摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 系统安全分析国内外研究现状 | 第12-14页 |
1.2.1 基于线性事件链的系统安全分析 | 第12-13页 |
1.2.2 基于状态图的系统安全分析 | 第13页 |
1.2.3 基于失效传播的系统安全分析 | 第13-14页 |
1.2.4 基于多智能体仿真的系统安全分析 | 第14页 |
1.3 论文主要研究内容及结构 | 第14-17页 |
第2章 基于多智能体仿真的安全分析方法相关理论研究 | 第17-32页 |
2.1 基于多智能体仿真的安全分析方法概述 | 第17-19页 |
2.1.1 方法流程 | 第17-18页 |
2.1.2 优点 | 第18-19页 |
2.2 基于UML的设计模型构建 | 第19-22页 |
2.2.1 UML简介 | 第19-20页 |
2.2.2 顺序图和状态图 | 第20-22页 |
2.3 基于Mason的多智能仿真技术 | 第22-25页 |
2.3.1 智能体概念 | 第22-23页 |
2.3.2 多智能体仿真概念 | 第23页 |
2.3.3 Mason仿真平台 | 第23-25页 |
2.4 故障注入技术基础理论 | 第25-27页 |
2.4.1 故障注入原理 | 第25页 |
2.4.2 选择故障模型 | 第25-26页 |
2.4.3 执行故障注入 | 第26-27页 |
2.5 决策树算法基础理论 | 第27-31页 |
2.5.1 决策树算法概述 | 第27-29页 |
2.5.2 几种常见的决策树算法 | 第29-31页 |
2.6 本章小结 | 第31-32页 |
第3章 RBC切换场景多智能体仿真模型构建 | 第32-51页 |
3.1 RBC简介 | 第32-34页 |
3.1.1 RBC系统结构及主要功能 | 第32-33页 |
3.1.2 RBC切换场景概述 | 第33-34页 |
3.2 基于UML的设计模型构建 | 第34-40页 |
3.2.1 划分模型层次 | 第35-36页 |
3.2.2 交互层模型 | 第36-37页 |
3.2.3 场景层模型 | 第37-39页 |
3.2.4 功能层模型 | 第39-40页 |
3.3 RBC切换场景多智能体仿真模型构建 | 第40-50页 |
3.3.1 车载智能体实现 | 第41-44页 |
3.3.2 移交RBC智能体实现 | 第44-46页 |
3.3.3 接收RBC智能体实现 | 第46-47页 |
3.3.4 列车智能体实现 | 第47-49页 |
3.3.5 智能体间通信协议设计 | 第49-50页 |
3.4 本章总结 | 第50-51页 |
第4章 故障注入和风险耦合学习研究 | 第51-66页 |
4.1 故障模式库构建 | 第51-57页 |
4.1.1 RBC切换场景的故障事件辨识 | 第51-55页 |
4.1.2 故障模型属性分析 | 第55-56页 |
4.1.3 生成故障模式库 | 第56-57页 |
4.2 故障注入智能体设计 | 第57-60页 |
4.2.1 功能需求分析 | 第57-59页 |
4.2.2 故障注入算法 | 第59-60页 |
4.3 风险耦合规则学习智能体设计 | 第60-65页 |
4.3.1 功能需求分析 | 第61-62页 |
4.3.2 C4.5决策树算法 | 第62-65页 |
4.4 本章总结 | 第65-66页 |
第5章 风险耦合分析平台及案例分析 | 第66-81页 |
5.1 RBC切换场景风险耦合分析平台 | 第66-68页 |
5.2 仿真模型正确性验证 | 第68-72页 |
5.3 导致列车超速的风险耦合规则分析 | 第72-79页 |
5.4 与HAZOP方法的对比分析 | 第79-80页 |
5.5 本章总结 | 第80-81页 |
总结与展望 | 第81-82页 |
致谢 | 第82-83页 |
参考文献 | 第83-87页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第87页 |