检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《水力发电学报》2010年第1期192-196,共5页Journal of Hydroelectric Engineering
基 金:国家科技支撑计划"水库大坝安全保障关键技术研究"(2006BAC14B07);武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室开放基金(2006B029)
摘 要:风险分析是大坝安全风险管理的重要环节,目前多以事件树、故障树作为分析方法,但存在一定的局限性。而贝叶斯网络作为一个较新的系统风险分析工具,能够快速而有效地求解出系统的失效概率,并能够通过双向推理,直观地分析出系统中各部件对系统安全的影响大小,从而得到系统的薄弱环节,有利于采取安全补救措施。本文在简要介绍贝叶斯网络的基础上,通过两个例子说明贝叶斯网络在大坝风险分析中的应用,从而为大坝风险分析提供一种新方法。Risk analysis is a key part of risk management for dam safety. The event tree and faulty tree are two methods widely used in this field, but they bear disadvantages. Bayesian networks is a new tool for a rapid calculation of system risk probability and for a direct analysis on the effects of every system component by a two-side reason function, so as to locate the system weakness and adopt a cure. This paper explains the application of Bayesian networks to clam risk analysis and presents two study cases.
关 键 词:大坝安全 风险分析 贝叶斯网络 大坝 故障树 事件树
分 类 号:TV31[水利工程—水工结构工程]
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