一、人误的相关分析方法（论文文献综述）
刘坤秀,郑腾蛟,田秀峰,刘鑫伟,张佳佳[1]（2021）在《火灾人员可靠性分析Scoping方法改进研究》文中进行了进一步梳理NUREG—1921导则是一项专门的火灾人员可靠性分析（Human reliability analysis,HRA）导则,代表最先进的火灾HRA水平。该导则提出了一种新的评估火灾后人误事件的Scoping方法,能获得更合理的人误概率筛选值,但Scoping方法在实际项目中使用起来比较繁复,需进一步优化和改进。基于NUREG—1921导则和工程项目经验,本文对Scoping方法进行了优化和改进,形成一种改进的Scoping方法。本文首先介绍了该研究的背景和意义;然后分析了Scoping方法中存在的问题并提出相应的改进建议;从定性分析和定量分析两方面阐述了改进后Scoping的主要内容;最后通过一个工程实例,描述了改进的Scoping方法在火灾HRA中的应用。经实践验证,改进的Scoping方法在工程应用中更为简洁、更易于实施。
张佳佳,田秀峰,宫宇,钱鸿涛,王小海[2]（2021）在《核电厂HRA相关性问题研究及应用》文中研究指明在概率安全分析（PSA）中,人员可靠性分析（HRA）的重要性逐渐突显,其中,HRA相关性问题的处理对PSA结果有较大影响,逐渐成为核安全审评和核工业界重点关注的问题。国内外HRA相关性处理的理论众多,然而用于工程实践的可供操作的理论十分有限。本文对核电厂HRA相关性问题,包括基本概念、相关性因素和水平、联合人误概率等进行研究,总结形成了应用于核电厂工程实践的HRA相关性分析的一般方法和步骤。应用该分析方法和步骤,以国内某核电厂一级PSA结果中同一最小割集的人员相关性组为例,分别采用SPAR-H和NUREG-1921方法建模进行对比分析。结果表明,对最小割集HRA相关性处理与否对结果影响较大,且两种分析方法的相关性处理结果有较大差异。建议在同一项目中使用的HRA相关性分析的方法应保持一致,定性分析和定量分析并重,尽可能详细记录分析过程的所有信息,保证分析结果可追溯、可审查、可再现和可更新。
张文琳[3]（2021）在《基于改进CREAM的城市轨道交通事故人因分析》文中研究说明随着城市轨道交通的快速发展,人们对其运行封闭、空间狭小、客流集中、应急疏散空难等特点所关联的许多安全风险问题也更加关注。而人的不安全行为是导致城市轨道交通事故发生的最直接因素,因此对人的可靠性进行分析必不可少。本文通过大量学习文献,分析现有人因可靠性分析方法的优缺点,选定认知功能更复杂、人误概率计算更精确的认知可靠性和失误分析方法（CREAM）,本文首先利用CREAM追溯法,构建了城市轨道交通系统人因事故追溯表,并通过实际案例对城市轨道交通突发事故中的人因失误进行详细分析。之后详细分析了该方法定量分析中的基本法和拓展法,指出传统CREAM的不足。其次,根据传统CREAM的不足,本文针对基本法和拓展法分别提出不同的改进方法。在基本法的改进中,本文对影响CPC因子的因素进行细化,并将由于人的内在因素导致的认知功能失效转换为情景环境的进一步恶化,之后采用三角形隶属函数对CPC因子的评分进行模糊化,提出CPC因子之间的相互影响与影响程度,根据证据推理计算每条IF-THEN规则中四种控制模式的置信度,在得到置信度后,将CPC因子与带有置信度的控制模式转化为贝叶斯网络,结合全概率公式得出更精确的人误概率公式。在拓展法的改进中,本文在对认知功能失效概率基本值的修正中,提出环境影响因子,即CPC因子水平为改进的个数越多,对人因可靠性具有越积极的影响。最后,将改进后的CREAM法应用在城市轨道交通领域,并给出城市轨道交通系统提高人因可靠性的合理化建议与措施。
郭北苑,张学莹,张玉乾,杨超[4]（2021）在《工程和设计中人因工程学方法的适应性分析》文中研究表明目的通过构建一个多维的人因工程学方法适应性分析模型,为人因工程领域研究人员在繁多的人因工程学方法中确定合适的方法解决工程和设计问题提供思路与指导。方法调研人因工程学方法,构建了一个包含十一个大类76种人因工程学方法的方法集,然后从研究对象、信效度、资源成本以及时间成本四个维度对人因工程学方法的遴选过程展开分析,探讨了适应性分析模型各维度在应用过程中不同分析顺序、不同等级设定级别等对适应性分析的影响,通过案例探讨了该适应性分析方法在实际工作中的应用。结论人因工程学方法适应性分析方法可以针对目标分析场景有效地筛选出合适的人因工程学研究方法,本方法具有简约直观的特点,在应用中不需要大量的计算,可以为人因工程学方法适应性分析提供方法筛选的思路。
孙延浩[5]（2020）在《高速铁路行车调度系统可靠性评估方法研究》文中研究指明调度系统是铁路运输组织的核心之一,是保证列车安全、准时、高效运行的重要屏障。近几年,我国高速铁路迅猛发展,截止到2019年底,我国高速铁路通车里程达3.5万公里,高居世界首位。高速铁路高速度、高密度、大运量的特点对调度系统带来了严峻的挑战和更高的要求。强化高速铁路行车调度系统的可靠性和安全性,对高速铁路的安全运营十分关键。高速铁路行车调度系统作为一个“人-机”交互的高耦合性系统。其结构庞大,元素众多、功能复杂。系统内的各种设备不仅具有各自的独立性,同时又具有一定的关联性,再加上系统内“人”的随机性,导致高速铁路行车调度系统的可靠性研究变的十分困难。因此目前对于高速铁路行车调度系统可靠性研究大部分都停留在定性层面的分析上,而未进行深入的研究。针对目前存在系统可靠性研究不够深入的问题,本文从系统的关键设备和节点入手,围绕硬件、软件、人因以及系统层级四个维度对可靠性进行深入的解构和分析。本文的主要研究内容如下:（1）详细梳理了高速铁路行车调度系统的组织架构、岗位设置、业务功能以及信息交互,并根据系统信息传递机制和信息属性,基于复杂网络理论构建了高速铁路行车调度系统的拓扑网络结构图。通过对系统节点和边的重要度分析,验证了高速铁路行车调度系统在整个调度系统中的核心地位和作用,同时也得出了列车调度员是中心关键节点,自律机是车站关键节点的结论。