基于健康监测数据和贝叶斯网络的结构失效概率评估

基于健康监测数据和贝叶斯网络(BN)，提出结构体系失效概率的实时评估方法，用于结构整体安全状态的动态评价.根据结构响应监测数据建立贝叶斯动态线性模型(BDLM)，估计结构荷载效应的概率分布，同时结合结构抗力分布，计算构件的时变可靠指标；根据结构主要失效模式构建贝叶斯网络，以描述构件失效与结构整体失效间的依赖关系；通过贝叶斯网络的概率递推从构件可靠指标求得结构体系失效概率，实现结构整体安全状态的量化评估.利用三杆桁架模型的数值模拟数据和某单层网壳结构静力破坏试验过程的实测数据对该方法进行验证.结果表明，所提出的结构失效概率评估方法较好地量化了结构的安全状态，并成功预警了结构体系的破坏.     

基于故障树及贝叶斯网络的继电保护系统风险评估及故障定位方法

继电保护系统故障树是保护系统危险性辨识和评价的重要工具.针对故障树顶级事件发生率难以精确获取、故障树不能进行反向推理等不足,提出基于故障树和贝叶斯网络的继电保护故障风险评估方法:正向上,依据保护实时运行数据确定贝叶斯网络根节点(对应故障树基本事件)故障状态,结合贝叶斯网络推理给出贝叶斯网络叶节点(对应故障树顶级事件)的故障概率,实现保护系统的先验风险预测;反向上,由贝叶斯网络叶节点故障,结合贝叶斯条件概率公式,计算贝叶斯网络根节点的故障概率,实现故障原因的后验定位及溯源.所提方法为提高保护系统可靠性和进行故障诊断提供依据.     

基于直觉模糊贝叶斯网络多态系统可靠性分析

针对贝叶斯网络分析多态系统可靠性时各根节点不同状态的精确概率难以确定的问题,提出了一种基于直觉模糊贝叶斯网络的可靠性分析方法。该方法是将多位专家评估的各根节点不同状态发生的直觉模糊概率及各位专家权重通过直觉模糊加权平均算子求解出综合概率,由得分值函数和相应的数据处理获得各根节点不同状态发生的精确概率;通过贝叶斯网络计算叶节点不同状态发生的概率,以及叶节点处于不同状态时各根节点处于不同状态的概率和重要程度。仿真表明该方法能够精确地确定各根节点不同状态发生的概率,并能够有效提高贝叶斯网络处理不确定性问题的能力。     

冰雪路面下高速公路事故及严重程度影响因素分析

为准确识别冰雪路面下高速公路事故致因因素及严重程度影响因素,构建了基于故障树和贝叶斯网络的综合模型.在转化后的贝叶斯网络中增设3条有向弧,并根据事故严重程度将叶节点分为3种状态,对叶节点的条件概率表进行更新,基于构建的综合模型进行贝叶斯网络逆向推理和敏感性分析.结果表明:能见度低、不良天气(雨、雪、雾)、货车、夜间无照...     

基于BDNM的桥梁结构可靠度预测

为了结合监测极值应力和应力参数(平均值)的先验模型来对桥梁可靠度进行预测, 认为极值应力随时间变化的动态测量为一个时间序列, 并考虑到贝叶斯动态线性模型(BDLM)的局限性, 引入贝叶斯动态非线性模型(BDNM)对时变极值应力进行预测. 运用BDNM建立了极值应力的状态方程和监测方程, 通过泰勒级数展开技术,将其近似转化为贝叶斯动态线性模型(BDLM), 并通过贝叶斯因子来对应力信息进行监控, 然后结合应力参数的先验信息, 对极值应力的状态参数进行贝叶斯后验概率推断, 建立动态模型对极值应力变化趋势进行预测. 基于监测信息, 考虑到变量估计主观认识的不确定性, 引入折扣因子来确定状态误差方差. 最后利用建立的BDNM和一次二阶矩(FOSM)可靠度方法, 对结构可靠度进行预测, 并通过实例验证了所建模型的合理性和适用性.     

