可靠度评价

可靠度评价（精选7篇）

可靠度评价 篇1

一、引用拖拉机当量故障的意义

在拖拉机整机可靠性评价标准中, 常用的可靠性评价指标有首次故障前平均工作时间MTTFF、平均故障间隔时间MTBF、无故障性综合评分值Q等。在拖拉机可靠性相关标准的使用中发现标准存在一些不足, 在此抛砖引玉, 为完善拖拉机可靠性评价方法提供一些思路, 以便对拖拉机可靠性评价更科学、合理。

拖拉机可靠性标准中存在的问题之一:不同的拖拉机可靠性性能, 能得到相同的可靠性评价结论。例如:拖拉机MTTFF定义中规定首次故障是指被试验或被调查拖拉机在使用或试验时间内出现的首次故障 (轻度故障除外) , 它包括致命故障、严重故障和一般故障。由于致命故障、严重故障和一般故障的危害度不一样, 采用均权的方法处理是不合理的;假设某台拖拉机的首次故障为致命故障, MTTFF是300h, 另一台拖拉机的首次故障为一般故障, MTTFF也是300h, 虽然MTTFF相同, 但拖拉机的实际可靠性性能差别就很大。同样, 用来计算平均故障间隔时间MTBF的故障数也是采用致命故障、严重故障和一般故障三者均权的方法, 如在考核时间内, 某台拖拉机产生的故障是两个致命故障, 而另一台拖拉机的产生的故障是两个一般故障, 虽然MTBF都是相同的, 但拖拉机的实际可靠性性能是完全不一样的。

本文探讨一种方法, 使它能综合考虑致命故障、严重故障、一般故障和轻度故障的危害程度, 通过一定规则将所有故障换算成与致命故障、严重故障、一般故障或轻度故障危害程度相当的当量故障数, 简称为拖拉机当量故障;在拖拉机可靠性评价时, 设定拖拉机当量故障的合格判定指标, 就可用来判定拖拉机可靠性性能是否满足要求。

二、确定四类故障危害度的权重

在GB/T14648.1—2009《拖拉机可靠性考核》中定义了四类故障, 即致命故障 (Ⅰ类) 、严重故障 (Ⅱ类) 、一般故障 (Ⅲ类) 和轻度故障 (Ⅳ类) , 并提出了Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类故障的危害度系数 (权重) 分别为K2=30、K3=8、K4=1。同时规定, 当被试拖拉机中有1台出现了致命故障, 该型拖拉机的无故障性综合评分值为不及格, 因此未对致命故障 (Ⅰ类) 危害度系数K1进行定义。

为了能定量的描述致命故障 (Ⅰ类) 的危害度, 假设如下:

拖拉机的使用试验可靠性考核总时间为1500h, 在考核时间内不允许有致命故障发生;MTBF目标值Tg值取300, 允许1个严重故障发生。

则致命故障的危害度系数 (K1) 应满足:K1/K2≥1500/Tg

将K2=30, Tg=300代入上式, 得到K1≥150。取最小值, 则K1=150。

根据以上假设条件, 本文定义Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类故障危害度系数 (权重) 分别为:K1=150、K2=30、K3=8、K4=1。

三、拖拉机当量故障换算方法

1. 当量故障单位的定义

1个轻微故障的危害度, 称之为1个“当量故障单位”。例如1个严重故障, 其危害度相当于1×K2=30个当量故障单位。

当量故障单位的意义在于:各类故障通过当量故障单位的换算, 转化成具体相同的故障危害度权重的当量故障进行比较, 从而使得拖拉机可靠性性能的定性结论能够转化为定量结论, 对故障的分析比较更直观和科学。

2. 确定总当量故障单位数

假设被试验或被调查拖拉机在使用或试验时间内出现的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类故障数量分别为r1、r2、r3、r4, 则拖拉机所有故障的总当量故障单位rD为:

3. 四类当量故障数的换算

假设总当量故障单位为rD, 则某一类故障的当量故障数rβD等于rD与该类故障危害度系数Kβ之比, 即:

β类当量故障数:rβD=rD/Kβ, 其中β=1、2、3、4。

则Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类当量故障数分别为:

Ⅰ类当量故障数:r1D=rD/K1=rD/150;

Ⅱ类当量故障数:r2D=rD/K2=rD/30;

Ⅲ类当量故障数:r3D=rD/K3=rD/8;