（2）针对高速铁路行车调度系统在运营或者维护时存在大量的故障记录无法得到有效的利用的问题,构建了基于词频-逆向文件频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）和Text-Rank的算法模型,通过该模型提取到系统故障的关键词,并在此基础上通过运用狄利克雷模型提取到系统故障的关键主题。通过对系统的关键词和主题特征进行分析,发现车站系统是高速铁路行车调度系统的故障多发地点,而自律机为车站子系统的故障多发设备。（3）针对系统中自律机设备在可靠性分析中状态方程求解难的问题,提出一种基于马尔可夫过程的公式法,该公式使得状态可靠性分析不再通过繁琐的拉普拉斯变换或者C-K（Chapman-Kolmogorov）方程进行求解,通过计算结果证实,该方法与拉普拉斯变换方法得出的结果一致。（4）针对自律机设备可靠性分析中忽视自律机切换单元故障以及没有考虑修理工的问题,提出了一种扩展的马尔可夫过程方法,该方法通过引进补充变量法,使得马尔可夫过程依然可以对修理工休假时间和维修时间服从一般分布的自律机系统进行可靠性建模分析。通过分析发现,修理工的休假时间对可靠性影响较大,因此在成本一定的情况下,应合理安排修理工的休假时间。（5）针对自律机软件测试过程中发现的软件故障检测率不规则的问题,通过引进不规则模型参数,提出一种改进的非齐次泊松过程（Non-Homogeneous Poisson Process,NHPP）类的软件可靠性分析模型,并将该模型运用到自律机软件测试中。依据测试故障数据。计算出当测试天数为45天时可以达到规定条件下的可靠性要求。（6）作为一个“人-机”交互系统,对于调度员进行可靠性建模分析不可或缺。考虑到认知可靠性与失误分析法（Cognitive Reliability and Error Analysis Method,CREAM）易于操作分析,因此在CREAM基本法的基础提出一种改进方法。该方法使得CREAM法对人误操作概率的推算不再是个区间值,将该方法用以调度员的人误概率计算,并以“CTC控制模式转化”和“列控临时限速”为例进行了实际应用分析。（7）针对目前缺乏面向系统层面可靠性综合评估的问题,提出一种基于群决策和区间二元语义的评估方法。群决策方法降低了专家主观评价系统可靠性带来的主观性。采用区间二元语义作为系统评估的语言,降低了系统可靠性评估过程出现的信息丢失问题,提高了评估结果的可信度。
李辰岭[6]（2019）在《高速铁路运行控制系统混合事故致因模型研究》文中研究指明高速铁路运行控制系统是高速铁路的核心系统和关键装备,对于确保高速列车的运行安全和运输效率起着决定性的作用。一旦高速铁路运行控制系统出现问题,将会造成行车中断,甚至是车毁人亡的严重后果。为了提高系统的安全性、防止铁路事故的发生,必须采用科学、有效的模型及方法对铁路事故致因形成机理进行刻画和分析。人为因素在系统安全中起着重要作用。不仅在系统运行阶段,还在系统开发和运行管理阶段,人员的行为都会影响到系统的安全。在高速铁路运行控制系统中,人员与技术系统共同防护系统安全。但是,人员本身也是一个复杂系统,受到技术系统、组织管理和社会等众多因素的影响,很难像技术系统那样设计其安全特性。因此,如何系统性的从人-机-环的基础上以人机交互为中心分析系统事故致因机理是当前亟待解决的系统安全问题。论文针对高速铁路运行控制系统事故致因分析问题需求,建立基于系统理论事故模型及过程（Systems-Theoretic Accident Model and Process,STAMP）的高速铁路运行控制系统的混合事故致因模型,并在此基础上构建事故分析方法。首先,在深入研究高速铁路运行控制系统的社会技术系统特征的基础上,构建安全管理和运行控制的混合事故致因模型,体现系统中的管理影响、人机混合特性。然后,基于人为因素分析和分类系统（Human Factors Analysis and Classification System,HFACS）和文献信息挖掘,构建了针对高速铁路运行控制系统混合事故致因模型的系统性事故致因分类系统—SACCS（Systematic Accident Cause Classification System）,结合网络分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）形成了系统事故致因识别与权重分析方法。再者,为了挖掘致因之间的关系,基于组件交互提出了拓展型透镜模型——ELM（Extended Lens Model）,以消除“事后之明（Hindsight biases）”分析的弊端,并在分析过程中引入了多对象多感知的组合拓展透镜模型分析方法;同时,提出多致因并发传播的事故致因影响传播模型,并用于定量分析事故致因的敏感度和动态影响。以此形成了针对高速铁路运行控制系统的混合事故致因模型及分析方法,从而更加准确、高效的识别事故致因因素及评价。为保证方法的可靠性及正确性,通过专家调查问卷的方式使用Krippendorff-Alpha指标对所提的模型进行评价。论文的主要创新点:（1）拓展STAMP理论中的分层安全控制结构。以系统理论和控制理论为基础,根据高速铁路运行控制系统及管理过程特点,拓展STAMP的分层安全控制结构,构建系统开发、运营管理和运行过程的多过程事故致因模型,更准确的刻画系统中安全影响因素及影响机理,引导分析人员更全面的理解系统中可能存在的事故致因因素及影响。（2）提出系统性事故致因分类系统——SACCS。基于HFACS,根据高速铁路运行控制系统及事故特征,构建包括组织管理、过程监管、行为影响因素、人的不安全行为、技术系统的不安全状态及环境信息等六类的事故致因因素;在致因特点的基础上,构建SACCS致因与控制回路的关联关系;为分析人员提供全面的致因分类,引导分析人员识别出详细的事故致因。（3）提出拓展型透镜模型——ELM。