基于威胁分析的高速铁路信号系统风险评估方法

高速铁路信号系统是实现列车安全运行的关键基础设施，一旦发生设备或系统功能性故障极易导致安全事故. 为此，提出了一种功能安全视角下用于高速铁路信号系统风险评估的模糊综合评价方法. 该方法在改进模糊综合评判和层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）的基础上，加强系统威胁场景分析，并建立各场景下风险因素耦合关系. 首先，分析高速铁路信号系统中影响行车安全的5类44个威胁场景，以系统功能安全事故为分析准则层、威胁类别为因素层，构建递阶层次结构；然后，根据主观评价确定结构中各要素权重，结合评语集对风险进行综合评估，并根据各场景风险值变化动态调整各层级和因素的权重，使评估结果更为真实，且能在安全风险和信号业务间建立映射关系. 最后，通过评估某客专真实安全数据，得到信号系统风险等级较低的结果，与其他方法测评结果基本一致，验证了该方法的有效性.      

西非铝矾土进口海运供应链风险评估

在分析从西非到我国终端客户的铝钒土进口海运供应链(Bauxit Import Maritime Supply Chain,BIMSC)内部和外部影响因素的基础上,采用故障模式与影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)和模糊贝叶斯网络(Fuzzy Bayesian Network,FBN)相结合的方法,建立BIMSC风险评估方法的概念框架。采用FMEA辨识潜在的失效模式,并剖析失效原因和后果;根据失效模式潜在的因果关系建立贝叶斯网络;利用三角模糊数处理表征风险参数的不确定性,评估BIMSC风险水平,并进行敏感性分析,确定风险因子排序。研究结果表明,港口操作中的违规操作、违规指挥、货物易流态化和安全管理问题是主要的风险因素。     

城轨新线客流成长期进出站量短时预测研究

为准确掌握城轨新线开通初期客流演化态势、提高运输组织合理性,针对新线客流变化不稳定、缺乏历史客流数据等问题,提出城轨新线客流成长期进出站量短时预测方法。通过对新线站点进出站量变化规律的分析,基于改进模糊C均值聚类算法,对考虑客流趋势相似性的城轨站点类型划分方法进行研究,并提出城轨新线站点历史数据库构建方法;基于趋势距离对近邻匹配机制进行优化,并根据多元统计回归对K近邻算法进行改进,提出新线站点客流成长期进出站量短时预测方法;结合广州地铁客流数据,对预测方法的有效性进行验证。研究结果显示:新线站点客流成长期内短时进、出站量平均预测效率较既有方法增加了35.68%、32.23%,预测精度较既有方法增加了38.32%、25.80%。     

基于模糊FMECA的克令吊可靠性分析

文章在传统的FMECA分析基础上,结合克令吊系统的组成特点和故障模式多样性,采用模糊FMECA方法,得到各故障模式危险度综合评价结果。最后针对模糊FMECA的分析过程,提出从因素集划分和专家两方面进行意见收集,并改善分析结果。     

某型司机控制器警惕按钮功能失效故障分析及改进

针对某型司机控制器警惕按钮功能失效故障,从司机控制器工作原理、设计结构及实际运行等方面进行了故障原因分析,并在现有结构基础上,提出有效的改进方案。     

海员在船履职评价指标体系构建

为对海员在船履职情况进行科学评价,建立海员履职评价指标体系,选取履职绩效、履职能力和个人素养等3个指标作为一级评价指标,通过专家权重模糊评价法对海员履职情况进行综合评价。抽选某超大型航运企业船长在船履职材料,应用评价指标体系进行在船履职综合评价,得出可供船长改进工作作参考的评价信息。     

基于SDN的两级大象流负载均衡策略

以SDN网络为基础,提出一种解决数据中心网络拥塞的大象流负载均衡策略,完善了负载均衡整体框架.第一阶段使用sFlow收集网络状态,通过降低大象流误检率,采用突出大象流漏检率并设置阈值以判定可疑大象流;第二阶段应用基于流持续时间判定真正大象流,剔除已变质大象流,并将两阶段的大象流检测方法嵌入整体负载均衡架构中;最后在ubuntu系统环境下利用Mininet搭建胖树网络拓扑,以Ryu为控制器进行仿真模拟测试,通过控制流量负载验证大象流负载均衡策略.试验结果表明,提出的大象流负载均衡策略可提高数据中心网络中大象流与老鼠流的检测效率和网络链路利用率,并可减小网络传输时延.     

基于LabVIEW的便携式通用型司机控制器测试系统

针对现有司机控制器测试台通用性差、价格昂贵、携带不便等缺点,设计了便携式通用型司机控制器测试系统。该系统包括上位机和下位机,检测时只需将控制器接口和测试系统接口对接,即可实现司机控制器相关参数的采集、显示、存储等功能。测试结果表明,测试系统性能稳定、测量精度良好、使用便捷,具有一定的应用价值。     

权重完全未知犹豫模糊混合集成算子的群决策方法及应用

在犹豫模糊环境下,针对评价属性权重和专家权重信息完全未知的情形,结合犹豫模糊混合加权集成算子,提出一种合理有效的群决策方法.首先,依据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则和犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重;接着,分别利用犹豫模糊加权算术平均算子和犹豫模糊混合加权算术平均算子对个体及群体犹豫模糊决策矩阵进行集结;然后,通过犹豫模糊得分函数实现方案的排序和择优;最后,把该方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的有效性和实用性.