为了更科学地分析评估铁路快运货物在途安全风险,将二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)应用到风险故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)中,构建铁路快运货物损失风险评估模型.通过对快运货物损失情况统计,分析得出货物发生损失风...为了更科学地分析评估铁路快运货物在途安全风险,将二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)应用到风险故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)中,构建铁路快运货物损失风险评估模型.通过对快运货物损失情况统计,分析得出货物发生损失风险的直接因素,建立风险故障树.利用香农(Shannon)分解和ite结构选用合适的事件排序方法将故障树转化为BDD.以快运货物损坏风险为例,遍历BDD每个节点计算得出各底事件的概率(Birnbaum)测度和顶事件的发生概率,与FTA方法计算结果对比验证了该方法的正确性及在计算效率方面的优势.实验结果表明:包装质量、恶劣天气和货物对环境的高要求是导致铁路快运货物损坏的关键因素,并对此提出相应的改进措施.展开更多
文摘为了更科学地分析评估铁路快运货物在途安全风险,将二元决策图(Binary Decision Diagram,BDD)应用到风险故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)中,构建铁路快运货物损失风险评估模型.通过对快运货物损失情况统计,分析得出货物发生损失风险的直接因素,建立风险故障树.利用香农(Shannon)分解和ite结构选用合适的事件排序方法将故障树转化为BDD.以快运货物损坏风险为例,遍历BDD每个节点计算得出各底事件的概率(Birnbaum)测度和顶事件的发生概率,与FTA方法计算结果对比验证了该方法的正确性及在计算效率方面的优势.实验结果表明:包装质量、恶劣天气和货物对环境的高要求是导致铁路快运货物损坏的关键因素,并对此提出相应的改进措施.