在认知理论透镜模型基础上,提出了多过程映射的拓展型透镜模型,用于系统组件交互分析,识别致因关联关系,以此形成系统性回溯分析方法;根据高速铁路运行控制系统的特征,将ELM的使用拓展为“情境事件”和“感知者”之间的多重对应的分析,分析系统组件交互中的多重影响;为分析人员提供了致因因素关系分析的有效分析方法,一定程度上避免“事后之明”的弊端,更准确的分析致因因素之间的关系,尤其是人误致因。（4）拓展致因影响传播模型。在传统的致因影响传播模型基础上,增加多因素的并发和传播模式,更加客观的表示系统事故中致因发生的实际情况;给出致因影响传播网络的初始状态确定方法,及致因影响传播的计算方法和致因敏感度计算方法;为分析人员提供一种事故致因因素动态评估方法,更准确的评估致因因素在事故发生过程中的作用及事故的形成动态过程,为事故的检测和预警提供基础。最后,论文以“7.23”甬温线动车事故分析为例,采用本文所建立的混合事故致因模型及方法研究案例中的事故致因,得到了事故发生的致因因素及致因影响网络,然后通过静态和动态两个方面对致因因素进行评价,得出致因因素对事故的影响权重及灵敏度。
庾睿[7]（2019）在《本体驱动贝叶斯网的空管人为差错分析应用研究》文中进行了进一步梳理面对外界复杂空管运行态势信息,管制员需要快速响应并及时做出正确决策。管制任务繁重和精神压力大,使得人为差错不可避免。为提升空管运行品质,并辅以风险把控决策建议,提出本体驱动贝叶斯网络建模技术,利用本体语义描述逻辑形式化表示领域知识,在此基础上结合贝叶斯网络（Bayesian Network,BN）概率推理机制对空管安全相关不确定性信息进行量化分析,并给出防范措施建议。通过总结归纳不确定性信息处理、可靠性评估和故障诊断等领域中本体和贝叶斯网络集成建模技术的应用现况,结合管制活动特点,参考领域相关文献和实际管制工作经验,设计本文研究方法的整体框架。采用知识工程建模方法,利用本体语义描述逻辑对领域概念、属性及关系进行形式化表述,在此基础上开展空管人为差错不安全事件数据机器学习,利用BN概率推理机制对空管安全风险演变机制进行分析,并给出相应的防范和应对措施。研究分析结果表明,本文所提方法提高了飞行冲突态势感知能力,可实现管制移交人误关键致因诊断,提升了机场场面运行风险管控水平;实现了空管人为差错领域知识的有效管理,以及风险有关不确定性概率信息合理量化,为空管运行安全保障信息智能化提供了更好的应用支撑。
郑腾蛟[8]（2019）在《数字化核电厂人误模式及可靠性研究》文中认为随着计算机与数字化技术的发展,核电领域正处于运行反应堆改造、新的反应堆建造、先进反应堆在设计的阶段。对于1990年后建造的机组,控制和安全系统中部分或全部安装了数字化仪控,操纵员工作环境的变化使得操纵员的行为模式﹑工作负荷等产生了新的变化。而另一方面,有关数字化控制系统中的人因失误与人因可靠性分析（HRA,Human reliability analysis）的研究还处于起步阶段,其中影响人因可靠性分析水平的重要因素就是缺乏充分的人员绩效数据。因此,本文以核电厂数字化核电厂中操纵员的人因失误和人因可靠性分析为研究对象进行定性分析,通过在调研当前HRA方法与宏观认知模型的基础上,建立了宏观认知框架,对国内1993-2017年661份核电厂运行报告进行了统计分析,获得以下研究成果:（1）识别了数字化核电厂的人员人误模式,为数字化核电厂人因数据的收集提供依据。通过与模拟技术核电厂进行比较,发现数字化核电厂与模拟技术核电厂的任务类型大致相似,但数字化核电厂信息来源类型更多样化,信息数量增多,同时计算机辅助支持系统﹑数字化界面可以辅助操纵员进行图形对比与辅助预测,相比模拟技术核电厂更多基于技能与经验进行操作与决策,工作负荷有所降低,有助于操纵员做出正确决策。（2）基于SPAR-H方法的影响因素分类,识别了导致数字化核电厂人因事件的根原因与分布特征。知识水平不足﹑可用时间不足﹑规程内容不完善和工作前没有进行充分的研究是导致数字化核电厂人因事件最主要的几个根原因。（3）通过与模拟技术核电厂人因事件进行统计与对比研究,发现人因失效仍是导致数字化核电厂事故的重要原因,数字化技术在核电厂的应用并没有使人因事件占核电厂事故总数的比例得到本质的下降。但是操纵员的宏观认知失效类型分布发生了新的变化,不同影响因素对不同宏观认知功能产生影响的途径也有所不同。本文通过对应分析,获出了不同认知失效类型与根原因间的关系。（4）基于工程实践经验建立了符合数字化核电厂特征的SPAR-H方法影响因素水平确定原则,并通过案例分析验证了其可行性。本文的研究成果为数字化HRA方法的探索提供了理论基础。
孙婧[9]（2018）在《FMECA在核电厂人误分析中的应用研究》文中提出随着核电厂商运核电机组的增多,人因对核电厂安全性的重要影响日益凸显。但是,目前人员可靠性分析（Human Reliability Analysis,HRA）工具中的人误分析各有缺陷,普遍的是缺乏人员行为分析和定性分析,另外也有的方法对原因分析不足、难以使用。因此有必要为人误分析归纳人误模式和原因,而借鉴硬件中故障模式、影响与危害性分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA）的方法,归纳核电厂人误模式和原因,以达到人误分析的目的。FMECA是工业中广泛使用的一种可靠性分析方法,其对产品所有可能故障模式、原因和影响进行归纳分析,并对每种故障模式严重程度和危害度予以分析。该方法可对产品故障模式准确辨识,得到了业内的认可,成为系统研制中必须完成的一项可靠性分析工作。将人误分析中的相关要素移植到FMECA方法中,可以得到一种新的人误分析方法——人误模式、影响与危害性分析（Human Error Mode,Effects and Criticality Analysis,HEMECA）。HEMECA基于先进的认知可靠性模型,具备FMECA方法的多种优势,可对核电厂人误模式进行辨识,分析模式相关原因和影响,并对人误模式进行严重度和危害性分析。本文为此主要做了以下工作:（1）阐述FMECA和人误分析的重要概念,分析了现存HRA方法的不足,通过比较FMECA和人误分析中相似概念的异同（如故障模式和人误模式、根本原因和绩效形成因子（Performance Shaping Factor,PSF）等）为本文新方法要素进行定义,阐明新方法的可行性。（2）基于对HRA方法评价准则的调研,构建核电厂HEMECA方法体系,采用创新的方法形成人误模式清单并与PSF关联,形成易操作使用的人误模式体系。同时,对严酷度、危害性定性分析进行定义,设计输出表格和方法实施步骤。（3）应用构建的HEMECA方法体系,对国家核安全局2016年的典型人因事件、三哩岛事故以及华龙一号假想严重事故中的人因进行追溯和预测分析。结果表明追溯性分析与已有报告结果吻合较好,预测性分析可为设计中的电厂提供优化方向,基本可达到核电厂人误分析要求。
