| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 城市地铁隧道工程施工风险分析 | 第9-12页 |
| 1.2.2 故障树分析法 | 第12-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 模糊故障树分析法 | 第16-28页 |
| 2.1 故障树分析法概述 | 第16-23页 |
| 2.1.1 故障树分析中常用的术语和符号 | 第16-17页 |
| 2.1.2 故障树分析法的特点和思路 | 第17-18页 |
| 2.1.3 故障树定性分析和定量分析 | 第18-23页 |
| 2.2 模糊数学相关知识 | 第23-26页 |
| 2.2.1 模糊集合与隶属度概念 | 第23-24页 |
| 2.2.2 扩展原理 | 第24-25页 |
| 2.2.3 凸模糊集与l 截集 | 第25页 |
| 2.2.4 L-R型模糊数 | 第25-26页 |
| 2.3 故障树分析法中模糊算子的概念 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于模糊故障树分析法的地铁隧道施工风险分析 | 第28-41页 |
| 3.1 地铁隧道施工中的模糊故障树分析 | 第28-32页 |
| 3.1.1 确定故障树的顶事件 | 第28页 |
| 3.1.2 建立故障树 | 第28-29页 |
| 3.1.3 模糊概率计算 | 第29-30页 |
| 3.1.4 应用表现定理求解相乘的模糊数 | 第30-32页 |
| 3.2 模糊重要度的分析计算 | 第32-35页 |
| 3.2.1 模糊概率重要度 | 第32页 |
| 3.2.2 风险因素评价准则 | 第32-33页 |
| 3.2.3 风险因素数据的获取 | 第33-35页 |
| 3.3 案例分析 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于模糊理论的动态故障树分析法 | 第41-57页 |
| 4.1 动态故障树分析方法 | 第41-49页 |
| 4.1.1 动态逻辑门 | 第41-44页 |
| 4.1.2 马尔可夫模型 | 第44-45页 |
| 4.1.3 动态故障树向马尔可夫模型的转化 | 第45-49页 |
| 4.2 基于模糊马尔可夫模型的动态故障树(FDFT) | 第49-50页 |
| 4.3 案例分析 | 第50-56页 |
| 4.3.1 盾构机刀盘面板失效的动态故障树建模 | 第51页 |
| 4.3.2 基于模糊马尔科夫模型的动态故障树定量分析 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论 | 第57-59页 |
| 5.1 结论 | 第57-58页 |
| 5.2 有待进一步研究的问题 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |
