| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-51页 |
| 附录总汇 | 第51-232页 |
| 编者序 | 第52-54页 |
| 附录1 整体法剪草机用内燃机故障树顶事件发生可能性训练程序和网络运用程序 | 第54-63页 |
| 附录2 整体法剪草机用内燃机故障树底事件模糊重要度程序和网络性能验证程序 | 第63-84页 |
| 附录3 剪草机用内燃机故障树标准训练数据表格 | 第84-104页 |
| 附录4 标准构造法液化气管道顶事件发生可能性训练程序 | 第104-111页 |
| 附录5 标准构造法液化气管道底事件模糊重要度训练程序 | 第111-125页 |
| 附录6 埋地燃气管道故障树分析数据表格 | 第125-186页 |
| 附录7 故障树补偿模糊神经网络模糊发生可能性32个网络的训练步数——误差曲线 | 第186-194页 |
| 附录8 故障树补偿模糊神经网络模糊重要度32个网络的训练步数——误差曲线 | 第194-200页 |
| 附录9 理地燃气竹道故障树部分底事件问卷调查表 | 第200-212页 |
| 附录10 理地燃气3段管道故障树数据采集处理结果表格 | 第212-231页 |
| 附录11 论文发表情况 | 第231-232页 |
| 第一章 绪论 | 第232-239页 |
| ·风险分析概述 | 第232-234页 |
| ·埋地燃气管道风险分析的目的和意义 | 第234-235页 |
| ·国内外对埋地燃气管道风险分析的现状 | 第235-236页 |
| ·国内外对埋地燃气管道风险分析的局限性 | 第236-237页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第237-238页 |
| ·本课题的几点说明 | 第238-239页 |
| 第二章 补偿模糊神经网络在故障树分析中的应用研究 | 第239-332页 |
| ·引言 | 第239页 |
| ·补偿模糊神经网络理论 | 第239-261页 |
| ·补偿模糊神经网络思想的提出 | 第239-240页 |
| ·补偿模糊神经网络简介 | 第240-242页 |
| ·补偿模糊神经网络结构 | 第242页 |
| ·多输入单输出补偿模糊神经网络的补偿模糊推理原理 | 第242-246页 |
| ·多输入单输出的补偿模糊神经网络的学习算法 | 第246-249页 |
| ·多输入单输出补偿模糊神经网络整个学习过程的具体步骤和流程图 | 第249-251页 |
| ·多输入多输出补偿模糊神经网络模型的解耦原理 | 第251-254页 |
| ·解耦思想的简单历史回顾 | 第251页 |
| ·解耦算法问题的提出 | 第251-252页 |
| ·多输入多输出补偿模糊神经网络模糊解耦规则推导 | 第252-254页 |
| ·同维多输入多输出的补偿模糊神经网络解耦学习算法 | 第254-258页 |
| ·多输入多输出补偿模糊神经网络整个解耦学习过程的具体步骤和流程图 | 第258-259页 |
| ·补偿模糊神经网络运用于故障树分析的可行性 | 第259-261页 |
| ·补偿模糊神经网络进行故障树分析的具体步骤 | 第261-281页 |
| ·构建管道失效故障树,计算最小割集 | 第261页 |
| ·确定各个底事件和顶事件的隶属函数的形式,初始化隶属函数参数 | 第261-262页 |
| ·模糊空间的分割和模糊推理规则的确定 | 第262-263页 |
| ·故障树补偿模糊神经网络模型的建立 | 第263页 |
| ·构造补偿模糊神经网络的模糊输入输出训练数据对 | 第263-281页 |
| ·用模糊数构造法构造故障树补偿模糊神经网络训练数据对 | 第264-268页 |
| ·用模糊数法构造故障树顶事件失效可能性训练数据对 | 第264-267页 |
| ·模糊数法故障树模糊重要度输入输出训练数据对的构造 | 第267-268页 |
| ·用标准数据构造法构造故障树补偿模糊神经网络的训练数据对 | 第268-277页 |
| ·数据预处理 | 第270-273页 |
| ·特征量值数据归一化处理 | 第270-272页 |
| ·模糊语言量值数据定量化处理 | 第272-273页 |
| ·用层次分析法确定故障树底事件的因素权重 | 第273-275页 |
| ·特大型故障树层次分析法的实现 | 第275-276页 |
| ·层次分析法、补偿模糊神经网络和标准法故障树的关系 | 第276页 |
| ·用标准法构造顶事件发生可能性输入输出训练数据对 | 第276页 |
| ·用标准法构造故障树模糊重要度输入输出数据对 | 第276-277页 |
| ·标准数据构造法的补偿模糊神经网络拓扑结构的改进 | 第277页 |
| ·多输入单输出补偿模糊神经网络的训练方法 | 第277-280页 |
| ·多输入多输出补偿模糊神经网络的训练方法 | 第280页 |
| ·补偿模糊神经网络的性能测试方法与应用 | 第280-281页 |