Ⅳ类当量故障数:r4D=rD/K4=r D/1。

四、建立拖拉机任务可靠性模型

1. 确定拖拉机任务和功能

拖拉机主要任务包括:a、行走作业 (运输) ;b、悬挂牵引作业;c、动力输出作业;d、综合作业 (悬挂牵引、机械或液压动力输出) 。

由于综合作业包含了拖拉机的所有功能, 比较全面, 所以本文以拖拉机综合作业任务作为拖拉机可靠性任务模型进行研究。

2. 确定拖拉机可靠性工作任务单元

根据综合作业任务模型, 以现阶段我国生产的典型拖拉机为例, 拖拉机可靠性工作任务单元分为五部分, 即发动机单元、底盘单元、电器单元、外围功能件及附件单元和工作装置单元等。

3. 确定可靠性单元工作模式

拖拉机可靠性单元工作模式为串联模式。

4. 故障定义 (略)

5. 建立可靠性框图

(1) 建立可靠性框图的任务:对拖拉机可靠性进行评价。

(2) 限制条件:适用于现阶段功能、任务相吻合的拖拉机产品;可靠性数据来源:使用试验、跟踪考核试验和用户调查。

(3) 建立拖拉机可靠性框图

6. 拖拉机当量故障失效率λD

如果拖拉机发生β类当量故障时定义为拖拉机失效, 则拖拉机β类当量故障失效率:

式中:

λβD——β类当量故障失效率, 量纲:1/h;

β——1、2、3、4, 代表Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类故障;

n——拖拉机可靠性考核的台数, 轮拖取n=2;

i——i=1～n;

tci——第i台被试验拖拉机的定时截尾试验时间, 轮拖取tci=750, 单位为小时 (h) ;对被调查拖拉机, 为累计工作时间, 单位为小时 (h) ;

λ电βD、λ发βD、λ底βD、λ外βD、λ工βD——分别为电器单元、发动机单元、底盘单元、外围功能件及附件单元、工作装置单元的β类当量故障失效率, 量纲:1/h;

rβD——β类故障的当量故障数。

7. β类当量故障平均间隔时间MBTFβD

被试验或被调查n台拖拉机的使用或试验时间之和与拖拉机出现β类当量故障数rβD之比, 称为β类当量故障平均间隔时间MBTFβD, 量纲为h:

8. 拖拉机可靠度数学模型

(1) 拖拉机可靠度

拖拉机执行任务的功能随着时间变化而失效的概率, 称为拖拉机可靠度, 用R拖 (t) 表示, 它与各任务单元的关系为:

R拖 (t) =R电 (t) ·R发 (t) ·R底 (t) ·R外 (t) ·R工 (t)

若拖拉机 (或单元) 的寿命分布为指数分布, 则拖拉机 (或单元) 的可靠度R (t) 可以表达为:

式中:

t——拖拉机作业时间, 通常取合格标 (210h) ;

R电 (t) 、R发 (t) 、R底 (t) 、R外 (t) 、R工 (t) ——分别为电器单元、发动机单元、底盘单元、外围功能件及附件单元、工作装置单元的可靠度。

λ拖——拖拉机失效率, λ拖=λ电+λ发+λ底+λ外+λ工;

(2) 拖拉机β类当量故障可靠度R拖βD (t)

将拖拉机的各类故障数转化为β类当量故障数来计算拖拉机的可靠度, 称之为拖拉机β类故障当量可靠度RβD (t) , RβD (t) 与拖拉机β类当量故障失效率λβD的关系满足:

五、应用分析

某型号两台拖拉机, 主要作业是旋耕、犁耕、播种作业, 在完成750h使用试验后, 发生的四类故障数量汇入表1 (见后) 。

根据GB/T14648.1—2009《拖拉机可靠性考核》规定的方法, 分析表1拖拉机可靠性考核结果, 得到拖拉机的故障数 (轻度故障除外) 为4个, 计算故障平均间隔时间MBTF为375h。

用当量故障换算方法分析, 本次拖拉机考核的当量致命故障是0.39个, 当量严重故障是1.93个, 当量一般故障是7.25个, 当量轻微故障是58个。以下面四个方面为例对拖拉机的可靠性进行评价:

1. 拖拉机Ⅰ类当量故障数合格判定:

如果规定Ⅰ类当量故障数的合格判定数r01D<1, 当Ⅰ类当量故障数r1D

本次考核的Ⅰ类当量故障数为r1D=0.39<1, 该拖拉机Ⅰ类当量故障数判定为合格。

2. 拖拉机Ⅰ类当量故障失效率合格判定:

