基于贝叶斯网络的船舶核动力装置可靠性分析与模型研究

发布时间：2022-02-19 07:11

　　核能,与其他可再生能源相比,更加优质和清洁,是目前为止能够稳定、持续地实现大规模供给的可再生能源。由于核燃料的物理化学性质极其特殊,一旦发生泄漏等事故,后果将不堪设想。核动力船舶,与陆地核电站相比,在环境更加复杂的海洋中工作,发生事故的可能性更大,这就要求核动力船舶要具有更高的可靠性。船舶核动力装置二回路系统提供船舶的航行所需的机械能和全船使用的电能及淡水,是整个动力系统重要的组成部分,对船舶核动力装置二回路系统开展可靠性分析的研究具有重要的理论意义和应用价值。船舶核动力装置二回路系统结构复杂,各个子系统中部件众多,失效模式类型多,且由于二回路系统的工作环境特殊,各部件的精确的故障概率难以获得,仅采用故障树分析和故障模式及影响分析得到的结果不完全准确。因此,本文研究基于贝叶斯网络构造可靠性分析模型的方法,对船舶核动力装置二回路系统进行可靠性建模和分析。本论文开展了如下研究工作:1.研究了基于FMEA、FTA构造贝叶斯网络结构的方法;为了解决贝叶斯网络模型构造中的先验概率获取的难题,对专家意见的误差判断、量化规则及意见的综合进行研究,提出了利用专家意见和统计数据综合处理获得完备先验概率集... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 可靠性分析在核能领域的发展
        1.2.2 贝叶斯网络在可靠性分析领域的发展
        1.2.3 贝叶斯网络在可靠性分析领域的优势
    1.3 本文主要内容和技术路线
        1.3.1 主要内容
        1.3.2 技术路线
第2章 贝叶斯网络可靠性分析方法的模型与改进
    2.1 贝叶斯网络的基本理论
        2.1.1 理论基础
        2.1.2 贝叶斯网络学习
    2.2 贝叶斯网络推理
        2.2.1 精确推理
        2.2.2 近似推理
    2.3 贝叶斯网络建模
        2.3.1 网络结构的构造
        2.3.2 基于结构矩阵的建模方法
        2.3.3 先验概率获取及补全
    2.4 贝叶斯网络在可靠性分析中的应用
    2.5 本章小结
第3章 船舶核动力装置二回路系统可靠性分析
    3.1 船舶核动力装置二回路系统结构及工作原理
        3.1.1 汽轮机功能及故障分析
        3.1.2 主蒸汽系统功能及故障分析
        3.1.3 蒸汽排放系统及故障分析
        3.1.4 汽水分离再热系统及故障分析
        3.1.5 凝水-给水系统功能及故障分析
    3.2 故障模式及影响分析
        3.2.1 故障模式及影响分析
        3.2.2 二回路系统FMEA
        3.2.3 基于GARMS软件的故障模式及影响分析
    3.3 故障树分析
        3.3.1 故障树分析
        3.3.2 二回路系统FTA
        3.3.3 基于GARMS软件的故障树分析
    3.4 小结
第4章 基于贝叶斯网络的二回路可靠性分析
    4.1 可靠性分析模型网络结构的建立
        4.1.1 贝叶斯网络结构的建立
        4.1.2 简化贝叶斯网络
    4.2 条件概率表获取
    4.3 先验概率获取
        4.3.1 建立评判等级
        4.3.2 专家打分流程
        4.3.3 专家评价误差认定
        4.3.4 专家意见拟合
        4.3.5 先验概率插补
        4.3.6 综合先验概率集获取
    4.4 基于 Matlab 的贝叶斯网络模型建立
    4.5 基于贝叶斯网络仿真模型的二回路可靠性分析
        4.5.1 计算可靠度及故障根节点后验概率
        4.5.2 贝叶斯网络中各节点重要度计算
    4.6 小结
第5章 船舶核动力装置可靠性分析平台的设计与实现
    5.1 可靠性分析平台的设计
        5.1.1 设计目的
        5.1.2 开发工具介绍
        5.1.3 可靠性分析平台特点
    5.2 可靠性分析平台功能需求
    5.3 可靠性分析平台的实现
        5.3.1 可靠性平台实现关键技术
        5.3.2 软件概述
        5.3.3 可靠性平台展示
    5.4 小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间科研成果
攻读硕士学位期间参加的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Copula贝叶斯网络的抬升减速器可靠性分析[J]. 张氢,刘超,孙远韬,秦仙蓉.  机械强度. 2018(01)
[2]船舶核动力装置汽水分离再热器可靠性建模与预计研究[J]. 焦文健,姚玉南,卢嘉伟,张维,安邦.  中国修船. 2018(01)
[3]多态系统可靠性分析广义灰色贝叶斯网络模型[J]. 曹颖赛,刘思峰,方志耕,张秦.  系统工程与电子技术. 2018(01)
[4]改进贝叶斯网络GO法在高压直流输电系统的可靠性分析[J]. 田录林,刘沛盛.  高压电器. 2017(07)
[5]基于动态贝叶斯网络的CTCS-3级ATP系统可靠性分析[J]. 张友鹏,杨金凤.  铁道学报. 2017(07)
[6]基于故障树与贝叶斯网络的采煤机故障可靠性分析[J]. 古海龙,刘混举.  煤炭技术. 2015(03)
[7]核安全级DCS软件可靠性评估方法研究[J]. 迟淼,杨明,史丽萍.  核动力工程. 2015(01)
[8]基于贝叶斯网络的垃圾压块机可靠性分析[J]. 高翔,王守城,石晓慧.  机电工程. 2015(01)
[9]基于PSO算法和SVR模型的加工中心可靠性模型参数估计[J]. 杨兆军,杨川贵,陈菲,郝庆波,郑志同,王松.  吉林大学学报(工学版). 2015(03)
[10]基于Bayesian网络的液压举升系统可靠性评估[J]. 程五四,付叶群,胡祥涛,张红旗,苏春.  液压与气动. 2014(01)

硕士论文
[1]基于事件树和贝叶斯网络法的土石坝风险评价研究[D]. 廖井霞.中国水利水电科学研究院 2013



本文编号：3632471