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基于复杂网络的化工过程层次SDG故障传播特性的研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第8-26页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
    1.2 系统故障传播分析的研究现状第9-12页
    1.3 符号有向图概述第12-16页
        1.3.1 SDG模型的基本概念第12-15页
        1.3.2 SDG模型研究进展第15-16页
    1.4 复杂网络概述第16-22页
        1.4.1 复杂网络的基本概念第16-18页
        1.4.2 复杂网络的基本模型第18-20页
        1.4.3 网络节点重要性第20-21页
        1.4.4 网络传播行为第21-22页
    1.5 本文的研究内容及技术路线第22-24页
        1.5.1 研究内容第22-23页
        1.5.2 技术路线第23-24页
    1.6 课题创新点第24-26页
2 基于复杂网络的化工过程层次SDG关键节点识别第26-36页
    2.1 层次SDG模型的建立第26-29页
        2.1.1 SDG建模方法概述第26-28页
        2.1.2 层次分析法介绍第28页
        2.1.3 层次SDG建模过程第28-29页
    2.2 网络模型的建立第29-30页
    2.3 基于复杂网络的关键节点识别第30-36页
        2.3.1 节点重要性指标的选取第30-31页
        2.3.2 采用主成分分析法确定指标权重第31-32页
        2.3.3 基于TOPSIS法计算节点重要性第32-33页
        2.3.4 基于LeaderRank算法的节点重要性排序第33-36页
3 基于小世界网络的化工过程故障传播分析及高风险路径求解第36-46页
    3.1 小世界网络特性判断第36页
    3.2 小世界网络特性对故障传播的影响第36-38页
    3.3 故障传播强度的定义第38-39页
    3.4 最高风险故障传播路径求解第39-46页
        3.4.1 构建故障传播路径求解模型第39页
        3.4.2 求解最高风险故障传播路径的优化算法第39-46页
            3.4.2.1 蚁群算法的基本原理第39-42页
            3.4.2.2 基于蚁群算法的最高风险路径求解第42-46页
4 案例分析第46-79页
    4.1 TE过程第46-55页
        4.1.1 关键节点识别第48-51页
            4.1.1.1 基于TOPSIS方法识别系统模型中的关键节点第48-50页
            4.1.1.2 基于LeaderRank算法识别子系统模型中的关键节点第50-51页
        4.1.2 最高风险故障传播路径求解第51-55页
    4.2 常压蒸馏过程第55-66页
        4.2.1 关键节点识别第56-62页
            4.2.1.1 基于TOPSIS方法识别系统模型中的关键节点第56-60页
            4.2.1.2 基于LeaderRank算法识别子系统模型中的关键节点第60-62页
        4.2.2 最高风险故障传播路径求解第62-66页
    4.3 蒸汽锅炉系统第66-79页
        4.3.1 关键节点识别第68-72页
            4.3.1.1 基于TOPSIS方法识别系统模型中的关键节点第68-71页
            4.3.1.2 基于LeaderRank算法识别子系统模型中的关键节点第71-72页
        4.3.2 最高风险故障传播路径求解第72-79页
结论与展望第79-81页
参考文献第81-87页
致谢第87-89页
攻读学位期间发表的学术论文目录第89-90页

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