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1、基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通事故分析方法研究指導(dǎo)老師我吃果凍答辯人果凍目錄Contents030608091216Page北京大學(xué)PekingUniversity選題背景1點(diǎn)擊插入目錄2點(diǎn)擊插入目錄3點(diǎn)擊插入目錄4點(diǎn)擊插入目錄56總結(jié)及展望選題背景及研究路線A選題背景問題提出解決方案方法實(shí)現(xiàn)1234隨著城市軌道交通高速發(fā)展，我國城市軌道交通進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營時(shí)代，城軌運(yùn)營安全問題得到廣泛重視，事故致因和演變分析成為運(yùn)營安全保障體系中重要的一環(huán)選題背景選題背景依托國家“十二五”科技支撐項(xiàng)目城市軌道交通路網(wǎng)

2、運(yùn)營安全保障關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)研制（2011BAG01B02），北京市城市軌道交通控制指揮中心，了解運(yùn)營狀況、獲得多類數(shù)據(jù)通過文獻(xiàn)的綜述發(fā)現(xiàn)分析事故影響要素關(guān)聯(lián)的研究較少本文提出“基于網(wǎng)絡(luò)的事故演變分析方法”，很好的彌補(bǔ)了這一缺失。問題提出事故影響要素集事故演變機(jī)制事故涌現(xiàn)與系統(tǒng)安全影響要素關(guān)聯(lián)特性1234解決方案現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研、危險(xiǎn)源識(shí)別、事故致因分析事故影響要素集+關(guān)聯(lián)特性事故影響要素集網(wǎng)絡(luò)事故演變機(jī)制事故涌現(xiàn)與系統(tǒng)安全復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)熵理論和概率統(tǒng)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)事故影響要素集網(wǎng)絡(luò)事故影響要素事故影響要素關(guān)

3、聯(lián)屬性網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)鍵節(jié)點(diǎn)事故演變機(jī)制節(jié)點(diǎn)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)屬性動(dòng)態(tài)安全熵關(guān)聯(lián)特性邊權(quán)計(jì)算動(dòng)態(tài)邊權(quán)事故演變機(jī)制事故網(wǎng)動(dòng)態(tài)涌現(xiàn)系統(tǒng)安全動(dòng)態(tài)評(píng)判模型節(jié)點(diǎn)安全熵系統(tǒng)安全熵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵系統(tǒng)安全程度評(píng)判復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)邊應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)態(tài)事故影響要素集網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建B事故影響要素事故影響要素關(guān)聯(lián)屬性事故影響要素集網(wǎng)絡(luò)示例關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)辨識(shí)1234事故影響要素潛在因素分析致因分析事故影響要素關(guān)聯(lián)屬性獨(dú)立組合因果組合關(guān)聯(lián)組合C1C1C1J1J1J1網(wǎng)絡(luò)邊作用組合邊加強(qiáng)/減弱影響作用邊傳播不安全狀態(tài)結(jié)合邊結(jié)合作用邊傳播不安全狀態(tài)示

4、意圖事故影響要素集網(wǎng)絡(luò)示例列車脫軌事故影響要素集網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)辨識(shí)根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，求得節(jié)點(diǎn)的重要程度，I越大越重要關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)為可控制的重要節(jié)點(diǎn)，在有向網(wǎng)中篩選出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)事故演變機(jī)制研究C節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)和動(dòng)態(tài)邊權(quán)演變機(jī)制演變過程1234節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)分為正常態(tài)和觸發(fā)態(tài)，主要用于描述演變過程節(jié)點(diǎn)屬性數(shù)值連續(xù)型節(jié)點(diǎn)；0-1型節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)安全可靠度完成安全功能的程度，不安全程度節(jié)點(diǎn)狀態(tài)S(X)越大越不安全：主要用于系統(tǒng)安全評(píng)判動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)和動(dòng)態(tài)邊權(quán)數(shù)值連續(xù)性0-1型節(jié)點(diǎn)特征的變化會(huì)引起其安全可靠度的動(dòng)態(tài)變化安全可

5、靠度安全熵隨要素特征改變動(dòng)態(tài)安全熵節(jié)點(diǎn)安全可靠度的變化，會(huì)影響其與其他節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)程度的變化依要素特征確定同等條件下不變隨要素特征改變安全熵不變初始邊權(quán)動(dòng)態(tài)邊權(quán)動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)邊權(quán)演變機(jī)制在動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)和邊權(quán)的基礎(chǔ)上，提出了事故演變機(jī)制，原則為權(quán)重優(yōu)先原則隨機(jī)原則關(guān)聯(lián)組合優(yōu)先獨(dú)立組合自生成在演變機(jī)制中需要提到的概念有預(yù)演化路徑特殊節(jié)點(diǎn)開始條件終止條件12341234演變機(jī)制演變過程開始節(jié)點(diǎn)特征變換邊權(quán)變換結(jié)合邊選擇作用邊選擇結(jié)束通過演變機(jī)制便可獲得基于涌現(xiàn)的事故網(wǎng)運(yùn)營系統(tǒng)安全動(dòng)態(tài)評(píng)判模型構(gòu)建D系統(tǒng)安全熵網(wǎng)絡(luò)結(jié)

6、構(gòu)熵評(píng)判模型123運(yùn)營系統(tǒng)安全動(dòng)態(tài)評(píng)判模型系統(tǒng)安全熵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵事故網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)安全熵之和可表現(xiàn)為系統(tǒng)安全熵危險(xiǎn)不易控制事故網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)可表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵評(píng)判模型安全程度高網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵不易控制易于控制安全程度低系統(tǒng)安全熵四級(jí)二級(jí)一級(jí)三級(jí)閾值閾值模型應(yīng)用ModelApplicationE事故影響要素集網(wǎng)絡(luò)-PAJEK軟件抽象結(jié)果（有向圖→無向圖）歷史事故原因歸納表關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)辨識(shí)結(jié)果超速，超速后剎車問題“超速運(yùn)行”輪重：偏載、空車“輪重不協(xié)調(diào)”轉(zhuǎn)向架問題“轉(zhuǎn)向架損壞”發(fā)動(dòng)問題列車運(yùn)動(dòng)方式線路不平順“軌道破壞

7、變形”曲線半徑、外軌問題“曲線線型”小障礙物撞擊“撞擊”軌道違章作業(yè)機(jī)械故障關(guān)鍵因素對(duì)照表1.節(jié)點(diǎn)重要程度：2.關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與歷史事故統(tǒng)計(jì)得到的關(guān)鍵原因基本符合，證明了通過節(jié)點(diǎn)重要程度辨識(shí)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的可行性。結(jié)論關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)辨別開始：被觸發(fā)預(yù)演化路徑：事故網(wǎng)*數(shù)據(jù)取自現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研及實(shí)驗(yàn)室測(cè)試數(shù)據(jù)0.80.720.550.630.860.880.25事故演變過程系統(tǒng)安全程度評(píng)判系統(tǒng)安全熵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵歸一化總結(jié)及展望ConclusionandfuturestudyF總結(jié)提出不同于指標(biāo)體系的一種新的網(wǎng)絡(luò)化事故

8、分析方法現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研提出構(gòu)建事故影響要素集網(wǎng)絡(luò)的方法研究網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)變換過程及事故演變機(jī)制構(gòu)建運(yùn)營系統(tǒng)安全評(píng)判模型為保障城市軌道交通正常運(yùn)營提供了新的理論分析方法謝謝Thanks歡迎共享請(qǐng)勿商用如有對(duì)作品的問題或建議歡迎與果凍進(jìn)一步討論QQ:819481090新浪微博：@LB-jellylover