| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 选题的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外相关研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 铁路事故研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 信息交互研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文研究内容和篇章结构 | 第16-20页 |
| 2 事故分析方法综述 | 第20-32页 |
| 2.1 非系统性事故分析方法 | 第20-26页 |
| 2.1.1 基于事件链模型的事故分析方法 | 第21-24页 |
| 2.1.2 基于流行病学模型的事故分析方法 | 第24-26页 |
| 2.2 系统性事故分析方法 | 第26-30页 |
| 2.2.1 基于功能共振模型的事故分析方法 | 第27页 |
| 2.2.2 社会技术框架模型事故分析方法 | 第27-28页 |
| 2.2.3 基于STAMP模型的事故分析方法 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于信息交互的事故分析方法 | 第32-58页 |
| 3.1 事故的启发 | 第32-36页 |
| 3.2 轨道交通系统的信息交互特征 | 第36-43页 |
| 3.3 基于信息交互的事故致因模型 | 第43-54页 |
| 3.3.1 实际的物理模型 | 第44页 |
| 3.3.2 机器(设备)的认知模型 | 第44-45页 |
| 3.3.3 人员的心智模型 | 第45-51页 |
| 3.3.4 事故相关的人、机、环系统信息交互模型 | 第51-52页 |
| 3.3.5 人员可靠性分析(HRA)事件树建模 | 第52-54页 |
| 3.4 基于信息交互的事故分析方法的分析步骤确定 | 第54-55页 |
| 3.4.1 事故过程梳理 | 第54页 |
| 3.4.2 确定事故相关的人、机、环系统 | 第54-55页 |
| 3.4.3 分析事故的致因因素 | 第55页 |
| 3.4.4 提出针对性的预防改进意见 | 第55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-58页 |
| 4 基于信息交互模型的“7·23”动车追尾事故分析 | 第58-86页 |
| 4.1 “7·23”甬温线特别重大铁路交通事故概况 | 第58-61页 |
| 4.1.1 事故发生经过 | 第58-59页 |
| 4.1.2 提取事故相关的事件序列 | 第59-61页 |
| 4.2 事故相关的人-机-环系统 | 第61-64页 |
| 4.2.1 事故相关的人员子系统 | 第62页 |
| 4.2.2 事故相关的设备子系统 | 第62-64页 |
| 4.2.3 事故相关的环境子系统 | 第64页 |
| 4.3 建立事故相关的人、机、环系统的信息交互模型 | 第64-68页 |
| 4.3.1 操作人员之间的信息交互模型 | 第64-65页 |
| 4.3.2 机器之间的信息交互模型 | 第65-66页 |
| 4.3.3 事故相关的人-机-环之间的信息交互模型 | 第66-68页 |
| 4.4 分析事故的致因因素 | 第68-75页 |
| 4.4.1 实际的物理模型 | 第68-69页 |
| 4.4.2 操作人员的心智模型 | 第69-71页 |
| 4.4.3 机器的认知模型 | 第71-74页 |
| 4.4.4 事故的致因模型 | 第74-75页 |
| 4.5 人员可靠性分析(HRA)事件树情景建模 | 第75-81页 |
| 4.5.1 提取可观察变量 | 第75-76页 |
| 4.5.2 情景模型及改进建议 | 第76-81页 |
| 4.6 基于信息交互的事故分析方法的系统性 | 第81-84页 |
| 4.6.1 整体性 | 第81-82页 |
| 4.6.2 动态特性 | 第82-83页 |
| 4.6.3 非线性特性 | 第83-84页 |
| 4.6.4 控制反馈特性 | 第84页 |
| 4.7 本章小结 | 第84-86页 |
| 5 结论和展望 | 第86-88页 |
| 5.1 结论 | 第86-87页 |
| 5.2 展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 附录A | 第92-100页 |
| 图索引 | 第100-102页 |
| 表索引 | 第102-104页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第104-108页 |
| 学位论文数据集 | 第108页 |