| ·特大型故障树补偿模糊神经网络分级建模的构想与实现 | 第281-294页 |
| ·计算故障树顶事件发生的可能性的分级建模处理 | 第282-283页 |
| ·计算故障树底事件模糊重要度的分级建模处理 | 第283-284页 |
| ·分级建模法代替整体法的可行性验证和误差分析 | 第284-294页 |
| ·分级建模法代替整体法故障树顶事件发生可能性的可行性验证 | 第288-289页 |
| ·分级建模法代替整体法故障树顶事件发生的可能性误差分析 | 第289-291页 |
| ·分级建模法代替整体法计算故障树模糊重要度的可行性验证 | 第291-293页 |
| ·分级建模法代替整体法计算故障树模糊重要度的误差分析 | 第293-294页 |
| ·两种数据构造方法的两个运用实例 | 第294-331页 |
| ·模糊数构造法实例 | 第294-312页 |
| ·整体法建模计算剪草机用内燃机故障树 | 第297-302页 |
| ·整体法顶事件发生的模糊可能性的建模训练及计算 | 第298-300页 |
| ·整体法底事件模糊重要度的计算 | 第300-302页 |
| ·分级建模计算剪草机用内燃机故障树 | 第302-306页 |
| ·分级建模计算剪草机用内燃机故障树顶事件发生的模糊可能性 | 第304-306页 |
| ·分级建模计算剪草机用内燃机故障树底事件的模糊重要度 | 第306页 |
| ·整体法和分级建模法两种方法的比较 | 第306页 |
| ·模糊数法补偿模糊神经网络参数性能的研究 | 第306-312页 |
| ·模糊数法补偿模糊神经网络的训练数据对的多寡对输出精度的影响的研究 | 第306-307页 |
| ·模糊数法补偿模糊神经网络的学习率对输出精度的影响的研究 | 第307-308页 |
| ·模糊数法补偿模糊神经网络的学习规则和模糊空间分割数对输出精度的影响的研究 | 第308页 |
| ·模糊数法补偿模糊神经网络的隶属函数形式对网络性能的影响研究 | 第308-309页 |
| ·补偿模糊神经网络的模糊空间分割方式对网络性能的影响研究 | 第309页 |
| ·模糊数法补偿模糊神经网络参数初始化对网络性能的影响研究 | 第309-310页 |
| ·全局误差的大小对网络性能的影响研究 | 第310页 |
| ·对模糊数法补偿模糊神经网络性能研究的结论 | 第310-312页 |
| ·标准数据构造法实例 | 第312-331页 |
| ·问题的引出 | 第312-313页 |
| ·建立管道失效可能性的补偿模糊神经网络模型 | 第313-320页 |
| ·补偿模糊神经网络模型的建立 | 第313-314页 |
| ·输入输出训练数据对的构造 | 第314-317页 |
| ·补偿模糊神经网络模型的网络参数初始化和训练网络 | 第317-319页 |
| ·网络的性能验证和网络的运用 | 第319-320页 |
| ·建立计算模糊重要度的补偿模糊神经网络模型 | 第320-329页 |
| ·补偿模糊神经网络模型的建立 | 第320-321页 |
| ·输入输出训练数据对的构造 | 第321-326页 |
| ·模糊重要度模型网络参数初始化和训练网络 | 第326-328页 |
| ·网络的性能验证和网络的运用 | 第328-329页 |
| ·标准构造法优缺点大讨论 | 第329-331页 |
| ·标准构造法缺点 | 第329-330页 |
| ·标准构造法优点 | 第330-331页 |
| ·小结 | 第331-332页 |
| 第三章 埋地燃气管道的故障树分析 | 第332-382页 |
| ·引言 | 第332页 |
| ·埋地燃气管道故障树分析的技术路线 | 第332-333页 |
| ·埋地管道的常见失效因素 | 第333-338页 |
| ·建造管道故障树、求取结构函数和求取模糊重要度的模糊蕴涵关系 | 第338-349页 |
| ·建造管道故障树 | 第338-341页 |
| ·埋地燃气管道故障树底事件统一编号 | 第341-345页 |
| ·求取结构函数 | 第345-346页 |
| ·求取模糊重要度的模糊蕴涵关系 | 第346-349页 |
| ·管道故障树底事件评价体系的标准数据采集 | 第349页 |
| ·故障树底事件标准的模糊语言变量数量化 | 第349页 |
| ·埋地燃气管道故障树数据归一化处理 | 第349-350页 |
| ·确定各个底事件的因素权重 | 第350-361页 |
| ·构造32个网络底层因素的判断矩阵 | 第350-358页 |
| ·计算各个分网络的底事件权重大小并进行一致性检验 | 第358-361页 |
| ·故障树底事件模糊发生可能性分区间的确定并构造模糊输入输出训练数据对 | 第361页 |
| ·确定各个底事件隶属函数形式,初始化隶属函数参数 | 第361-362页 |
| ·故障树模糊发生可能性底事件隶属函数参数初始化 | 第361页 |
| ·故障树模糊重要度底事件隶属函数参数初始化 | 第361-362页 |
| ·对各个底事件进行模糊空间分割 | 第362页 |
| ·建立管道故障树补偿模糊神经网络模型,编程并训练网络模型 | 第362-364页 |
