基于贝叶斯网络的高速动车组运营故障分析

为研究影响高速动车组正常运行的各故障因素间的因果关系,分析其耦合强度,将故障因素分为人、机、环3类,从系统角度又将机器因素分为5个子系统。人、机、环3类共识别27个故障因素;使用K2算法生成贝叶斯网络结构,引入扩展因果效应算法确定节点优先次序作为K2算法的先验知识,采用EM算法学习贝叶斯网络参数,构建基于贝叶斯网络的高速动车组运营故障分析模型;以209个CRH详细故障报告为例,对故障因素的故障发生概率进行排序并分析因素间的影响强度和灵敏度。结果表明:牵引供电系统故障发生概率较高;车门系统故障、牵引变流器故障易由内部零件故障引起,外界异物击打对受电弓影响较大;人、环因素更易引起多故障耦合;环境因素对牵引供电系统表现出较高的灵敏度。贝叶斯网络在分析高速动车组运营系统故障问题上具有可行性,分析结果有助于提升运营单位的管控能力。     

基于STAMP-ISM的铁路危险品运输系统风险-事故分析方法*

为预防铁路危险品运输系统事故的发生,采用STAMP-ISM模型分析铁路危险品运输系统风险-事故。首先,利用STAMP模型详细分析事故,得到控制结构的相关安全约束、不充分控制行为及产生原因,以及系统的安全动态变化;其次,采用ISM分析事故致因因素之间的关联关系并划分层级;最后,基于STAMP和ISM分析结果提出系统改进方案。以我国一起匿名夹带事故为背景进行案例研究,结果表明,ISM模型的加入可深入挖掘事故因素间的相互关系,为事故致因因素重要度划分层级,分析结果及建议更具针对性。     

基于改进的WBS-RBS识别铁路危险品运输风险

为预防铁路危险品运输安全事故,提出一种基于改进工作分解结构-风险分解结构(WBS-RBS)的风险识别方法。首先,通过专家打分的区间数耦合判断矩阵改进WBS-RBS风险矩阵;然后,采用区间数中点值和区间半宽对WBS-RBS耦合判断矩阵进行全过程全系统整体风险识别并排序,同时采用可能度排序向量进行分过程分风险识别并排序;最后,以锂电池运输为例进行方法有效性验证。结果表明:货运检查时相关人员失职、未经培训人员装卸货物、检修不当的列车运行过程中产生的风险最大;列车运行过程中存在的风险因素最多;相关人员失职、机车车辆检修不当、锂电池燃爆等3类风险在各运输过程中出现的频率最高。使用区间数有助于减小风险识别过程中的主观性和不确定性。     

基于点危险源的危险品运输路径优化研究

为合理选择危险品运输路径,降低危险品运输事故造成的损失,使道路危险品运输风险评价更符合实际情况,建立点危险源风险评价模型。模型综合考虑了运输时间和季节情况影响因子,在准确估算危险品泄漏事故毒害区域面积和后果损失的基础上,结合传统风险评价模型与最大最小模型进行求解。最后通过算例分析,检验该模型的实际运用,通过与传统求和方式所得的最优运输路径的对比,反映2种方式所求得的最优运输路径并不相同,同时也表明,用所建模型求得的运输路径风险值有更高的精确性。计算结果表明:该模型求得的某条运输路径的风险值等于该路径上风险值最大的路段的风险值,而不是该路径上所有路段的风险值之和。     

基于模糊网络和时间依赖的应急车辆调度优化研究

突发灾害的应急物资调度是减轻人民财产损失、防止次生灾害发生、保障社会稳定的必要支撑。借助模糊数学中的三角模糊数学方法对不确定的需求信息特征进行描述,用模糊函数积分确定车辆在路段的模糊行驶时间。以应急车辆调度的总时间最短为调度的主要目标,同时配送数量应最大限度地满足需求点的需求量为次要目标建立应急车辆调度模型。然后设计粒子群算法对模型进行求解。最后通过算例,验证建立的模型拟合现实中的情况,结果不是确定数值,而是模糊数值范围的优化。     

基于改进ISM-FRAM铁路运输事故致因分析*

为提高功能共振(FRAM)在铁路运输系统事故致因分析方面清晰度和完整性,提出新增环境模块的改进FRAM模型,刻画环境功能模块与其它功能模块交互耦合作用;通过引入解释结构模型(ISM),划分事故致因分析网络结构层次,分别计算分析网络层级重要度和功能模块结构重要度,并采用改进区间值犹豫模糊熵定量计算功能可变性和耦合损失度。结果表明:新增环境功能模块能有效分析与其它功能模块交互耦合作用,保证FRAM分析完整性;ISM-FRAM模型建立清晰事故层次结构,有助于理清事故致因;功能可变性和耦合损失度弥补FRAM风险评估定量分析不足,为功能屏障设置提供依据。     

危险货物多式联运路径优化问题的多目标优化算法

为了更为有效地规划与管理危险货物运输,研究在多式联运危险货物时的路径优化问题,同时囊括双目标、多批货物以及货物的送达时间要求和路段的容量限制。以运输和转运过程中的总成本和总风险最小为目标,构建了双目标0-1线性规划模型。集成路径搜索算法和非支配排序规则,设计了基于帕累托分析的多目标优化算法,以获得原问题的非劣路径。算例结果表明,该算法可有效地获得实际问题的一组具有竞争性的非劣解,且相比于单式运输,多式联运危险货物有望同时降低总成本和总风险。     

考虑街区尺寸的应急救援路径选择仿真研究

为分析街区尺寸对应急救援车辆行程时间的影响,基于小（120 m）、中（264 m）、大（440 m）3种典型街区尺寸,将救援车辆行程时间分为街区内、外2部分,以总行程时间最小为目标,构建基于背景流量水平的救援车辆路径选择仿真模型。设置4种救援场景,分别求解各救援场景在不同街区尺寸下的最短路径时间、冗余度及复杂度。结果表明:街区尺寸对街区内、外部救援时间均有影响,而前者在救援路径距离较短、街区尺寸较大的路网中占据较大比例（可达50%以上）;救援路径包含路段的流量较小时,中、大街区尺寸路网表现类似,而高流量下大尺寸具备更优的救援时间;街区尺寸越小,救援路径冗余度与复杂度均越大。     

易挥发类危险废物道路运输环境风险分析与度量

危险废物的道路运输过程中会产生风险,其风险的主要影响对象是环境,本文主要研究易挥发性液体危险废物,分析并度量其在道路运输中对环境造成的风险。首先,以环境承载力理论为基础,结合道路运输区域环境系统的环境容量与危险废物的危险特性,定义危险废物道路运输的环境风险;其次,根据定义建立危险废物道路运输的环境风险度量模型;最后,通过算例演算论证模型的可行性,并表明其结论可供危险废物运输企业和相关环保部门进行决策辅助分析。     

级联失效特性下的危险品运输路径选择研究

基于复杂网络的级联失效特性,构建危险品运输网络的级联失效模型,提出用路段重要度来度量某条路段上发生危险品事故后引起网络其他路段失效的规模。以路径风险最小化和路径总重要度最小化为目标,建立危险品运输路径的多目标决策模型,并利用标号法进行求解。算例结果表明,危险品运输网络确实存在级联失效现象。选择危险品运输路径时,应尽量避开重要度高的路段,以降低危险品事故对普通道路网络的不良交通影响。