基于A高校IE实验室人机环境风险系统研究

发布时间：2017-10-28 14:24

  本文关键词：基于A高校IE实验室人机环境风险系统研究

  更多相关文章： 人机环境 风险分析 模型构建 算法设计 系统开发

【摘要】：本文以A高校工业工程(IE)实验室为研究背景,以实验室人机环境风险系统为研究对象,针对人机环境风险问题进行研究,发现了下述的六个问题。第一,高校实验室的安全风险管理多为静态管理,信息化程度不高,理论方法比较老化;第二,没有直接针对高校IE实验室人机环境的特点对风险识别、风险量化和风险评级这三个环节进行模型和算法的系统化设计；第三,没有算法可以针对这三个环节进行拆分与组合运用；第四,没有模型和算法的设计是可以从风险源状态变量的输入直接得到风险因素评级的输出；第五,没有算法统一过这三个环节的数据接口问题;第六,没有以模块化输入的设计提高算法的柔性。为了解决上述问题,本文针对人机环境风险问题中的风险识别,风险量化及风险评级这三个环节构建出了三个模型和算法。下面将对这三个模型和算法进行组合式地介绍。人机环境风险因素识别模型构建与算法设计。首先,从工作包的输入变量开始,通过WBS结构的工作分解形式,得到与每一步细化工作相互对应的风险源。然后,通过风险源转化成风险状况,进而又转变为风险因素。最后,设计了人机TI分析模板及其计算方法,通过人机容忍度指标过滤得到被识别的风险因素。人机环境风险量化模型构建与算法设计。模型是以要素关系进行构建的,以递进式的方式进行因素转换。通过构建了人机环境三维坐标,以坐标形式对数据进行唯一标识。首先,计算出被识别风险因素“F”的位置坐标。然后设定每个维度的权重值“W”以及被识别风险因素“F”在三个维度上的对应分数“Jx,Jy,Jz”。最后,通过一系列的算法转化,得到输出变量风险值“K”。人机环境风险评级模型构建与算法设计。模型采用了双起点输入的架构方式进行设计。首先通过量化数据“K”建立“F”的风险值排序,通过“W”和“J”这两个三维坐标变量建立“F”的综合度排序。然后,用“F”的综合度排序对风险值排序进行修正,继而得到“F”的修正排序。最后对修正排序进行评级划分。本文通过A高校工业工程实验室的《ZCJ-A型展开式双级圆柱齿轮减速器装配入库实验》对上述的三个算法进行了验证,证明了算法的通用性及有效性,解决了实验风险动态管理,三个环节系统设计,算法的拆分与组合使用,数据接口统一化以及从风险源的输入直接输出评级结果的问题,达到了预期目的。最后针对A高校IE实验室人机环境风险系统,利用SQL数据库及VS开发平台进行原型开发,为A高校人机实验动态风险管理的信息化提供应用基础。
【关键词】：人机环境 风险分析 模型构建 算法设计 系统开发
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G647;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 绪论13-29
• 1.1 论文的选题背景和意义13-19
• 1.1.1 论文的选题背景14-18
• 1.1.2 论文的研究意义18-19
• 1.2 人机环境风险问题国内外研究现状19-23
• 1.2.1 人机环境风险问题国外研究现状19-21
• 1.2.2 人机环境风险问题国内研究现状21-23
• 1.3 高校实验室风险研究国内外研究现状23-25
• 1.3.1 高校实验室风险研究国外研究现状23-24
• 1.3.2 高校实验室风险研究国内研究现状24-25
• 1.4 文献研究评述25-26
• 1.5 论文主要内容及技术路线26-28
• 1.5.1 论文的主要研究内容27-28
• 1.5.2 论文的技术路线28
• 1.6 本章小结28-29
• 第二章 相关理论研究综述29-39
• 2.1 人机环境研究综述30-32
• 2.1.1 人机环境的构成30-31
• 2.1.2 人机环境的分类31-32
• 2.1.3 人与机的结合方式32
• 2.2 风险分析问题研究综述32-37
