铁路站内脱轨事故分析与预警关键技术研究
发布时间：2022-01-13 10:20
铁路站内车辆脱轨事故（简称脱轨事故）是一类多发性典型铁路交通事故,会造成设备损坏,行车、作业中断等后果,严重干扰铁路运输生产,危害铁路交通安全。现阶段,我国对于此类事故的安全预警尚不完善,脱轨事故时有发生。本文针对铁路站内脱轨事故进行相关的安全预警研究,主要包括事故致因分析、致因因素安全评价方法、安全预警模型及实例验证3部分内容。（1）事故致因分析本文以我国180起站内脱轨事故数据为基础,进行脱轨事故致因分析。1)利用SPSS软件,以聚类分析方法对脱轨事故按严重程度分类。2)根据人-机-环境系统理论构建铁路站内脱轨事故致因因素指标体系。3)利用FREEFTA软件,以事故树分析法对脱轨事故致因因素进行定性、定量分析。4)基于事故数据,利用RSES软件,以粗糙集、遗传算法相关理论知识计算各致因因素指标对事故严重程度大小影响的客观风险权重,并进行风险耦合分析。（2）致因因素安全评价方法针对脱轨事故致因因素,研究其安全评价方法。1)车辆-轨道设备方面,利用SIMPACK软件,建立基于多体动力学仿真分析的车辆-轨道系统安全评价方法与标准,探究轨道不平顺、车辆运行速度对脱轨系数的影响。2)铁路人员...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：136 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 铁路交通事故致因
1.2.2 铁路安全预警
1.2.3 国内外研究分析
1.3 主要研究内容
1.4 技术路线
1.5 创新点
2 铁路站内脱轨机理与事故致因统计分析
2.1 脱轨机理与原因
2.1.1 脱轨力学机理
2.1.2 脱轨原因
2.2 铁路站内脱轨事故致因统计分析
2.2.1 事故严重程度统计分析
2.2.2 事故原因统计分析
2.3 本章小结
3 脱轨事故致因分析与致因因素指标风险权重计算
3.1 基于聚类分析的铁路站内脱轨事故严重程度分析
3.1.1 事故严重程度分类依据
3.1.2 聚类分析过程与结果
3.1.3 事故严重程度划分
3.2 事故致因因素指标体系
3.2.1 事故致因因素指标体系构建
3.2.2 事故致因因素指标内容说明
3.3 基于事故树的事故致因定性、定量分析
3.3.1 脱轨事故树定性分析
3.3.2 脱轨事故树定量分析
3.4 基于粗糙集、遗传算法的致因因素指标风险权重计算与风险耦合分析
3.4.1 粗糙集、遗传算法简介
3.4.2 粗糙集决策表的建立
3.4.3 致因因素指标风险权重确定
3.4.4 风险耦合分析
3.5 本章小结
4 脱轨事故相关车辆-轨道设备因素安全评价方法
4.1 车辆模型的建立
4.1.1 轮轨模型
4.1.2 货车模型
4.1.3 货车模型验证
4.2 线路模型的建立
4.3 轨道不平顺对脱轨系数的影响
4.4 车辆运行速度对脱轨系数的影响
4.5 多体动力学仿真分析安全评价标准
4.6 本章小结
5 脱轨事故相关铁路人员与管理因素安全评价方法
5.1 基于用户画像和可靠度贝叶斯网络的铁路人员安全评价方法
5.1.1 铁路人员安全状态用户画像
5.1.2 铁路人员可靠度贝叶斯网络构建
5.1.3 铁路人员可靠度贝叶斯网络推理与安全评价标准
5.2 基于离散Hopfield神经网络的铁路管理部门安全评价方法
5.2.1 离散Hopfield神经网络简介
5.2.2 铁路管理部门安全评价指标体系
5.2.3 铁路管理部门Hopfield神经网络安全评价过程与标准
5.3 本章小结