魏文斌[10]（2016）在《建筑作业场所人因可靠性量化分析研究》文中提出近年来我国建筑业持续稳定快速发展,对国民经济的带动作用不断增强,但与此同时,由于建筑业存在的工作强度大、建设周期长及生产技术复杂等固有特性,建筑工程生产过程中各种问题不断凸显、质量安全事故层出不穷,而其中由于人为失误引发的事故占到了很大比例。本文从人因可靠性理论出发,依据人误致因理论,对典型建筑场所作业特点及操作人员行为特征进行分析,在此基础上构建了建筑作业场所人误致因模型,通过人误诱发因素、人误产生机理及人误模式间的关系分析了建筑作业场所人误行为产生的具体流程,进而获得建筑作业场所人为失误特点及产生机理。针对人因可靠性分析的两个关键方面——人误事件诱发因素辨识及人因可靠性量化分析,提出符合我国建筑业特点的人误诱发因素辨识技术及考虑因素间交互作用的定量化人因可靠性评价方法,并建立与提出的人误预测技术相匹配的人因数据录入与分析系统,为我国建筑工程领域人误事件的预防与减少提供理论、技术支持,具有一定的理论与实际应用价值。引入二值响应模型及虚拟变量回归对建筑工程作业中人误事件出现的概率进行量化分析,建立了建筑作业场所人误概率的logit模型,采用Homser-Lemeshow检验、Wald检验分别对模型整体显着性及每个变量的显着性进行检验,并利用分类表对所建立的logit模型进行预测准确率评价。最后,根据所建立的建筑作业场所人因可靠性量化分析方法,利用Java Web技术开发B/S架构的人因数据录入与分析系统。该系统通过Struts2框架实现了前端MVC,基于Hibernate进行对象关系映射实现数据的持久化,利用Spring框架实现了面向切面编程与控制反转。通过实施SSH架构,对系统各模块实现了高内聚、低耦合开发。
二、人误的相关分析方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、人误的相关分析方法（论文提纲范文）
（1）火灾人员可靠性分析Scoping方法改进研究（论文提纲范文）
| 1 Scoping方法概述 |
| 2 改进后的Scoping方法 |
| 2.1 定性分析 |
| 2.1.1 可行性评估 |
| 2.1.2 关键的PSFs |
| 2.1.3 时间裕量（Tm) |
| 2.2 定量分析 |
| 2.2.1 操作不受火灾影响 |
| 2.2.2 操作受火灾影响 |
| 2.3 优化小结 |
| 3 案例应用 |
| 3.1 定性分析 |
| 3.1.1 可行性评估 |
| 3.1.2 绩效形成因子： |
| 3.1.3 时间裕量（Tm) |
| 3.2 定量分析 |
| 4 总结 |
（3）基于改进CREAM的城市轨道交通事故人因分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 人因可靠性分析研究现状 |
| 1.2.2 城市轨道交通人因可靠性研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究思路 |
| 2 城市轨道交通人因事故分析理论基础 |
| 2.1 城市轨道交通人因事故的形成和发生 |
| 2.2 人因可靠性分析理论基础 |
| 2.2.1 现行主要HRA方法评价及其比较 |
| 2.2.2 传统CREAM的基本法和扩展法 |
| 2.2.3 传统CREAM方法的不足 |
| 3 基于CREAM的城市轨道交通人因事故根原因追溯分析 |
| 3.1 CREAM根原因追溯分析 |
| 3.1.1 追溯分析框架 |
| 3.1.2 城市轨道交通系统人因失误追溯表 |
| 3.2 城市轨道交通人因事故追溯分析案例 |
| 4 传统CREAM的改进 |
| 4.1 改进方法理论基础 |
| 4.1.1 模糊逻辑 |
| 4.1.2 证据推理 |
| 4.1.3 贝叶斯网络 |
| 4.1.4 层次分析法 |
| 4.2 CREAM基本法的改进 |
| 4.2.1 CPC因子评估因素的细化及其模糊化 |
| 4.2.2 建立模糊规则库 |
| 4.2.3 CPC因子之间的相互影响性 |
| 4.2.4 置信度计算 |
| 4.2.5 基于贝叶斯网络的证据推理 |
| 4.2.6 人因失误概率计算 |
| 4.3 CREAM扩展法的改进 |
| 4.3.1 环境影响效应 |
| 4.3.2 人因失误概率 |
| 5 改进CREAM定量分析预测在城市轨道交通系统中的应用 |
| 5.1 改进CREAM基本法的应用 |
| 5.1.1 情景描述 |
| 5.1.2 CPC因子模糊化 |
| 5.1.3 置信度计算 |
| 5.1.4 班组成员人误概率 |
| 5.2 改进CREAM拓展法的应用 |
| 5.3 提高城市轨道交通人因可靠性措施 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）工程和设计中人因工程学方法的适应性分析（论文提纲范文）
| 1 人因工程学方法 |
| 1.1 方法来源 |
| 1.2 分析维度 |
| 1.3 方法评级 |
| 2 人因工程学方法的多维分析 |
| 2.1 单维分析 |
| 2.1.1 研究对象 |
| 2.1.2 资源成本 |
| 2.1.3 信效度 |
