| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第17-38页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-22页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第17-21页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第21-22页 |
| 1.2 研究现状和启示 | 第22-32页 |
| 1.2.1 安全风险的理论研究与评价方法 | 第22-24页 |
| 1.2.2 脆弱性的理论模型及评价方法 | 第24-27页 |
| 1.2.3 UMNS的研究现状 | 第27-29页 |
| 1.2.4 不同领域的脆弱性研究现状 | 第29-32页 |
| 1.2.5 现有研究的评论及不足 | 第32页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第32-36页 |
| 1.3.1 课题的来源和背景 | 第32页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第32-33页 |
| 1.3.3 研究内容 | 第33-34页 |
| 1.3.4 研究内容框架结构 | 第34-36页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第36-37页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第36页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第36-37页 |
| 1.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第2章 城市地铁网络系统物理脆弱性分析 | 第38-58页 |
| 2.1 城市地铁网络系统介绍 | 第38-45页 |
| 2.1.1 城市地铁网络系统 | 第38页 |
| 2.1.2 城市地铁网络系统的物理构成 | 第38-41页 |
| 2.1.3 地铁运营特点 | 第41-42页 |
| 2.1.4 网络化运营特征 | 第42-45页 |
| 2.2 UMNS物理脆弱性的内涵及特性 | 第45-50页 |
| 2.2.1 脆弱性内涵及相关概念研究 | 第45-48页 |
| 2.2.2 物理脆弱性的定义和内涵 | 第48-49页 |
| 2.2.3 物理脆弱性的特性 | 第49-50页 |
| 2.3 UMNS物理脆弱性的影响因素 | 第50-51页 |
| 2.3.1 物理脆弱性的内部影响因素 | 第50-51页 |
| 2.3.2 物理脆弱性的外部影响因素 | 第51页 |
| 2.4 UMNS物理脆弱性的形成机理 | 第51-55页 |
| 2.5 UMNS物理脆弱性的研究层次 | 第55-57页 |
| 2.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第3章 基于复杂网络理论的UMNS物理脆弱域评价 | 第58-80页 |
| 3.1 复杂网络理论概述 | 第58-62页 |
| 3.1.1 复杂系统的含义和特征 | 第58页 |
| 3.1.2 复杂网络——复杂系统的研究方法 | 第58-59页 |
| 3.1.3 复杂网络常用的拓扑特征量 | 第59-61页 |
| 3.1.4 复杂网络脆弱性测度方法 | 第61-62页 |
| 3.2 UMNS物理网络模型构建方法 | 第62-64页 |
| 3.2.1 Pajek软件简介 | 第62页 |
| 3.2.2 网络模型构建方法 | 第62-64页 |
| 3.3 物理脆弱域评价的实证分析 | 第64-79页 |
| 3.3.1 建立网络模型 | 第64-70页 |
| 3.3.2 拓扑性质分析 | 第70-75页 |
| 3.3.3 仿真策略分析 | 第75-76页 |
| 3.3.4 评价结果及讨论 | 第76-79页 |
| 3.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第4章 基于灰色关联TOPSIS方法的UMNS物理脆弱点评价 | 第80-103页 |
| 4.1 理论基础及研究方法 | 第80-84页 |
| 4.1.1 灰色系统理论 | 第80页 |
| 4.1.2 TOPSIS方法 | 第80-81页 |
| 4.1.3 模糊集理论 | 第81-83页 |
| 4.1.4 权重赋值方法 | 第83-84页 |
| 4.2 基于灰色关联TOPSIS方法的物理脆弱点评价模型 | 第84-91页 |
| 4.2.1 指标体系的构建方法 | 第84-86页 |
| 4.2.2 脆弱点的脆弱性评价模型 | 第86-89页 |
| 4.2.3 权重赋值 | 第89-91页 |
| 4.3 UMNS物理脆弱点评价的实证分析 | 第91-102页 |
| 4.3.1 指标体系构建 | 第93-94页 |
| 4.3.2 数据收集及处理 | 第94-98页 |
| 4.3.3 权重赋值 | 第98-99页 |
| 4.3.4 评价结果及讨论 | 第99-102页 |
| 4.4 本章小结 | 第102-103页 |
| 第5章 基于状态维护的UMNS物理脆弱性控制研究 | 第103-122页 |
| 5.1 物理脆弱性控制分析 | 第103-105页 |
| 5.1.1 物理脆弱性控制的含义 | 第103-104页 |
| 5.1.2 物理脆弱性的控制机制 | 第104-105页 |
| 5.2 基于免疫理论和熵增原理的物理脆弱性控制策略 | 第105-108页 |
| 5.2.1 免疫理论 | 第105-106页 |
| 5.2.2 熵增原理 | 第106-107页 |
| 5.2.3 UMNS物理脆弱性控制策略 | 第107-108页 |
| 5.3 UMNS物理系统的运行状态分析 | 第108-118页 |
| 5.3.1 设备设施状态演化 | 第108-111页 |
| 5.3.2 劣化度分析方法 | 第111-113页 |
| 5.3.3 状态评价模型及其实证分析 | 第113-118页 |
| 5.4 面向物理脆弱性控制的维护方式决策 | 第118-121页 |
| 5.4.1 维护方式的发展历程 | 第118-120页 |
| 5.4.2 维护方式的逻辑决策模型 | 第120-121页 |
| 5.5 本章小结 | 第121-122页 |
| 第6章 基于故障预控的UMNS物理脆弱性控制研究 | 第122-145页 |
| 6.1 面向物理脆弱性控制的故障及其影响因素分析模型 | 第122页 |
| 6.2 脆弱点的故障模式分析 | 第122-130页 |
| 6.2.1 FMECA方法 | 第122-123页 |
| 6.2.2 FMECA的分析流程 | 第123-125页 |
| 6.2.3 实证分析 | 第125-130页 |
| 6.3 基于影响图理论的故障影响因素分析 | 第130-142页 |
| 6.3.1 影响图理论介绍 | 第130-133页 |
| 6.3.2 实证分析 | 第133-142页 |
| 6.4 面向物理脆弱性控制的故障影响因素调控措施 | 第142-144页 |
| 6.4.1 不断完善维护体系 | 第143页 |
| 6.4.2 提高工作人员的作业能力 | 第143页 |
| 6.4.3 加强安全文化建设 | 第143-144页 |
| 6.4.4 提高应对环境变化的能力 | 第144页 |
| 6.5 本章小结 | 第144-145页 |
| 第7章 结论与展望 | 第145-148页 |
| 7.1 主要的研究工作及其结论 | 第145-146页 |
| 7.2 论文的创新点 | 第146-147页 |
| 7.3 研究不足及展望 | 第147-148页 |
| 致谢 | 第148-149页 |
| 参考文献 | 第149-160页 |
| 附录 | 第160-166页 |
| 学术成果清单 | 第166-167页 |