• 2.2.1 风险分析的定义32-33
• 2.2.2 风险识别研究综述33-35
• 2.2.3 风险量化研究综述35-36
• 2.2.4 风险评级研究综述36-37
• 2.3 系统实现工具研究综述37-38
• 2.3.1 Visual Studio软件简介37
• 2.3.2 SQL数据库简介37-38
• 2.4 本章小结38-39
• 第三章 A高校IE实验室风险分析研究39-53
• 3.1 A高校IE实验室基本情况分析39-47
• 3.1.1 实验室环境介绍40-41
• 3.1.2 实验室人员介绍41
• 3.1.3 实验室实验设置41-43
• 3.1.4 实验室实验设备简介43-44
• 3.1.5 实验室安全管理44-47
• 3.2 A高校IE实验室人机环境风险源分析47-51
• 3.3 A高校IE实验室人机环境风险问题现状分析51-52
• 3.4 本章小结52-53
• 第四章 人机环境风险因素识别模型及算法设计与实现53-71
• 4.1 人机环境风险因素识别模型分析53-54
• 4.2 人机环境风险因素识别模型的建立54-55
• 4.2.1 模型的初始化定义54
• 4.2.2 模型的一般化描述54-55
• 4.2.3 模型的构建55
• 4.3 人机环境风险因素识别算法的设计55-62
• 4.3.1 算法的流程设计55-56
• 4.3.2 算法的过程设计56-61
• 4.3.3 算法的数据流分析61-62
• 4.4 人机环境风险因素识别算法的实现62-69
• 4.5 本章小结69-71
• 第五章 人机环境风险量化模型及算法设计与实现71-91
• 5.1 人机环境风险量化模型分析71-73
• 5.2 人机环境风险量化模型的建立73-74
• 5.2.1 模型的初始化定义73-74
• 5.2.2 模型的一般化描述74
• 5.2.3 模型的构建74
• 5.3 人机环境风险量化算法的设计74-80
• 5.3.1 算法的流程设计75-76
• 5.3.2 算法的过程设计76-79
• 5.3.3 算法的数据流分析79-80
• 5.4 人机环境风险量化算法的实现80-90
• 5.5 本章小结90-91
• 第六章 人机环境风险评级模型及算法设计与实现91-111
• 6.1 人机环境风险评级模型分析91-92
• 6.2 人机环境风险评级模型的建立92-94
• 6.2.1 模型的初始化定义92-93
• 6.2.2 模型的一般化描述93
• 6.2.3 模型的构建93-94
• 6.3 人机环境风险评级算法的设计94-99
• 6.3.1 算法的流程设计94-95
• 6.3.2 算法的过程设计95-98
• 6.3.3 算法的数据流分析98-99
• 6.4 人机环境风险评级算法的实现99-109
• 6.5 本章小结109-111
• 第七章 A高校IE实验室人机环境风险系统原型设计与实现111-127
• 7.1 系统架构与开发环境111-113
• 7.1.1 系统架构111-112
• 7.1.2 系统开发环境112-113
• 7.2 系统功能模块设计113-114
• 7.3 数据库设计114-118
• 7.3.1 数据库概念设计114-115
• 7.3.2 数据库逻辑设计115-118
• 7.4 数据库实现118-119
• 7.5 系统各模块实施与运行119-126
• 7.5.1 实验项目管理模块119-120
• 7.5.2 风险识别模块120-123
• 7.5.3 风险量化模块123-125
• 7.5.4 风险评级模块(报表中心)125-126
• 7.6 本章小结126-127
• 第八章 结论与展望127-131
• 8.1 结论127-129
• 8.2 展望129-131
• 致谢131-133
• 参考文献133-137
• 附录A 攻读硕士期间科研成果137-138

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本文编号：1108636