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決策圖擴(kuò)展方法及其在重要度計(jì)算中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2019-11-27 00:09
【摘要】:重要度理論是可靠性工程領(lǐng)域識(shí)別系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)的主要方法,復(fù)雜系統(tǒng)的重要度計(jì)算是系統(tǒng)可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)、維修資源優(yōu)化配置的基礎(chǔ),其對(duì)于提高復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化效率、降低優(yōu)化成本具有重要意義。故障樹(shù)分析法是一種傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)系統(tǒng)可靠性與重要度的方法,決策圖則通過(guò)有效合并故障樹(shù)分析中路集和割集的重復(fù)部分提高了可靠性與重要度的計(jì)算效率。本文以復(fù)雜系統(tǒng)重要度分析問(wèn)題為背景,以決策圖理論研究為核心,探討了面向故障樹(shù)的決策圖擴(kuò)展建模方法,并依此提出了復(fù)雜系統(tǒng)重要度計(jì)算算法,為復(fù)雜系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)定量化識(shí)別提供了數(shù)學(xué)模型和算法工具。 論文主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下: (1)決策圖基本建模方法 針對(duì)二態(tài)和多態(tài)故障樹(shù),通過(guò)將不同事件轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的變量狀態(tài),分別研究了與門、或門和非門的決策圖建模方法,重點(diǎn)研究了普通和線形連續(xù)兩類表決門的決策圖建模方法,給出了表決門的決策圖建模步驟,提出并證明了相關(guān)引理,,通過(guò)算法復(fù)雜度分析,驗(yàn)證了基于決策圖的(k/n (G))系統(tǒng)可靠性計(jì)算方法比傳統(tǒng)的系統(tǒng)可靠性計(jì)算方法效率更高。 (2)決策圖擴(kuò)展建模方法 針對(duì)系統(tǒng)部件之間相互獨(dú)立但底事件不相互獨(dú)立的故障樹(shù),提出了基于部件的線性時(shí)間改進(jìn)算法,將其用于故障樹(shù)模塊分解和系統(tǒng)決策圖建模之中,簡(jiǎn)化了系統(tǒng)可靠性的求解過(guò)程;基于系統(tǒng)演化規(guī)律,針對(duì)系統(tǒng)擴(kuò)展后的決策圖建模問(wèn)題,提出了一種決策圖集成建模方法,通過(guò)多個(gè)已知決策圖終節(jié)點(diǎn)和根節(jié)點(diǎn)的疊加,建立了新系統(tǒng)決策圖模型,改變了以往沿襲的系統(tǒng)決策圖重新生成的思想,提高了決策圖建模和算法運(yùn)算的效率。算例結(jié)果表明,結(jié)合這兩種決策圖擴(kuò)展建模方法,將系統(tǒng)故障樹(shù)分解為獨(dú)立模塊,并基于模塊決策圖進(jìn)行集成建模,能夠提高復(fù)雜系統(tǒng)決策圖建模效率。 (3)基于決策圖的系統(tǒng)重要度計(jì)算方法 在Birnbaum重要度、風(fēng)險(xiǎn)業(yè)績(jī)值、風(fēng)險(xiǎn)降低值和F-V重要度等4種典型重要度定義基礎(chǔ)上,通過(guò)分析二態(tài)和多態(tài)重要度的共同組成元素,基于二元決策圖和多態(tài)多值決策圖,分別給出了二態(tài)重要度和多態(tài)重要度的計(jì)算方法,為重要度在復(fù)雜系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)識(shí)別中的應(yīng)用提供了有效的系統(tǒng)模型和算法。通過(guò)算法復(fù)雜度比較,驗(yàn)證了基于決策圖的系統(tǒng)重要度計(jì)算方法比傳統(tǒng)的遍歷故障樹(shù)的計(jì)算方法效率更高。 (4)基于決策圖的共因失效系統(tǒng)重要度計(jì)算方法 針對(duì)二態(tài)和多態(tài)系統(tǒng)受共因失效影響的問(wèn)題,探討了共因失效故障樹(shù)擴(kuò)展方法和共因失效決策圖建模方法,基于二態(tài)和多態(tài)重要度的共同組成元素,提出了基于二元決策圖和多態(tài)多值決策圖的共因失效系統(tǒng)可靠性計(jì)算方法和重要度計(jì)算方法,并通過(guò)算例與不考慮共因影響的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。通過(guò)與基于枚舉的共因失效系統(tǒng)計(jì)算方法進(jìn)行對(duì)比,表明該方法簡(jiǎn)化了可靠性和重要度的求解過(guò)程。
【學(xué)位授予單位】:西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:TB114.3

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2566363

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