磨削加工中磨具工件飞出伤人故障树分析

针对磨削加工过程中磨具及工件飞出伤人事故,采用故障树分析方法,分析了事故原因,并提出了安全防范措施.     

基于FTA-SVM的车辆发动机故障识别方法

发动机结构日益复杂,其故障具有多样性和频发性的特点,收集大量故障样本存在很多实施障碍。为了提高车辆发动机的故障识别的效率和准确性,提出了一种新的结合故障树(FTA)和支持向量机(SVM)各自特点,从故障模式分析到故障类型识别的FTA-SVM故障识别方法。首先利用故障树在复杂系统故障模式分析中的优势,找出系统的故障模式,建立故障树模型,通过对故障树模型中各故障事件的分析,采集与故障事件状态相关的数据,建立数据与故障树底事件的映射模型,最后利用支持向量机在小样本数据处理中的优势,进行故障类型的识别。以发动机的失火故障为例建立了发动机失火故障树模型及故障数据与故障模式映射模型,验证了FTA-SVM方法的有效性和适用性。     

火灾探测报警系统失效风险评估

火灾探测报警系统的可靠程度,直接影响消防系统控制火灾蔓延和保护人民生命财产安全的能力,对系统进行失效风险评估是检验火灾探测报警系统可靠性的有效方法。先采用故障树分析法对火灾探测报警系统的失效风险进行分析,得出影响火灾探测报警系统失效的底事件;再利用模糊综合评价法和重要度算法得到各底事件的失效概率和权重,并给出火灾探测报警系统失效风险计算步骤;以沈阳航空航天大学图书馆火灾探测报警系统为例,评价该系统不失效的概率为0.795 0,不易失效的概率为0.144 1,较易失效的概率为0.0608,易失效的概率为0,然后根据模糊评价的最大隶属度原则,确定评估结果为该系统不失效。     

基于灰色模糊集理论的船舶搁浅概率分析

为深入分析船舶搁浅概率,在随机性和模糊性的基础上,考虑了系统的灰色性,建立灰色模糊集,模部为正态模糊数,灰部以系统的灰度熵来表示。建立了船舶航行计划失效造成船舶搁浅的事件树,构造了船舶搁浅概率的灰色模糊隶属度函数,根据各基本事件的失效概率来分析因航行计划失效造成船舶搁浅事故的灰色模糊概率分布情况。结果表明,与经典概率论和模糊概率相比,采用灰色模糊概率更能全面地反映船舶搁浅概率的可能性与不确定性。并采用RRW法和RAW法对基本事件的重要度进行了分析,找出了事故主要诱因及对降低事故风险价值最大的基本事件。     

外浮顶罐充氮管网设计及有效性试验验证

为了预防外浮顶罐密封圈雷击火灾,提出在密封圈内充入氮气的保护方法.将安全含氧量作为充氮的惰化目标,对外浮顶罐充氮管网进行设计,并通过试验来验证充氮管网的有效性.试验得到了充氮流量、进出气孔数量及管径与有效充氮时间的关系.若以142 m3/h的流量对容量为10×104 m3的外浮顶罐密封圈内充氮,则46.5 min内可以达到充氮惰化目标.雷电预警时间为60 ～ 90 min的条件下,充氮时间小于预警时间,表明所设计的管网是有效的.     

公交车火灾安全及人员疏散分析

公交车作为最常用的交通工具之一,其空间密闭、人员密度大,一旦发生火灾,极易造成群死群伤事故,社会影响恶劣.首先采用鱼刺图分析法(FBF)分析公交车火灾事故发生的原因;再采用事故树分析法(FTA),得出公交车安全门对公交车内人员安全疏散的重要性;在此基础上,以大容量公交车为研究对象,针对不同开门情况设置4个疏散场景,并运用Building Exodus对车内人员疏散情况进行模拟,提出相应建议.结果表明,公交车右侧前门为1.1m、后门为1.Sm,右侧前、后门均为1.Sm,前门、左右两侧后门均为1.5m3种情况下均较原始设计(右侧前、后门均为1.1m)不同程度缩短了人员疏散时间.     

基于可靠性理论的事件树分析方法研究

事件树分析过程中事件树的编制和分析方法缺乏系统性,导致实际运用中事件树的编制缺乏可操作性。从目标系统的选择、环节事件逻辑关系的确定、定量分析中基本数据的来源和确定方法等三个问题进行了系统研究,并以可靠性的相关理论为基础,提出"从控制和影响初始事件发展演化的角度,调查分析对初始事件做出响应的安全功能,按系统工作原理对目标系统进行重构,构建目标系统的功能结构图,画出系统的可靠性框图"入手,对"传统的事件树绘制程序"进行修正,解决了事件树分析过程中目标系统的选择、环节事件逻辑关系的确定以及定量分析基本数据的确定方法等问题。修正后的方案对实现事件树的正确编制和系统分析逻辑更清晰,操作指导性更强。     

中小型在役桥梁安全预警研究

为了准确评估中小型在役桥梁安全状况,提出利用灰色关联故障树分析法对中小型在役桥梁进行安全预警研究。首先建立中小型在役桥梁安全预警故障树;其次采用专家打分法确定故障树各底事件的不可靠概率,得到各底事件的重要度,并利用灰色关联理论求出故障树各底事件的关联度;根据预警理论将各底事件的关联度与各底事件的重要度加权平均确定预警值所处的警限区间,从而确定警度及需要发出的预警信号灯,完成预警工作,并提出相应的预控对策。最后通过实例分析,结果表明该方法具有可行性与实用性。     

连续型空间故障树中因素重要度分布的定义与认知

为了解工作环境条件因素对系统故障概率的影响的特征,同时丰富连续型空间故障树(CSFT)的理论框架,提出因素重要度分布的概念。因素重要度分布从经典故障树的概率重要度发展而来,目的是研究系统所处环境因素变化导致系统可靠性变化的程度。给出元件和系统的因素重要度分布概念、公式及所需基础数据,并分析因素重要度分布的正负分布特点。使用该概念研究元件X1和系统T的因素t重要度分布和因素c重要度分布。结果表明:在不同环境中,对于因素t或c变化影响元件或系统的故障概率变化程度是不同的。因素重要度分布有效地表达了t和c对元件或系统的故障概率影响特征。     

A new pre-assessment model for failure-probability-based-planning by neural network

At present, the prediction of failure probability is based on the operation period for laid pipelines, and the method is complicated and time-consuming. If the failure probability can be predicted in the planning stage, the risk assessment system of gas pipeline will be greatly improved. In this paper, the pre-laying assessment model is established to minimize risk of leakage due to piping layout. Firstly, Fault Tree Analysis (FTA) modeling is carried out for urban natural gas pipeline network. According to expert evaluation, 84 failure factors, which can be determined in the planning stage, are selected as the input variables of the training network. Then the FTA model is used to calculate the theoretical failure probability value, and the failure probability prediction model is determined through repeated trial calculation based on BP (Back Propagation Neural Network) and RBF (Radial Basis Function), for obtaining the optimal network parameter combination. Finally, two prediction models are used to calculate the same example. By comparing our pre-assessment model with the theoretical prediction consequences of the fault tree, the results show that the error of RBF prediction model can be close to 3%, which proves the validity and correctness of the method.