| 2.1.4 时间成本 |
| 2.2 四维分析 |
| 3 案例 |
| 3.1 案例研究 |
| 3.2 讨论 |
| 4 结语 |
（5）高速铁路行车调度系统可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 依托课题 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 相关定义 |
| 1.2.1 系统 |
| 1.2.2 系统可靠性 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 硬件可靠性 |
| 1.3.2 软件可靠性 |
| 1.3.3 人因可靠性 |
| 1.3.4 整体系统可靠性 |
| 1.3.5 高速铁路行车调度系统可靠性 |
| 1.3.6 既有研究现状评述 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 高速铁路行车调度系统结构与作用 |
| 2.1 高速铁路行车调度系统概述 |
| 2.1.1 高速铁路行车调度系统岗位设置 |
| 2.1.2 高速铁路行车调度系统内部设备 |
| 2.1.3 高速铁路行车调度系统相关设备 |
| 2.1.4 高速铁路行车调度系统功能 |
| 2.2 高速铁路行车调度系统信息交互 |
| 2.3 高速铁路行车调度系统地位分析 |
| 2.3.1 复杂网络理论基本原理 |
| 2.3.2 高速铁路行车调度拓扑结构的构建 |
| 2.3.3 节点和边的重要度排序 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高速铁路行车调度系统故障数据分析 |
| 3.1 故障数据预处理 |
| 3.2 故障关键词提取 |
| 3.2.1 TF-IDF算法 |
| 3.2.2 平均信息熵 |
| 3.2.3 Text-Rank算法 |
| 3.3 隐含狄利克雷模型 |
| 3.3.1 隐含狄利克雷分布 |
| 3.3.2 参数估计 |
| 3.3.3 确定主题个数K |
| 3.4 故障数据分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 高速铁路行车调度系统设备可靠性评估 |
| 4.1 车站自律机 |
| 4.2 自律机硬件系统可靠性分析 |
| 4.2.1 硬件可靠性相关指标 |
| 4.2.2 硬件可靠性建模数学基础 |
| 4.2.3 不考虑故障修复下硬件可靠性研究 |
| 4.2.4 考虑故障修复下硬件可靠性研究 |
| 4.3 自律机软件系统靠性分析 |
| 4.3.1 软件可靠性相关定义 |
| 4.3.2 软件可靠性建模数学基础 |
| 4.3.3 经典NHPP软件可靠性模型 |
| 4.3.4 改进NHPP软件可靠性模型 |
| 4.3.5 自律机软件可靠性测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于CREAM的行车调度人员可靠性分析 |
| 5.1 人因可靠性基础理论 |
| 5.1.1 人因失误相关概念 |
| 5.1.2 人因可靠性分析基本方法 |
| 5.2 基于改进CREAM法的人因可靠性评估 |
| 5.2.1 CREAM法理论 |
| 5.2.2 CPC因子的评估细则 |
| 5.2.3 CPC隶属函数的建立 |
| 5.2.4 CPC因子权重确定 |
| 5.2.5 计算人误概率HEP |
| 5.3 高速铁路行车调度人员可靠性评估 |
| 5.3.1 高速铁路行车调度人员工作场景 |
| 5.3.2 CPC评分值的计算 |
| 5.3.3 模型的合理性分析与验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于群决策的系统可靠性综合评估 |
| 6.1 二元语义基本理论 |
| 6.1.1 二元语义 |
| 6.1.2 区间二元语义 |
| 6.2 群决策评估方法 |
| 6.2.1 群决策在可靠性评估的应用 |
| 6.2.2 指标权重和专家权重的确定 |
| 6.3 综合平均模型的构建 |
| 6.3.1 雷达图综合模型 |
| 6.3.2 系统可靠性评估 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究工作 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）高速铁路运行控制系统混合事故致因模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 术语表 |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 事故致因模型研究 |
| 1.3.2 事故分析中人因识别及分析方法的研究 |
| 1.3.3 当前研究的不足及研究内容 |
| 1.4 论文主要内容和篇章结构 |
| 2 系统事故致因模型及研究方法综述 |
| 2.1 社会技术系统理论 |
| 2.2 系统性事故致因模型及事故分析方法 |
| 2.2.1 基于分层的社会技术系统事故模型及分析方法 |
| 2.2.2 基于功能共振事故模型及分析方法 |
| 2.2.3 基于系统理论的事故模型及分析方法 |
| 2.2.4 三种模型及方法的对比分析 |
| 2.3 人误因素建模与分析方法 |
| 2.3.1 人误及诱发因素分析 |
| 2.3.2 人误形成机理建模与分析方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高铁运行控制系统混合事故致因模型框架 |
| 3.1 高速铁路运行控制系统 |
| 3.1.1 系统组成 |
| 3.1.2 系统组件交互 |
| 3.1.3 高速铁路运行控制系统层次结构特征 |
| 3.2 高速铁路运行控制系统安全 |