Ⅰ类当量故障失效率合格指标为λ01D=r01D/1500<1/1500, 取λ01D=6.66×10-4, 当Ⅰ类当量故障失效率λ1D≤6.66×10-4判定为合格。

本次拖拉机考核的Ⅰ类当量故障失效率λ1D=0.00026<λ01D, 所以该拖拉机Ⅰ类当量故障失效率判定为合格。

3. 拖拉机Ⅰ类当量故障平均间隔时间合格判定:

根据当量致命故障数r01D<1的要求, 当量致命故障数合格判定数MBTF01D>1500, 当MBTF1D>1500时, 判定Ⅰ类当量故障平均间隔时间为合格。

本次Ⅰ类当量故障平均间隔时间MBTF1D=3846h>1500h, 所以该拖拉机Ⅰ类当量故障平均间隔时间判定为合格。

4. 拖拉机Ⅰ类当量故障可靠度合格判定:

根据λ01D=6.66×10-4, 获得拖拉机Ⅰ类当量故障可靠度合格判定数计算式为:R01 (t) =e-0.000666t;在考核时间为210h时, R01 (210) =0.61。当R1 (t) >R01 (t) 时, 评定Ⅰ类当量故障可靠度为合格。

本次Ⅰ类当量故障失效率λ1D=0.00026, 拖拉机Ⅰ类当量故障可靠度计算式为:R01 (t) =e-0.00026t, 取t=210h, 则R01 (210) =0.95>0.61, 所以拖拉机Ⅰ类当量故障可靠度判定为合格。

在实际应用时, 可根据拖拉机的可靠性实际评价内容和重点, 设定合适类别的当量指标合格判定数, 这样使得拖拉机可靠性评价更科学、合理。

可靠度评价 篇2

尾矿坝液化溃坝是典型地震灾害现象,如何准确评判其地震安全性是国内外工程抗震研究广泛关注的难题[1,2,3]。在传统尾矿坝地震液化分析中,大多计算参数是按照经验取值,忽略其未确知性,将不确定性问题作为确定性问题考虑,因而不能全面准确地反映尾矿坝的安全度[4,5]。为了同基于可靠度理论的场地设计相一致,尾矿坝地震安全评价也应采用概率法,明确给出具有概率意义的评价结果,把工程设计和现有工程的安全评价建立在可靠度分析的基础上是当前的发展趋势。如张明等对土石坝边坡稳定可靠度分析和设计问题进行研究,给出了利用安全系数与可靠度指标之间的关系确定结构系数的方法[6]。张超等以极限平衡理论和传统安全系数方法为基础,将可靠度理论引入尾矿坝稳定性分析中[7]。董陇军等针对尾矿坝地震稳定的极限平衡分析问题,运用盲数计算法分析稳定性系数在不同取值区间内的可信度[8]。王飞跃等将模糊可靠度理论应用到尾矿坝的稳定性研究中[9]。胡平安等将JC法应用到尾矿坝稳定性评价中,发现可靠度指标对坝体材料物理力学参数变异性的敏感度高于安全系数[10]。这些研究大都是坝体稳定性方面的,而关于尾矿坝地震液化评价可靠性分析方面的研究尚少见。

长期以来,工程结构的设计安全系数主要是在实践经验的基础上人为确定的,它不能从定量上度量结构的可靠性[11]。工程可靠性是指在规定的条件和时间内,完成预定功能的概率。在尾矿坝地震液化分析中可以用液化概率PL和抗液化安全系数FL两重指标来描述可靠度。液化概率,即不可靠度或失效概率,它是工程不能完成预定功能的概率,它与非液化概率Ps是互补的,即PL+PS=1[12]。计算失效概率最理想的方法,当然是在概率密度函数和分布函数已知的情况下,精确求解。但由于影响尾矿坝地震液化的因素很多,极为复杂,有些因素的研究尚不深入,有些因素属于主观不定性,很难用统计方法定量描述,所以准确的概率分布是很难确定的,即便确定了也很难求解。一次二阶矩法就是在当随机变量的分布尚不清楚时,采用的一种简化数学模型。它只用平均值和标准差作统计参数,而对随机变量采用假定的分布[11]。