6 脱轨事故安全预警模型和实例验证
6.1 铁路站内脱轨事故安全预警模型
6.1.1 基于模糊数学的综合安全预警模型
6.1.2 基于木桶原理的专项安全预警模型
6.2 脱轨事故安全评价方法与安全预警模型实例验证
6.2.1 事故发生概况
6.2.2 事故发生前各致因因素安全状态分析
6.2.3 事故发生前各致因因素安全状态评价
6.2.4 安全预警结果与事故结果对比验证
6.3 本章小结
7 结论与展望
7.1 主要研究工作与结论
7.2 研究展望
参考文献
附录A 各事故严重程度划分
附录B 事故致因因素、严重程度粗糙集决策表
附录C 铁路调度员可靠度贝叶斯网络子节点条件概率
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]轨道方面防止爬轨脱轨的对策[J]. 古川敦,王光明. 国外铁道车辆. 2018(01)
[2]基于贝叶斯网络的高速铁路行车调度指挥人因可靠性研究[J]. 刘珊珊,薛锋. 交通运输工程与信息学报. 2017(03)
[3]基于粗糙集与遗传算法的航空器空中相撞事故因素分析[J]. 涂从良,吴明功,温祥西,赵年伟. 安全与环境学报. 2017(04)
[4]中国省域经济、资源与环境协调分析——兼论三系统耦合公式及其扩展形式[J]. 姜磊,柏玲,吴玉鸣. 自然资源学报. 2017(05)
[5]铁道车辆车钩缓冲系统常见故障与检修[J]. 方松. 机械. 2017(01)
[6]贝叶斯网络在用户画像构建中的研究[J]. 张小可,沈文明,杜翠凤. 移动通信. 2016(22)
[7]JR东日本铁路公司风雨灾害监测经验和启示[J]. 包云,王瑞. 中国铁路. 2016(11)
[8]移动用户画像构建研究[J]. 黄文彬,徐山川,吴家辉,王军. 现代情报. 2016(10)
[9]贝叶斯网络在用户兴趣模型构建中的研究[J]. 王庆福. 无线互联科技. 2016(12)
[10]事故树分析法中基本事件发生概率的确定[J]. 张爱然. 能源技术与管理. 2016(02)
博士论文
[1]最大信息系数改进算法及其在铁路事故分析中的应用[D]. 邵福波.北京交通大学 2016
[2]基于贝叶斯网络和多源信息构建可靠性分析模型方法研究[D]. 马德仲.哈尔滨理工大学 2015
[3]高速列车横向运动稳定性和动态脱轨理论分析及评价方法研究[D]. 孙丽霞.中国铁道科学研究院 2014
[4]非正常条件下高铁列车调度指挥人因可靠性研究[D]. 吴海涛.西南交通大学 2014
[5]复杂环境状态下高速列车脱轨机理研究[D]. 肖新标.西南交通大学 2013
[6]高铁综合客运枢纽客流安全预警关键技术研究[D]. 谢征宇.北京交通大学 2012
[7]铁路行车安全预警理论与方法研究[D]. 曹松.中国铁道科学研究院 2011
[8]空中交通管制安全风险耦合机理研究[D]. 刘堂卿.武汉理工大学 2011
[9]列车脱轨机理及运行安全性研究[D]. 关庆华.西南交通大学 2011
[10]铁路安全检查监测保障体系及其应用研究[D]. 孙汉武.西南交通大学 2010
硕士论文
[1]兰新高铁隧道运营安全风险评价及预警方法研究[D]. 王田.北京交通大学 2017
[2]高速铁路信号系统风险预警研究[D]. 刘德超.北京交通大学 2017
[3]铁路安全风险管理信息系统的研究与实现[D]. 邹亚龙.中国铁道科学研究院 2017
[4]铁路机务系统行车事故中机车乘务员的人因研究[D]. 刘洋.中国铁道科学研究院 2017
[5]铁路安全风险预警信息系统及关键技术研究[D]. 佘振国.中国铁道科学研究院 2017