高温螺栓法兰连接结构及风险分析

利用Ansys?Workbench,对400.00 ℃下的螺栓法兰连接系统进行热?结构耦合分析,研究了高温条件下螺栓法兰连接系统的密封性能。结果表明,温度从法兰内壁由内至外逐渐降低,最大应力出现在螺母与法兰盘的接触面上,最大应变出现在垫片上。对常温及400.00 ℃的垫片进行了密封评定,同时针对高温下连接系统中垫片易密封失效的问题,通过建立垫片强度失效的贝叶斯网络,基于专家评估等一系列方法计算得到先验概率,再利用贝叶斯网络反向推理计算根节点的后验概率并排序,找出导致垫片失效的主要因素,从而提高了垫片在使用过程中的可靠性。     

基于贝叶斯网络的链式刀库系统重要度分析

为实现小样本数据下链式刀库系统可靠性薄弱环节评估,提出一种基于贝叶斯网络的链式刀库系统重要度分析方法。采用结构化分析和设计技术确定部件间的功能依赖关系,应用故障模式影响分析方法(FMEA)确定部件间故障影响关系;结合现场故障信息计算贝叶斯网络节点条件概率并构建其贝叶斯网络结构模型,应用证据理论融合多元信息计算根节点故障率,经贝叶斯推理实现节点重要度分析以确定关键节点,为提高系统可靠性提供参考。最后,以国产某系列卧式加工中心故障信息为例验证了方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的缺失数据处理

针对贝叶斯网络的数据缺失问题,提出了一种数据修补方法,该方法通过使用一个评分函数来对节点各个状态分别进行评分,得出各个状态对于所属的贝叶斯网络的得分,即各个状态与所属贝叶斯网络的匹配度,最终确定要补充数据的状态.实验证明,此方法可以在贝叶斯网络结构学习或者推理之前对数据进行修补,使其成为完整的数据,有效提高缺失数据的利用率.     

基于贝叶斯攻击图的动态安全风险评估模型

攻击者通过分析网络中漏洞的相互关联关系逐步攻破多个漏洞,而攻击图模型虽然能描述网络内潜在威胁的传播路径,但未充分考虑攻击事件对攻击图中所有属性节点置信度的动态影响。为此,提出一种基于贝叶斯攻击图的动态风险评估(dynamic risk assessment based on Bayesian attack graphs, DRA-BAG)模型。该模型运用贝叶斯信念网络建立用于描述攻击行为中多步原子攻击间因果关系的概率攻击图,其中采用通用漏洞评分系统指标计算漏洞利用成功概率,并利用局部条件概率分布表评估属性节点的静态安全风险;进而结合入侵检测系统观测到的实时攻击事件,运用贝叶斯推理方法对单步攻击行为的后验概率进行动态更新,最终实现对目标网络整体安全性的评估。实验结果表明,本文方法可评估动态安全风险和推断攻击路径,为实施安全防护策略提供依据。     

参数自适应动态贝叶斯舰船态势估计算法

为减少动态海域下贝叶斯网络舰船态势估计算法较大的误差,提出了一种改进的动态贝叶斯网络舰船态势估计算法。该算法根据多路传感器的数据和新获取的态势信息进行推理,通过计算新态势要素与原有态势要素间的互信息构建并更新动态贝叶斯网络参数。与传统贝叶斯网络态势估计算法对比,在仿真情况下对10000艘舰船进行合作态势估计,改进动态贝叶斯网络的舰船态势估计算法合作舰船错误率降低了7.1%;用实测数据,目标的合作态势提升了4.2%。改进的算法不仅能够实时地反映舰船环境变化,同时还提高了目标态势估计的准确概率,为海监提供了一种舰船态势分析与决策的技术支持。     

基于贝叶斯扩张树的文本分类算法

将文本的特征作为贝叶斯网络的节点,根据样本数据计算节点之间的互信息,并且将它们作为网络中边的权。利用 Kruskal 算法构造了一种简单的贝叶斯网络—贝叶斯扩张树,使它具有最大对数似然值。利用贝叶斯条件概率公式,将贝叶斯扩张树作为分类器对文档集中的文档进行分类。     

基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型

提出了一种基于贝叶斯方法的网络安全态势感知模型。分析了目前国内外NSSA模型的研究现状。本模型先对历史监测数据进行分析,得到先验概率,随后以构建的时序模型为时间推进过程,利用贝叶斯方法对数据进行处理,将历史的统计数据与监测数据相结合,进行有效的安全预测。在网络结构的构建上,采用层次化结构,配合较合理的评价体系,使得该模型能够准确、快速、合理的对网络安全状态进行预测,并且具有较好的实时性。     

贝叶斯属性攻击图网络脆弱性评估

为了准确全面地评估计算机网络脆弱性,对攻击图中存在的攻击环路、状态爆炸、难以量化分析等问题进行了研究,提出了属性攻击图向贝叶斯网络转化的方法和新的环路消除算法,并利用这2个算法建立贝叶斯属性攻击图模型。在该模型中,利用贝叶斯公式进行推导,得到评估指标的计算公式。利用通用漏洞评分系统数据计算节点的发生概率和评估指标,进行计算机网络脆弱性评估。通过进行实验分析,证明了该模型的可行性和有效性。与其他的脆弱性评估方法相比,该模型具有评估准确、计算简洁、动态量化评估的特点。     

