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。     

基于贝叶斯网络的CTCS-3级列控车载系统韧性

为弥补现有指标的不足，引入韧性作为非常态事件下CTCS-3级（China train control system-3）列控车载子系统运行稳定性的测度指标. 提出了车载子系统韧性量化评估方法，构建了基于贝叶斯网络（Bayesian network, BN）的韧性评估模型，并定义了5种基于韧性的部件重要度指标；进一步利用贝叶斯网络双向推理功能，计算了车载子系统在不同扰动情景下的韧性及部件重要度指标. 研究结果表明:韧性可全面描述车载子系统抵御扰动和从扰动中恢复的能力，非常态事件扰动下，韧性与可用性指标存在明显差异；不同扰动情景下系统韧性明显不同，扰动发生时，车载子系统面临磁暴影响时的韧性为0.8017，而遭遇雷电时的韧性为0.8819，面临冰雪扰动时的韧性为0.9880；部件重要度存在情景依赖，同一部件在不同扰动情景下重要度排序可能不同，且可能随时间动态变化.      

基于贝叶斯网络的地铁牵引变电所可靠性分析

地铁牵引变电所作为城市轨道交通系统的关键环节,其可靠性研究对保障系统安全稳定运行有着重要意义。为了对地铁牵引变电所(简称:变电所)展开可靠性评估,利用GeNIE仿真软件,基于贝叶斯网络,构建了典型变电所静态下的可靠性模型,计算了变电所的初始故障概率;利用动态贝叶斯网络对典型变电所在时间维度上展开可靠性分析,精确地计算了变电所失效概率随时间变化的曲线;利用贝叶斯网络的双向推理功能找到变电所的薄弱环节,对变电所关键节点的识别、维护以及网络结构设计优化具有一定的意义。     

专家系统在分散自律调度集中系统中的应用

描述了将专家系统理论应用于分散自律调度集中系统的车站自律机的设计,给出了自律机专家系统的知识库、推理机的构架及原理,并介绍了自律机知识库自学习机制.由于采用了专家系统,从而提高了自律机的自动化和智能化程度.     

可拓知识库的构建

提出采用关系数据库构建可拓知识库，利用可拓学中物元、事元来描述知识中的信息单元及其联系，对信息单元相关性进行评级，利用关系数据库的特点能对可拓知识库进行查询、插入、删除、更新操作，采用程序推理式的语言描述知识，使计算机能自学习，实现人工智能构建可拓知识库。     

锚喷支护设计专家系统的研究

锚喷支护设计专家系统（ＰＴＥＳ）是在广泛收集国内外锚喷支护设计的理论知识和广大支护专家群体丰富设计经验的基础上，结合国家标准锚喷支护设计规范，应用专家系统技术研制而成的。它是一个以人－机对话为主，具有多模块、多功能的智能化程序设计软件。它能模仿人类专家的思维方式和思维过程，最终根据工程类型、地质条件、围岩类别、工程断面形状和尺寸等因素确定工程的支护形式和支护参数。     

基于贝叶斯网络的轨道交通司机胜任力评价

根据调查分析得到轨道交通司机胜任力评价的4个一级评价指标和16个二级评价指标。将此评价指标作为变量,基于贝叶斯网络原理,构建司机胜任力贝叶斯网络。选取职业心理特征和职业理论特征作为中间节点,规章制度掌握程度、车辆理论知识水平、学习能力和复杂反应能力作为父节点,司机胜任力作为子结点,得到简化的司机胜任力子贝叶斯网络。利用该子贝叶斯网络对实例的分析结果表明:司机职业心理特征对司机胜任力影响较大;评价结果准确地反映了司机胜任力各项评价指标间的相互作用关系;该方法可为司机的选拔、培训和退役提供定量分析的依据。     

基于贝叶斯网络的接触网运行可靠性分析

将贝叶斯网络法应用于接触网系统的可靠性分析中,结合项目调研结果和故障树分析法,建立了在役接触网系统及其关键元部件的贝叶斯网络模型并进行了可靠性分析,找到了影响系统可靠性的薄弱环节与主要因素,最后给出了提高接触网运行可靠性的几点建议。     

基于知识库的调车计划自动编制系统

解体钩计划编制是编组站最具有个性化的工作。通过分析钩计划编制中存在的问题和现状,介绍调车计划自动编制系统结构,以武汉北编组站为例,阐述知识库编制钩计划的方法,分析知识表示、知识推理和知识获取的理论依据。     

一类驼峰调车事故的贝叶斯网络模型研究

驼峰跟钩撞车及侧面冲突调车事故会给驼峰调车作业带来较大安全隐患,影响驼峰解体作业的效率和能力。从技术条件角度考虑,对线路、车辆以及调车设备3个方面因素进行分析。鉴于驼峰系统是复杂的大系统,具有不确定性的特点,考虑贝叶斯网络能较好解决不确定性问题,建立跟钩撞车及侧面冲突调车事故的贝叶斯网络模型。利用Matlab中的BN推理工具软件包BNT计算顶上事件的发生概率以及基本事件的后验概率。结果表明:影响此类调车事故的主要因素为线路和车辆两方面。