基于傳統(tǒng)三角模糊事故樹預(yù)測模型存在因線性近似導(dǎo)致誤差較大的不足,通過截集定理分析了誤差的來源,根據(jù)表現(xiàn)定理給出了事故樹頂上事件三角模糊數(shù)隸屬度曲線繪制的改進(jìn)算法。使用MATLAB軟件編制程序,分別采用修正的和傳統(tǒng)的三角模糊事故預(yù)測算法,針對油庫靜電積累事故進(jìn)行預(yù)測,計算8個原因事件的模糊重要度。計算結(jié)果顯示,與傳統(tǒng)算法相比,修正算法8個基本事件的模糊重要度計算誤差平均降低11.91%,表明修正算法極大地優(yōu)化了傳統(tǒng)算法的不足。 

【文章來源】：遼寧石油化工大學(xué)學(xué)報. 2020,40(06)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

三角模糊數(shù)函數(shù)曲線示意圖

利用MATLAB軟件，通過修正算法，繪制精確隸屬度圖形，結(jié)果如圖2所示，以圖2為基礎(chǔ)確定模糊中位數(shù)Z，依據(jù)模糊重要度的計算原理，點(diǎn)Z把圖2中由三角模糊數(shù)的隸屬度曲線與x軸圍成的圖形分為S1和S2兩部分，S1=S2=0.105 9,S=S1+S2=0.211 8,Z=0.838 5。4.2.2 X1不發(fā)生X1不發(fā)生時的原始數(shù)據(jù)如下。

利用MATLAB軟件，通過修正算法，繪制精確隸屬度圖形，結(jié)果如圖3所示，以圖3為基礎(chǔ)確定模糊中位數(shù)Z1。由模糊中位數(shù)定義可知，Z1把圖3中由三角模糊數(shù)的隸屬度曲線與x軸圍成的圖形分為中分成S1和S2兩部分，S1=S2=0.123 4,S=S1+S2=0.246 8,Z1=0.784 6。由模糊重要度計算原理可知，X1的模糊重要度為：M1=Z-Z1=0.838 5-0.784 6=0.053 9。4.2.3 X2不發(fā)生

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]模糊FTA在輸油管道泄漏風(fēng)險分析中的應(yīng)用[J]. 蒲偉,黃夢婷,陳剛,王鵬.  宜賓學(xué)院學(xué)報. 2019(06)
[2]基于三角模糊數(shù)學(xué)與事故樹分析法的壓力管道爆炸研究[J]. 趙瑩瑩,趙斌.  遼寧石油化工大學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[3]基于三角模糊數(shù)的化工生產(chǎn)事故FTA模型[J]. 張園園,尚思思,張巨偉,劉俊亨.  當(dāng)代化工. 2013(03)

碩士論文
[1]基于事故樹分析的壓力管道風(fēng)險評價方法研究[D]. 王楷.武漢理工大學(xué) 2009



本文編號：3137818