| 3.2.1 系统理论安全观 |
| 3.2.2 高速铁路运行控制系统安全威胁来源 |
| 3.3 高速铁路运行控制混合事故致因模型框架 |
| 3.3.1 系统理论的模型要求 |
| 3.3.2 模型基础 |
| 3.3.3 模型内容 |
| 3.3.4 基于高速铁路运行控制混合事故致因模型的分析框架 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于SACCS的高铁运行控制系统事故致因识别与权重分析 |
| 4.1 系统性事故致因分类系统—SACCS |
| 4.1.1 SACCS构建方法 |
| 4.1.2 SACCS的分层致因 |
| 4.1.3 SACCS的可靠性验证 |
| 4.2 基于网络分析法(ANP)的致因权重计算 |
| 4.2.1 网络分析法(ANP)结构 |
| 4.2.2 权重计算的基本步骤 |
| 4.3 致因识别与权重分析 |
| 4.3.1 SACCS与控制回路 |
| 4.3.2 致因识别与分析流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于ELM的高铁运行控制系统事故致因关系及动态影响分析 |
| 5.1 高速铁路运行控制系统中的交互 |
| 5.2 透镜模型(Lens Model) |
| 5.3 基于透镜模型的系统事故致因关系分析 |
| 5.3.1 高速铁路运行控制系统交互的透镜模型 |
| 5.3.2 拓展型透镜模型分析应用 |
| 5.4 基于级联失效的事故致因关系动态影响分析 |
| 5.4.1 系统性事故致因关系网络—SACN |
| 5.4.2 事故致因关系动态影响分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于Krippendorff-Alpha的高铁运行控制系统事故致因模型评价 |
| 6.1 系统事故致因模型评价指标体系 |
| 6.1.1 系统性文献综述方法 |
| 6.1.2 模型评价指标 |
| 6.2 高铁运行控制混合事故致因模型评价 |
| 6.2.1 调查问卷和数据收集 |
| 6.2.2 Krippendorff-α计算方法 |
| 6.2.3 模型可靠性计算 |
| 6.2.4 模型效用计算 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 案例分析:“7.23”甬温铁路事故致因分析及评价 |
| 7.1 案例介绍 |
| 7.1.1 线路和设备情况 |
| 7.1.2 事故发生经过 |
| 7.2 基于高速铁路运行控制混合事故致因模型的分析 |
| 7.2.1 事故相关的系统及系统危险 |
| 7.2.2 系统分层安全控制结构 |
| 7.2.3 事故致因识别及权重分析 |
| 7.2.4 事故致因关系及动态影响分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 结论 |
| 8.1 研究结果 |
| 8.2 论文创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 事故致因检索文献列表 |
| 附录B 高铁列控系统混合事故致因模型评价 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）本体驱动贝叶斯网的空管人为差错分析应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空管人为差错研究现状 |
| 1.2.2 本体研究现状 |
| 1.2.3 本体贝叶斯网络融合研究现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术流程 |
| 1.5 论文组织架构 |
| 第二章 本体和BN集成建模方法 |
| 2.1 本体概述 |
| 2.1.1 本体构建方法 |
| 2.1.2 构建流程 |
| 2.2 贝叶斯网络 |
| 2.2.1 贝叶斯网络理论基础 |
| 2.2.2 贝叶斯网络结构及应用 |
| 2.3 本体BN结构转化 |
| 2.3.1 模型转化理论概述 |
| 2.3.2 转化规则 |
| 2.4 集成建模系统框架描述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 Onto-BN框架下空管任务差错耦合效应分析 |
| 3.1 空管任务差错领域分析 |
| 3.1.1 问题概述 |
| 3.1.2 耦合特性分析 |
| 3.2 冲突调配任务本体构建及BN转化 |
| 3.2.1 冲突调配任务本体概述 |
| 3.2.2 Onto-BN转化 |
| 3.3 飞行冲突调配风险识别系统架构 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 仿真计算 |
| 3.4.2 模型验证 |
| 3.4.3 识别关键风险 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 空管人误本体建模及BN诊断 |
| 4.1 空管人误问题现状 |
| 4.1.1 空管人误问题概述 |
| 4.1.2 管制移交人误诊断推理框架设计 |
| 4.2 空管人误本体建模 |
| 4.3 管制移交人误诊断BN |
| 4.3.1 本体BN模型转化 |
| 4.3.2 BN改进模型 |
| 4.4 实例验证 |
| 4.4.1 仿真计算 |
| 4.4.2 结果验证 |
| 4.4.3 重要度评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 集成本体和BN的跑道侵入态势评估 |
| 5.1 跑道侵入人误问题分析 |
| 5.2 本体建模及BN转化 |
| 5.2.1 本体模型 |
| 5.2.2 本体BN转化 |
| 5.3 跑道侵入态势评估BN |