本文将可靠度理论引入尾矿坝地震安全评价中,用一次二阶矩法建立尾矿坝地震液化评价模型,探讨可靠度指标与抗液化安全系数之间的关系,并进行算例分析,为进行尾矿坝抗震设计及防灾减灾决策提供理论基础和技术支持。

1 可靠性分析基本理论

针对工程结构所要求的功能,把影响结构可靠度的有关因素作为基本变量X1,X2,…,Xn,由这些基本变量组成的描述结构功能的函数Z= g(X)=g(X1,X2,…,Xn)。

Z= g(X)>0,为可靠状态

Z= g(X)=0,为极限状态 (1)

Z= g(X)<0,为失效状态

假定Z服从正态分布,其平均值为mZ,标准差为σZ,则结构的失效概率为

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引入标准化变量(即令mt=0,σt=1):

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所以

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式中,undefined为标准化正态分布函数,β为结构的可靠度指标。

图1表示随机变量Z的分布,Z<0为失效概率,即PL=P(Z<0),此时等于图中阴影部分的面积。由此图可见,由0到平均值mZ这段距离,可以用标准差去度量,即mZ=βσZ。不难看出β与PL之间存在一一对应关系,β小时,PL大;β大时,PL小。因此,β与PL一样可作为衡量结构可靠性的一个指标,称β为可靠度。

2 尾矿坝地震液化评价可靠度模型

2.1 尾矿坝地震液化极限状态方程

选取地震作用应力比S和抗液化应力比R作为状态变量,Z= g(X)=R-S为状态函数。对于中小型尾矿坝,在较低地震烈度液化分析时,建议基于Seed简化法的地震作用应力比为[4]

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式中,σV为天然容重;σ′V有效容重;rd为应力折减系数;g为重力加速度;kh为水平设计地震加速度代表值;am为坝顶加速度放大倍数。

尾矿坝抗液化能力受很多因素影响,为了简化计算,主要考虑中值粒径、相对密度、静剪应力比和地震震级的影响,其他因素综合为一个影响系数,在抗震设计规范基础上,建议抗液化应力比R为[4,13]

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式中,Ne为地震等价作用次数;λd为相对密度修正系数;d50为中值粒径(mm);as为静剪应力比;0.21为综合影响系数。

尾矿坝地震液化极限状态方程为

Z= g(X)=R-S=0 (7)

2.2 尾矿坝地震液化评价可靠度分析

进行可靠性分析时,基本变量R和S是两个完全相互独立的随机变量。假定R和S均服从正态分布,其平均值和标准差分别为mR、mS和σR、σS,则状态函数Z=R-S也服从正态分布,其平均值和标准差分别为mZ=mR-mS及undefined。

根据前述的一次二阶距法理论,可靠度指标为

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实际状态变量大多趋于偏态分布,如按正态分布计算时具有较大的误差。因此,有学者建议R和S服从对数正态分布[10]。lnR和lnS的平均值为mlnR、mlnS,标准偏差为σlnR、σlnS。此时,状态函数z=ln(R/S)=lnR-lnS服从正态分布,其平均值和标准差分别为mZ=mlnR-mlnS和undefined。

为了直接利用R、S的一、二阶矩,可以将mZ、σZ表示成mR、mS和σR、σS。由对数正态分布的性质可知

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所以

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又

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所以

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对数正态分布的可靠度指标为

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从已有文献中收集51组尾矿坝测试数据,进行统计分析,统计结果见表1[14,15,16,17,18,19]。

将表中变异系数代入式(13)得

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2.3 可靠度指标与抗液化安全系数的关系

传统的设计原则是抗液化应力比不小于液化应力比,其抗液化安全系数定义为R与S的比值,即

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从统计学的观点来看,抗液化安全系数FL有两个问题:①它没有定量地考虑抗液化力和地震荷载效应的随机性,往往靠经验或工程判断的方法取值。因此,无法避免人为的因素,判断结果过多地含主观臆断成分;②FL只与R、S的相对位置有关,而与R、S的离散程度(VR、VS)无关[11]。实际上,可靠度指标不仅与mR、mS的相对位置有关,而且还反映了它们的离散程度(VR、VS),所以可靠度指标相比抗液化安全系数FL能更好地反映尾矿坝地震液化安全度的实质。

