事故的发生是复杂致因关联作用的结果,为揭示因素关联性,识别关键致因,提出一种熵权灰色关联与逼近理想解排序的故障树分析(Technique for Order Preference Similarity to an Ideal Solution-Fault Tree Analysis,TOPSIS-FTA)相结合的...事故的发生是复杂致因关联作用的结果,为揭示因素关联性,识别关键致因,提出一种熵权灰色关联与逼近理想解排序的故障树分析(Technique for Order Preference Similarity to an Ideal Solution-Fault Tree Analysis,TOPSIS-FTA)相结合的识别方法。构建船舶事故致因层次分析模型,并从关联分析角度构建识别框架;针对灰色关联结果中可能出现相同关联系数值的情况,采用德尔菲(Delphi)法确定优化系数并结合最小割集的相对贴近度和指标权重,以获得最终关联系数矩阵和关联度序列。以1970—2017年的全球油船溢油事故的统计数据进行实例分析,并从研究结果对识别方法进行验证,结果表明:该方法可有效用于船舶事故关键致因识别研究,为海事机构和船公司对船舶安全监管提供参考。展开更多
文摘事故的发生是复杂致因关联作用的结果,为揭示因素关联性,识别关键致因,提出一种熵权灰色关联与逼近理想解排序的故障树分析(Technique for Order Preference Similarity to an Ideal Solution-Fault Tree Analysis,TOPSIS-FTA)相结合的识别方法。构建船舶事故致因层次分析模型,并从关联分析角度构建识别框架;针对灰色关联结果中可能出现相同关联系数值的情况,采用德尔菲(Delphi)法确定优化系数并结合最小割集的相对贴近度和指标权重,以获得最终关联系数矩阵和关联度序列。以1970—2017年的全球油船溢油事故的统计数据进行实例分析,并从研究结果对识别方法进行验证,结果表明:该方法可有效用于船舶事故关键致因识别研究,为海事机构和船公司对船舶安全监管提供参考。