| 5.3.1 BN节点分析 |
| 5.3.2 BN模型修正 |
| 5.4 严重度值评估及最优决策 |
| 5.4.1 BN初始化 |
| 5.4.2 无策略态势评估 |
| 5.4.3 不同策略态势评估 |
| 5.4.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 作者简介 |
（8）数字化核电厂人误模式及可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 人误机理 |
| 1.2.2 人因可靠性方法的研究 |
| 1.2.3 数字化核电厂人因问题的研究 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要研究方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 数字化核电厂人因特征 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数字化仪控系统 |
| 2.3 数字化核电厂人因事件与模拟技术核电厂比较分析 |
| 2.3.1 统计分析分析方法 |
| 2.3.2 核电厂事件原因类型分析 |
| 2.3.3 人因事件中相关核电厂人员分布 |
| 2.3.4 核电厂运行人员认知失误类型分布 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 数字化核电厂人因失误模式与影响因素分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 统计分析方法 |
| 3.3 核电厂宏观认知框架的建立 |
| 3.3.1 人因失误的概念 |
| 3.3.2 宏观认知框架的确定 |
| 3.4 数字化核电厂人误模式 |
| 3.4.1 人误模式的识别 |
| 3.4.2 数字化核电厂任务类型的特点 |
| 3.5 数字化核电厂人员认知的影响因素与根原因 |
| 3.5.1 数字化核电厂事件根原因分析 |
| 3.5.2 根原因与认知失误类型对应分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于SPAR-H方法的数字化核电厂人因失误概率预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 SPAR-H方法 |
| 4.3 PSFs水平确定原则 |
| 4.4 始发事件后数字化SPAR-H方法量化计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 案例研究 |
| 5.1 数字化主控室HRA方法的追溯分析 |
| 5.1.1 追溯分析流程 |
| 5.1.2 举例应用 |
| 5.2 数字化主控室HRA方法的定量化计算 |
| 5.2.1 事件背景介绍 |
| 5.2.2 分析与计算 |
| 5.2.3 结果比较与分析 |
| 第6章 总结展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（9）FMECA在核电厂人误分析中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 FMECA方法技术业已成熟 |
| 1.2.2 人误分析尚存不足 |
| 1.2.3 HEMECA方法尚待发展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献分析法 |
| 1.4.2 比较分析法 |
| 1.4.3 统计分析法 |
| 1.4.4 二维交叉法 |
| 1.4.5 案例分析法 |
| 1.5 本文贡献 |
| 1.6 论文结构 |
| 第2章 FMECA和人误分析方法及理论 |
| 2.1 FMECA分析方法及理论 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 FMECA目的与功能 |
| 2.1.3 FMECA方法分类 |
| 2.1.4 FMECA步骤与内容 |
| 2.2 人误分析方法及理论 |
| 2.2.1 人误的定义 |
| 2.2.2 人误分析方法 |
| 2.2.3 人机系统 |
| 2.2.4 人员行为和认知心理学 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 HEMECA方法理论研究 |
| 3.1 开发HEMECA的意义 |
| 3.1.1 现存人误分析的不足 |
| 3.1.2 HEMECA方法的优势 |
| 3.2 HEMECA要素定义 |
| 3.2.1 故障模式与人误模式 |
| 3.2.2 根本原因与PSF |
| 3.2.3 影响和严酷度分析 |
| 3.2.4 危害性分析 |
| 3.2.5 措施与屏障分析 |
| 3.2.6 表格设计 |
| 3.3 HEMECA方法的可行性 |
| 3.3.1 理论可行性 |
| 3.3.2 技术可行性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 核电厂HEMECA方法构建 |
| 4.1 核电厂中的人误分析 |
| 4.1.1 核电厂人误分析内容和意义 |
| 4.1.2 核电厂人误分析方法评价准则 |
| 4.2 核电厂HEMECA方法要素 |
| 4.2.1 人误模式 |
| 4.2.2 人误原因 |
| 4.2.3 人误影响和严酷度定义 |
| 4.2.4 危害性分析定义 |
| 4.2.5 纵深防御层级和实体屏障 |
| 4.2.6 HEMECA表格设计 |
| 4.3 HEMECA方法的实施 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 核电厂HEMECA方法应用实例 |
| 5.1 核电厂中的人因事件和事故 |