[6]列车调度员工作可靠性建模与分析研究[D]. 周政.兰州交通大学 2017
[7]基于HFACS-RAs的铁路事故致因建模及混合学习方法研究[D]. 詹青见.北京交通大学 2017
[8]高速铁路行车调度风险预警系统设计[D]. 任璐.西南交通大学 2016
[9]铁路事故致因建模分析研究[D]. 辛汇文.北京交通大学 2016
[10]基于关联特性分析的铁路事故数据挖掘及预测、预警方法研究[D]. 王克楠.北京交通大学 2016
本文编号：3586231
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：136 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 铁路交通事故致因
1.2.2 铁路安全预警
1.2.3 国内外研究分析
1.3 主要研究内容
1.4 技术路线
1.5 创新点
2 铁路站内脱轨机理与事故致因统计分析
2.1 脱轨机理与原因
2.1.1 脱轨力学机理
2.1.2 脱轨原因
2.2 铁路站内脱轨事故致因统计分析
2.2.1 事故严重程度统计分析
2.2.2 事故原因统计分析
2.3 本章小结
3 脱轨事故致因分析与致因因素指标风险权重计算
3.1 基于聚类分析的铁路站内脱轨事故严重程度分析
3.1.1 事故严重程度分类依据
3.1.2 聚类分析过程与结果
3.1.3 事故严重程度划分
3.2 事故致因因素指标体系
3.2.1 事故致因因素指标体系构建
3.2.2 事故致因因素指标内容说明
3.3 基于事故树的事故致因定性、定量分析
3.3.1 脱轨事故树定性分析
3.3.2 脱轨事故树定量分析
3.4 基于粗糙集、遗传算法的致因因素指标风险权重计算与风险耦合分析
3.4.1 粗糙集、遗传算法简介
3.4.2 粗糙集决策表的建立
3.4.3 致因因素指标风险权重确定
3.4.4 风险耦合分析
3.5 本章小结
4 脱轨事故相关车辆-轨道设备因素安全评价方法
4.1 车辆模型的建立
4.1.1 轮轨模型
4.1.2 货车模型
4.1.3 货车模型验证
4.2 线路模型的建立
4.3 轨道不平顺对脱轨系数的影响
4.4 车辆运行速度对脱轨系数的影响
4.5 多体动力学仿真分析安全评价标准
4.6 本章小结
5 脱轨事故相关铁路人员与管理因素安全评价方法
5.1 基于用户画像和可靠度贝叶斯网络的铁路人员安全评价方法
5.1.1 铁路人员安全状态用户画像
5.1.2 铁路人员可靠度贝叶斯网络构建
5.1.3 铁路人员可靠度贝叶斯网络推理与安全评价标准
5.2 基于离散Hopfield神经网络的铁路管理部门安全评价方法
5.2.1 离散Hopfield神经网络简介
5.2.2 铁路管理部门安全评价指标体系
5.2.3 铁路管理部门Hopfield神经网络安全评价过程与标准
5.3 本章小结
6 脱轨事故安全预警模型和实例验证
6.1 铁路站内脱轨事故安全预警模型
6.1.1 基于模糊数学的综合安全预警模型
6.1.2 基于木桶原理的专项安全预警模型
6.2 脱轨事故安全评价方法与安全预警模型实例验证
6.2.1 事故发生概况
6.2.2 事故发生前各致因因素安全状态分析
6.2.3 事故发生前各致因因素安全状态评价
6.2.4 安全预警结果与事故结果对比验证
6.3 本章小结
7 结论与展望
7.1 主要研究工作与结论
7.2 研究展望
参考文献
附录A 各事故严重程度划分
附录B 事故致因因素、严重程度粗糙集决策表
附录C 铁路调度员可靠度贝叶斯网络子节点条件概率
