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复杂企业工作环境中安全路径规划的研究

发布时间:2017-05-03 16:03

  本文关键词:复杂企业工作环境中安全路径规划的研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年企业事故频频发生。根据企业安全规范和行为安全管理方法,针对企业员工工作的安全范围和危险源的安全范围,规划企业员工在企业工作环境中的安全路径是有意义的。本文在确定静态或动态危险源的基础上,根据复杂系统理论分析方法分析群体安全意识与个体安全意识的关系,利用Voronoi图和加权Voronoi图分别给出二维行为安全规范和极限状态下企业员工工作环境中的安全路径;进一步考虑三维环境,利用蚁群算法给出安全状态下企业员工工作环境的三维最优路径。本文的主要创新如下:(1)建立群体安全意识、部分个体安全意识和个体安全意识之间关系的数学模型。建立了员工群体静态安全半径和员工个体动态安全半径的数学模型。从而为企业安全路径规划奠定了基础。(2)针对二维环境安全路径的规划问题,首先给出了一种当危险源的威胁强度相同时(安全感知半径不小于危险源的威胁强度),基于Voronoi图的特性规划企业员工工作环境的二维安全路径的方法。然后给出了一种当危险源的威胁强度不同时(安全感知半径不小于危险源的威胁强度),基于加权Voronoi图规划企业员工工作环境的二维安全路径的方法。最后讨论如何通过代价函数继续优化据上述方法得到的安全路径。(3)将二维安全路径中的有关安全概念与方法推广到了三维安全路径规划。同时讨论了如何运用蚁群算法避开三维空间中的危险源并最终得到一条较优的三维安全路径。最后通过MATLAB仿真证明本文给出的二维与三维企业工作安全路径的规划方法是有效的。
【关键词】:行为安全管理 Voronoi图 加权Voronoi图 代价函数 蚁群算法
【学位授予单位】:辽宁科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:X922;F272.92
【目录】:
  • 中文摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 绪论10-18
  • 1.1 选题背景10-11
  • 1.2 安全管理国外和国内的研究现状11-15
  • 1.2.1 引言11
  • 1.2.2 国外的研究现状11-13
  • 1.2.3 国内的研究现状13-15
  • 1.3 论文组织安排与创新点15-18
  • 1.3.1 组织安排15-16
  • 1.3.2 创新点16-18
  • 第二章 行为安全管理的意义及其对企业安全路径规划的影响18-26
  • 2.1 行为安全管理18-19
  • 2.1.1 行为安全管理系统的内容18
  • 2.1.2 行为安全管理系统的组成18-19
  • 2.2 行为安全管理中群体和个体之间的关系19-23
  • 2.2.1 安全意识19-20
  • 2.2.2 群体安全意识与个体安全意识的关系20-22
  • 2.2.3 员工的安全感知半径、员工的安全感知范围和危险源的威胁强度22
  • 2.2.4 员工群体的静态安全半径和员工个体的动态安全半径22-23
  • 2.3 安全意识对路径规划的影响23-25
  • 2.3.1 路径规划23-24
  • 2.3.2 路径规划算法的发展现状24
  • 2.3.3 路径规划中引入安全意识24-25
  • 2.4 本章小结25-26
  • 第三章 基于Voronoi图对二维安全路径规划的研究26-43
  • 3.1 Voronoi图研究现状26-27
  • 3.2 Voronoi图27-30
  • 3.2.1 Voronoi图的定义27-28
  • 3.2.2 Voronoi图的性质28-29
  • 3.2.3 Voronoi图构建平面二维安全路径29-30
  • 3.3 加权Voronoi图30-33
  • 3.3.1 加权Voronoi图的定义30-31
  • 3.3.2 加权Voronoi图的性质31-32
  • 3.3.3 加权Voronoi图构建平面二维安全路径32-33
  • 3.4 二维路径的代价函数33-34
  • 3.5 二维路径设计与仿真34-42
  • 3.5.1 简单的二维安全路径设计与仿真34-39
  • 3.5.2 复杂的二维安全路径设计与仿真39-42
  • 3.6 本章小结42-43
  • 第四章 基于蚁群算法对三维安全路径规划的研究43-50
  • 4.1 蚁群算法43
  • 4.1.1 蚁群算法的概述43
  • 4.1.2 蚁群算法的原理43
  • 4.2 蚁群算法规划三维安全路径43-49
  • 4.2.1 三维空间环境中的可行路径43-45
  • 4.2.2 三维空间环境中加入危险源45-47
  • 4.2.3 蚁群算法的参数47
  • 4.2.4 算法流程设计47-48
  • 4.2.5 蚁群算法的仿真结果48-49
  • 4.3 本章小结49-50
  • 第五章 总结与展望50-52
  • 5.1 总结50
  • 5.2 展望50-52
  • 参考文献52-56
  • 致谢56-57
  • 作者简介57-58

【参考文献】

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本文编号:343287

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