| ·网络训练速度的研究 | 第364-366页 |
| ·网络性能的研究及验证 | 第366-367页 |
| ·网络的运用 | 第367-380页 |
| ·贵阳市埋地燃气管道故障树底事件现场数据采集 | 第367-370页 |
| ·处理采集数据 | 第370-372页 |
| ·计算贵阳市埋地燃气管道故障树顶事件发生的模糊可能性 | 第372-374页 |
| ·计算贵阳市埋地燃气管道故障树底事件的模糊重要度 | 第374-380页 |
| ·网络的计算结果分析 | 第380-381页 |
| ·小结 | 第381-382页 |
| 第四章 土壤在杂散电流作用下的腐蚀实验分析 | 第382-428页 |
| ·引言 | 第382页 |
| ·实验目的 | 第382页 |
| ·实验原理 | 第382-388页 |
| ·直流杂散电流腐蚀影响测量的实验原理 | 第382-385页 |
| ·交流杂散电流腐蚀影响的实验原理 | 第385-387页 |
| ·直流和交流杂散电流共同作用下腐蚀影响的实验原理 | 第387-388页 |
| ·实验室的现场模拟条件和模拟的可行性 | 第388页 |
| ·实验设备和仪器 | 第388页 |
| ·实验前准备 | 第388-390页 |
| ·实验装置系统布局 | 第390-393页 |
| ·实验过程 | 第393-425页 |
| ·模拟条件的同一性研究 | 第393-394页 |
| ·管道阳极、阴极的确定 | 第394页 |
| ·数据采样时间间隔、采样周期和最佳记录时间、两次测量间隔时间的确定 | 第394-396页 |
| ·无杂散电流情况下土壤腐蚀参数的测量 | 第396-397页 |
| ·直流杂散电流对管道腐蚀的影响实验 | 第397-410页 |
| ·直流杂散电流供电方式对管地电位和地电位梯度的影响 | 第397-401页 |
| ·直流杂散电流供电两电极距离对管地电位和地电位梯度的影响 | 第401-403页 |
| ·直流杂散电流大小对管地电位和地电位梯度的影响 | 第403-404页 |
| ·直流杂散电流方向对管地电位和地电位梯度的影响 | 第404-406页 |
| ·强制电流阴极保护对直流杂散电流作用下的管地电位和地电位梯度的影响 | 第406-408页 |
| ·阴极保护系统对管道附近其它金属管道腐蚀的影响研究 | 第408页 |
| ·阴极保护系统断电后管地电位和地电位梯度的变化研究 | 第408-409页 |
| ·直流杂散电流对管道影响的研究小结 | 第409-410页 |
| ·交流杂散电流对管道的腐蚀性影响研究 | 第410-420页 |
| ·交流杂散电流供电方式对管地电位和地电位梯度的影响 | 第410-412页 |
| ·交流杂散电流影响下的管地电位和地电位梯度随时间的变化 | 第412-415页 |
| ·交流杂散电流大小对管地电位和地电位梯度的影响 | 第415-417页 |
| ·交流杂散电流方向对管地电位和地电位梯度的影响 | 第417-418页 |
| ·交流杂散电流阴极保护的研究 | 第418-420页 |
| ·交流杂散电流对管道影响的研究小结 | 第420页 |
| ·直流和交流杂散电流共同作用下对管道腐蚀影响的研究 | 第420-422页 |
| ·杂散电流和土壤环境共同作用下的管道腐蚀速率的测定 | 第422-425页 |
| ·如何全面控制杂散电流对管道腐蚀的影响 | 第425-427页 |
| ·直流干扰腐蚀的全面控制 | 第425-426页 |
| ·交流杂散电流干扰腐蚀的全面控制 | 第426页 |
| ·交直流杂散电流干扰腐蚀的全面控制 | 第426页 |
| ·智能阴极保护系统开发的科学构想 | 第426-427页 |
| ·本章小结 | 第427-428页 |
| 第五章 埋地燃气管道的风险分析 | 第428-437页 |
| ·引言 | 第428页 |
| ·补偿模糊神经网络风险计算模型的建立 | 第428页 |
| ·建立模糊推理规则库 | 第428-430页 |
| ·构造输入输出训练数据对 | 第430页 |
| ·编程训练网络、验证网络的可行性 | 第430-431页 |
| ·埋地燃气管道风险分析的管道分段原则 | 第431-432页 |
| ·埋地燃气管道的风险分析计算 | 第432-434页 |
| ·分段原则对管道风险评价的影响 | 第434页 |
| ·补偿模糊神经网络风险的可接受准则 | 第434页 |
| ·如何全面降低埋地燃气管道的风险 | 第434-435页 |
| ·本章小结 | 第435-437页 |
| 第六章 补偿模糊神经网络风险分析方法的经济分析、结论和展望 | 第437-439页 |
| ·补偿模糊神经网络风险分析方法的经济分析 | 第437-438页 |
| ·结论 | 第438页 |
| ·前景和展望 | 第438-439页 |
| 致谢 | 第439-440页 |
| 参考文献 | 第440-446页 |
| 原创性声明 | 第446页 |
| 关于学位论文使用授权的声明 | 第446页 |