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]轨道方面防止爬轨脱轨的对策[J]. 古川敦,王光明. 国外铁道车辆. 2018(01)
[2]基于贝叶斯网络的高速铁路行车调度指挥人因可靠性研究[J]. 刘珊珊,薛锋. 交通运输工程与信息学报. 2017(03)
[3]基于粗糙集与遗传算法的航空器空中相撞事故因素分析[J]. 涂从良,吴明功,温祥西,赵年伟. 安全与环境学报. 2017(04)
[4]中国省域经济、资源与环境协调分析——兼论三系统耦合公式及其扩展形式[J]. 姜磊,柏玲,吴玉鸣. 自然资源学报. 2017(05)
[5]铁道车辆车钩缓冲系统常见故障与检修[J]. 方松. 机械. 2017(01)
[6]贝叶斯网络在用户画像构建中的研究[J]. 张小可,沈文明,杜翠凤. 移动通信. 2016(22)
[7]JR东日本铁路公司风雨灾害监测经验和启示[J]. 包云,王瑞. 中国铁路. 2016(11)
[8]移动用户画像构建研究[J]. 黄文彬,徐山川,吴家辉,王军. 现代情报. 2016(10)
[9]贝叶斯网络在用户兴趣模型构建中的研究[J]. 王庆福. 无线互联科技. 2016(12)
[10]事故树分析法中基本事件发生概率的确定[J]. 张爱然. 能源技术与管理. 2016(02)
博士论文
[1]最大信息系数改进算法及其在铁路事故分析中的应用[D]. 邵福波.北京交通大学 2016
[2]基于贝叶斯网络和多源信息构建可靠性分析模型方法研究[D]. 马德仲.哈尔滨理工大学 2015
[3]高速列车横向运动稳定性和动态脱轨理论分析及评价方法研究[D]. 孙丽霞.中国铁道科学研究院 2014
[4]非正常条件下高铁列车调度指挥人因可靠性研究[D]. 吴海涛.西南交通大学 2014
[5]复杂环境状态下高速列车脱轨机理研究[D]. 肖新标.西南交通大学 2013
[6]高铁综合客运枢纽客流安全预警关键技术研究[D]. 谢征宇.北京交通大学 2012
[7]铁路行车安全预警理论与方法研究[D]. 曹松.中国铁道科学研究院 2011
[8]空中交通管制安全风险耦合机理研究[D]. 刘堂卿.武汉理工大学 2011
[9]列车脱轨机理及运行安全性研究[D]. 关庆华.西南交通大学 2011
[10]铁路安全检查监测保障体系及其应用研究[D]. 孙汉武.西南交通大学 2010
硕士论文
[1]兰新高铁隧道运营安全风险评价及预警方法研究[D]. 王田.北京交通大学 2017
[2]高速铁路信号系统风险预警研究[D]. 刘德超.北京交通大学 2017
[3]铁路安全风险管理信息系统的研究与实现[D]. 邹亚龙.中国铁道科学研究院 2017
[4]铁路机务系统行车事故中机车乘务员的人因研究[D]. 刘洋.中国铁道科学研究院 2017
[5]铁路安全风险预警信息系统及关键技术研究[D]. 佘振国.中国铁道科学研究院 2017
[6]列车调度员工作可靠性建模与分析研究[D]. 周政.兰州交通大学 2017
[7]基于HFACS-RAs的铁路事故致因建模及混合学习方法研究[D]. 詹青见.北京交通大学 2017
[8]高速铁路行车调度风险预警系统设计[D]. 任璐.西南交通大学 2016
[9]铁路事故致因建模分析研究[D]. 辛汇文.北京交通大学 2016
[10]基于关联特性分析的铁路事故数据挖掘及预测、预警方法研究[D]. 王克楠.北京交通大学 2016
本文编号：3586231
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/anquangongcheng/3586231.html
