用于风险评估的混合因果逻辑方法

1、介绍错误！未定义书签。1.1问题陈述错误！未定义书签。1.2主要成果错误！未定义书签。1.3论文大纲错误！未定义书签。传统的概率风险评估的基本构建块错误！未定义书签。2.1事件序列图的方法错误！未定义书签。2.1.1基础知识错误！未定义书签。2.1.2事件序列图组件错误！未定义书签。2.1.3事件序列图施工和量化错误！未定义书签。2.2事件树错误！未定义书签。2.3故障树建模错误！未定义书签。2.3.1故障树构建块错误！未定义书签。2.3.2故障树评价错误！未定义书签。2.4链接故障树和事件序列图错误！未定义书签。2.5二元决策图的方法来解决故障树或链接故障树和事件序列图错误！未定义书签。2.

2、5.1二元决策图错误！未定义书签。2.5.3递归公式的if - then - else工具错误！未定义书签。2.5.4使用二元决策图联合解决故障树和事件序列图错误！未定义书签。 贝叶斯置信网络在混合因果逻辑中的应用错误！未定义书签。3.1为什么用贝叶斯置信网络错误！未定义书签。3.2为什么需要使用进行概率计算错误！未定义书签。3.3贝叶斯置信网络基本原则错误！未定义书签。3.4贝叶斯置信网络推理算法错误！未定义书签。3.5贝叶斯置信网络规模容量错误！未定义书签。3.6贝叶斯置信网络应用错误！未定义书签。3.6.1故障树到贝叶斯置信网络的转换错误！未定义书签。3.6.2将贝叶斯置信网络附加到故障

3、树基本事件错误！未定义书签。3.6.3使用贝叶斯置信网络进行事件树建模错误！未定义书签。混合因果逻辑方法与算法错误！未定义书签。4.1HC1图从属物的性质错误！未定义书签。4.2二元决策图的作用在混合因果逻辑的解决方案中扮演的角色错误！未定义书签。4.3精确的调节方法错误！未定义书签。4.4的迭代方法错误！未定义书签。4.5混合因果逻辑量化算法错误！未定义书签。4.5.1计算规则错误！未定义书签。4.5.2在HCL图中构造二元决策图错误！未定义书签。4.5.3因变量的量化错误！未定义书签。4.5.4举例错误！未定义书签。4.6带有察证的混合因果逻辑量化算法错误！未定义书签。混合因果逻辑重要性衡

4、量错误！未定义书签。5.1重要性的衡量方法错误！未定义书签。5.1.1在混合因果逻辑中的风险成绩过程错误！未定义书签。5.1.2在混合因果逻辑中的Vesely-Fussel重要因素量化过程错误！未定义书签。5.2 举例错误！未定义书签。混合因果逻辑中的安全性能指标错误！未定义书签。6.1定义错误！未定义书签。6.2不同HCL要素的风险加权量化错误！未定义书签。HCL图的不确定性传递错误！未定义书签。7.1介绍错误！未定义书签。7.2不确定性分布错误！未定义书签。7.3不确定性采样错误！未定义书签。在混合因果逻辑中的定性定量贝叶斯置信网络错误！未定义书签。8.1介绍错误！未定义书签。QQ-BBN

5、分析方法错误！未定义书签。8.3定性域与定量域间的层错误！未定义书签。混合因果逻辑方法的软件实现错误！未定义书签。9.1综合风险信息制度的主要特点错误！未定义书签。9.1.1事件序列图分析错误！未定义书签。9.1.2故障树分析错误！未定义书签。9.1.3 贝叶斯置信网络分析错误！未定义书签。9.1.4综合混合因果逻辑分析特征错误！未定义书签。9.2软件测试错误！未定义书签。9.2.1测试范围错误！未定义书签。9.2.2概率计算方法错误！未定义书签。一个大型实例错误！未定义书签。摘要题目：用于风险评估的混合因果逻辑方法概率风险评估正在越来越多地被使用在核、航天、化工过程等许多行业。概率风险评 估

6、（PRA）风险特征的三个问题是：（1）什么可能出错？（2）可能性有多大？（3）有什么后果? 概率风险评估研究通过系统地提出和量化不受欢迎的场景在一个高度集成的、自顶向下的 方式回答了这些问题。这个过程通常包括以下步骤：目标和范围定义，系统熟悉，确定初 始的事件，场景建模，故障建模，量化不确定性分析，敏感性分析，重要性排序和数据分 析。故障树和事件树广泛使用在概率风险技术系统的评估，这种方法最适合系统的硬件组 件。对技术系统风险更全面的处理需要考虑整个环境中这类系统的设计和操作。这个环境 包括自然环境、社会经济环境，在某些情况下，监控和监管环境。一个基于操作者们组织 而成的技术系统跨越这些环境。

7、为了开发一个更全面的风险模型来应对这些系统，重要的一步就是扩展传统的概率风 险的建模能力，此外还包括与人类活动有关的风险评估方法，以及硬件和软件故障以外的 组织因素和物理环境的不良影响。因果建模考虑的因素也应该扩展到监管和监督造成的影 响。这项研究提供了这样一个方法：它提出了一个多层次的建模方法，以至于技术系统适 用于不同的个别领域。这种方法被称为混合因果逻辑（HCL）方法。主要的层次有：（一）定 义安全/风险的模型，这是通过使用一种称为事件序列图（ESD）方法,帮助定义和系统有关 的意外事故；（二）行为捕获模型，是一个针对物理系统（硬件、软件和环境因素）的模型， 通过事件序列图描绘的意外事故。这是常见的系统建模技术，如故障树（FT）；（三）用以扩 展人及组织的事件因果链的模型。这样做是利用贝叶斯置信网络（BBN）。贝叶斯置信网络 很有用，因为他们不需要完整的因果间的关系。因此，综合的模型是一个带有相应分类和 分析计算的混合因果模型。在本研究中，介绍了故障树、事件树或事件序列图的组合方法 以及贝叶斯置信网络。由于这类混合模型涉及重要的相互依赖，这种依赖性的本质首次为 合适的逻辑模型算法方案铺平道路。这项工作的主要成就有：（1）混