敛对黄金分割点算法做了改进。该方法已应用于自主开发的PSA分析软件RiskA中。并将RiskA不确定性分析结果和其他的PSA软件进行了校核,校核结果表明这种方法是正确的。