网架结构安装应力的影响机理

为研究网架结构杆件安装应力的分布特征，对跨度为4、5、6 m各3个，共9个网架模型进行了安装应力试验测量。为说明安装应力对网架极限承载力的影响，对跨度6 m的试验模型进行了极限承载力试验，并将结果与基于理想弹塑性、马歇尔压杆模型的Abaqus非线性分析结果进行了对比。安装应力测量结果表明：少数杆件安装应力接近甚至超过稳定应力。承载力对比表明：试验承载力比理论承载力下降了17.9%，结构安全储备仅为1.25。安装应力通过破坏结构原有对称性、产生杆件初弯曲、促使压杆提前失稳等方式影响网架结构性能，危害网架结构的安全。网架设计特别是满应力设计应当充分考虑安装应力的不利影响。     

基于DBN的气化炉故障动态风险评估

气化炉是水煤浆气化系统的主要设备,为研究气化炉故障对气化系统的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络与风险矩阵相结合的动态风险评估方法。以气化炉故障为例,首先建立了气化炉的动态贝叶斯网络模型,结合模糊评价方法计算根节点事件的先验概率,引入动态贝叶斯网络推算其后验概率;随后,基于层次分析法和Borda的原理,建立气化炉故障的综合风险评估体系,并引入维修因素,预测维修后气化炉的风险趋势并绘制了动态风险矩阵。结果表明,引入维修因素后系统整体风险水平显著下降,证明了维修因素对系统的积极作用,保障了系统的生产能力。     

存在房形事件的故障树向贝叶斯网络的转化

为完善基于贝叶斯网络的故障树分析方法,提出了保持贝叶斯网络拓扑结构不变、扩展某些事件节点的状态空间、保持事件节点状态空间不变、调整贝叶斯网络的拓扑结构,两种将存在房形事件的故障树转化为贝叶斯网络的方法.对这两种方法的优劣进行了比较,通过对简化的核电站辅助给水系统的分析,验证了上述方法的正确性.     

基于贝叶斯网络的高速列车碰撞风险评价

碰撞事故已成为影响高速列车运营安全的重要因素,采用科学方法对安全风险进行有效的预测与评估具有重要意义.从组织、人因错误的角度出发,利用贝叶斯网络构建了碰撞事故的致因关系.参考专家知识,基于风险发生概率语言变量量化基本事件的条件概率,构建条件概率表,利用GeNIe软件进行了概率推理和风险因素灵敏度分析,定量评估了列车碰撞的风险,找出了影响最突出的风险因素.通过案例研究表明,贝叶斯网络对于高速列车运营安全风险预测是可行的,计算得到的风险概率不仅指出了重要的影响因素,也反映了高速列车系统目前的安全状况.     

基于贝叶斯网络的元件重要度和灵敏度分析

对于机械系统来说,组成元件的可靠性决定了系统的可靠性,而处于系统结构不同位置的元件对于系统可靠性的影响又存在很大的差异.据此,提出了基于贝叶斯网络的复杂机械系统可靠性组成元件重要度和灵敏度分析的方法,运用该方法不但能计算出机械系统的可靠性指标,而且能方便地给出每个部件或几个部件对系统整体可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节.给出了结合故障树方法建立系统贝叶斯网络模型的方法,并用实例验证了用贝叶斯网络方法进行机械系统可靠性评估以及进行组成元件重要度和灵敏度分析的有效性和优越性.     

基于动态贝叶斯网络的TBM卡机风险预测

为了预测隧道机械施工时隧道掘进机（TBM）卡机风险,基于动态贝叶斯网络（BN）分析卡机概率系统. 通过专家知识以及解释结构模型确定风险因素和风险事件的因果关系,收集国内隧道机械施工地质条件实测数据,根据相关规范、研究成果和云模型云间划分法对风险指标进行区间划分,运用粗糙集分类原理对数据进行离散化,获取风险因素的原始先验概率和风险事件的条件概率. 结合软件GENIE,建立动态BN模型预测卡机风险. 结果表明：在无证据条件下,TBM卡机风险概率为8%;造成TBM卡机的关键风险因素是岩石类型、大量的地下水和断裂破碎带. TBM卡机的关键致因链为岩石类型→掌子面突泥涌沙→卡刀盘→卡机,大量的地下水→掌子面突泥涌沙→卡刀盘→卡机,高地应力→软岩大变形→卡护盾→卡机,围岩坍塌→卡护盾→卡机.