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文档简介

主讲人：秦江涛职称：副教授《安全系统工程》结构重要度分析近似估算结构重要度的近似估算结构重要度分析的另一种方法是用最小割集或最小径集近似判断各基本事件的结构重要系数。这种方法的精确度虽然比采用求结构重要系数法要差一些，但操作简便，所以应用较多。用最小割集或最小径集近似判断结构重要系数的方法也有几种，这里只做简要介绍。利用最小割集或最小径集判断重要度

当最小割集中基本事件的个数相等时，在最小割集中重复出现的次数越多的基本事件，其结构重要度就越大。当最小割集的基本事件数不等时，基本事件少的割集中的事件比基本事件多的割集中基本事件的重要度大。在基本事件少的最小割集中，出现次数少的事件与基本事件多的最小割集中出现的次数多的相比较，一般前者大于后者。结构重要判断距离

例1，某事故树有3个最小割集：K1＝{x1，x2，x3}，K2＝{x1，x3，x4}，K3＝{x1，x4，x5}；分析：此事故树有5个基本事件，都出现在含有3个基本事件的最小割集中。x1出现3次，x3，x4出现2次，x2，x5只出现1次，按原则1判定：Iφ（1）>Iφ（3）=Iφ（4）>Iφ（5）=Iφ（2）结构重要判断距离

例2，某事故树有3个最小径集：P1={x1}，P2={x2，x3}，P3={x4，x5，x6}分析：依据原则2判定第一个最小径集只含一个基本事件X1，按此原则X1的结构重要系数最大。Iφ（1）>Iφ（i）i=2，3，4，5例如，上述事故树X2，X3只出现在第二个最小径集，在其他最小径集中都未出现：所以Iφ（2）=Iφ（3）同理有：Iφ（4）=Iφ（5）=Iφ（6）结构重要判断距离

例3，某例如，某事故树有4个最小割集：K1={x1，x3}，K2={x1，x4}，K3={x2，x4，x5}，K4={x2，x5，x6}分析：依据原则3判定x1，x22个基本事件都出现2次，但X1所在的2个最小割集都含有2个基本事件，而x2所在的2个最小割集都含有3个基本事件，

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