| 5.1.1 三次重大核事故 |
| 5.1.2 NNSA人因事件 |
| 5.2 NNSA人因事件分析 |
| 5.2.1 事件1 |
| 5.2.2 事件2 |
| 5.2.3 事件3 |
| 5.3 三哩岛事故分析 |
| 5.3.1 事故过程 |
| 5.3.2 HEMECA方法分析 |
| 5.3.3 分析结果对比 |
| 5.4 华龙一号事故分析 |
| 5.4.1 信息收集 |
| 5.4.2 严重事故序列计算 |
| 5.4.3 HEMECA方法分析 |
| 5.4.4 小结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 作者攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（10）建筑作业场所人因可靠性量化分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 1.3 人因可靠性研究现状分析 |
| 1.3.1 国外研究现状分析 |
| 1.3.2 国内研究现状分析 |
| 1.4 存在的主要问题 |
| 1.5 论文的主要内容与结构 |
| 1.5.1 论文研究内容 |
| 1.5.2 论文的组织结构 |
| 2 建筑作业场所人误致因理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 我国建筑工程作业特点 |
| 2.3 建筑工人的行为特征 |
| 2.4 建筑施工中人误致因模型 |
| 2.4.1 建筑作业场所人误致因模型 |
| 2.4.2 建筑作业场所人为失误特点分析 |
| 2.4.3 建筑作业场所人误产生机理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 建筑作业场所人误诱发因素辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 人误诱发因素辨识的基本原则 |
| 3.3 建筑作业场所人误诱发因素辨识 |
| 3.3.1 工人个体角度人误诱因分析 |
| 3.3.2 技术相关人误诱因分析 |
| 3.3.3 施工机构相关的组织人误诱因分析 |
| 3.4 建筑作业场所人误诱因树构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 建筑作业场所人因可靠性量化分析方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 人因失误概率 |
| 4.1.2 人误诱发因素间的交互作用 |
| 4.2 基于二值响应模型的建筑作业场所人误概率评价模型 |
| 4.2.1 建筑作业场所人误概率的LPM模型 |
| 4.2.2 建筑作业场所人误概率的logit模型 |
| 4.2.3 人误概率logit模型的诊断与评价 |
| 4.2.4 人误概率模型的变量选择 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 建筑作业场所人因可靠性实例分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 人因可靠性预测指标体系建立及指标选择 |
| 5.3 样本数据的收集 |
| 5.3.1 指标的量化 |
| 5.3.2 样本数据 |
| 5.4 人误概率logit模型的训练及预测 |
| 5.4.1 不包含因素交互作用的人误概率logit模型 |
| 5.4.2 引入因素交互作用的人误概率模型 |
| 5.4.3 基于赤迟信息准则优化模型 |
| 5.4.4 模型预测准确性评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 建筑作业场所人误数据录入与分析系统 |
| 6.1 适用性分析与需求分析 |
| 6.1.1 系统概述 |
| 6.1.2 功能性需求分析 |
| 6.2 技术架构分析设计 |
| 6.2.1 Struts2框架实现系统前端MVC |
| 6.2.2 Hibernate框架实现数据持久化 |
| 6.2.3 Spring实现控制反转和面向切面 |
| 6.3 系统开发实现 |
| 6.3.1 引入系统类库 |
| 6.3.2 系统功能实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文主要研究工作 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 系统实现代码 |
四、人误的相关分析方法（论文参考文献）
- [1]火灾人员可靠性分析Scoping方法改进研究[J]. 刘坤秀,郑腾蛟,田秀峰,刘鑫伟,张佳佳. 核科学与工程, 2021(04)
- [2]核电厂HRA相关性问题研究及应用[J]. 张佳佳,田秀峰,宫宇,钱鸿涛,王小海. 核科学与工程, 2021(03)
- [3]基于改进CREAM的城市轨道交通事故人因分析[D]. 张文琳. 兰州交通大学, 2021(02)
- [4]工程和设计中人因工程学方法的适应性分析[J]. 郭北苑,张学莹,张玉乾,杨超. 包装工程, 2021(04)
- [5]高速铁路行车调度系统可靠性评估方法研究[D]. 孙延浩. 中国铁道科学研究院, 2020(01)
- [6]高速铁路运行控制系统混合事故致因模型研究[D]. 李辰岭. 北京交通大学, 2019(04)
- [7]本体驱动贝叶斯网的空管人为差错分析应用研究[D]. 庾睿. 中国民航大学, 2019(02)
- [8]数字化核电厂人误模式及可靠性研究[D]. 郑腾蛟. 南华大学, 2019(01)
- [9]FMECA在核电厂人误分析中的应用研究[D]. 孙婧. 南华大学, 2018(01)
- [10]建筑作业场所人因可靠性量化分析研究[D]. 魏文斌. 首都经济贸易大学, 2016(02)