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复杂交互作用下RBC切换场景风险耦合分析方法研究

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

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