在给定状态变量变异系数VR、VS时,将式(15)代入式(14),对某一给定的抗液化安全系数FL,就有一可靠度指标β及液化概率PL与其相对应。

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根据震害分析,地震时尾矿坝可能发生流滑表明其破坏机制是由于坝体中尾矿或坝基中砂土液化引起的,而地震惯性力对尾矿坝的影响则是次要的。液化分析在于确定尾矿坝是否具备发生流滑的条件,而稳定性分析则是考虑坝体和坝基中液化的高孔隙水压力区对其稳定性的影响,即发生流滑的可能性[13]。与传统抗液化安全系数分析方法相比,采用可靠度或液化概率的表达方式,能全面地反映在坝体不同区域内液化可能性的大小,避免由于参数取值单一而造成计算抗液化安全系数时的偏差,从而能更全面地判断尾矿坝的地震安全状态,进一步完善尾矿坝抗震设计和地震安全评价理论。

3 算例分析

某尾矿坝经上游法填筑而成,根据尾矿库目前标高(+281.5m)的工程勘察资料,具体材料分布如图2所示。从下游坡往库内依次为尾细砂、尾粉砂、尾粉土和强风化正长岩,滩长为70m,具体参数见表2[4]。依据尾矿坝设计要求,震级为7.5级,对应Ne=15.0,设防烈度为7度,对应水平设计地震加速度代表值kh=0.15g。分别在上、下游坝坡处选择3个分析点,如图2所示,依据本文计算方法进行分析,结果见表3。

从计算结果可知,该坝已发生局部液化现象,说明存在一定的液化流滑风险性,有必要进一步分析稳定性。同时主管部门应重视尾矿坝的安全设施的维护,在后期筑坝的过程中应该采取更加合理的筑坝技术,或采取有效措施,如降低浸润线高度,减小饱和区域,以增强坝体的地震安全性。

4 结 论

(1)针对尾矿坝地震液化分析时计算参数的不确定性和随机性,基于一次二阶矩法建立了尾矿坝地震液化评价可靠度模型。该模型可以充分分析所涉及计算参数的变异性,将抗液化安全系数用可靠度和液化概率进行表达。

(2)建议的尾矿坝地震液化分析可靠度模型相比传统的确定性分析方法,不仅能判定液化的发生与否,还能给出液化发生的概率,从而得到较全面的评价结果,这为进行基于风险分析的抗震设计提供了更全面的依据,完善了尾矿坝抗震设计和地震安全评价理论。

(3)算例中A分析点抗液化安全系数低于1.0的可能性为66%,表明该点附近区域存在较大液化风险,主管部门要充分重视尾矿坝安全设施的维护,在后期筑坝的过程中应该改进筑坝技术,加强浸润线的观测,以便增强坝体的地震安全性。

可靠度评价 篇3

一、一次可靠度分析理论

设影响结构可靠度的N个相互独立的正态分布随机变量为Xi (1, 2…, n) ，对应的均值与方差为μxi与σxi，结构功能函数为

将式(1)在某点Xoi (i=1, 2, …, n) 用Taylor级数一次展开，得

根据展开点X0i (i=1, 2, …, n) 的不同，一次可靠度分析理论可分为均值一次二阶矩法与改进的一次二阶矩法。

（一）均值一次二阶矩法

均值一次二阶矩法就是将结构功能函数的展开点选择为均值点μXi (i=1, 2…, n) 。由式(2)，可得

由式(3)可求得Z的均值与标准差为

由可靠指标的定义可得

（二）改进的一次二阶矩法

由于将功能函数在均值点处展开不尽合理，根据可靠指标的几何意义，引入验算点的概念，将结构功能函数在验算点处线性展开，形成改进的一次二阶矩法。由于无法直接求得验算点，通常采用迭代求得结构可靠度与验算点。

由式(2)，可得

由式(4)可求得Z的均值与标准差为

根据验算点的定义，可得

则

由可靠指标的定义，可得

通过数学变换，引入分离系数axi为

有式(5)、式(6)，可得

由式(5)、式(6)、式(7)，形成迭代过程为

1)假定初始验算点值，一般可取X* (0) = (μX1, μX2, …, μXn) 。

2)由式(5)计算β。

3)由式(6)计算aXi

4)由式(7)计算新的验算点X* (1) = (X*1 (1) , X*2 (1) …, X*n (1) )

5)判断收敛条件是否满足(为收敛精度)，若满足则停止迭代，否则，取X* (0) =X* (1) ，转(2)继续迭代。

二、基于可靠度的结构优化设计方法

针对以下的结构可靠度优化模型

s.t.Pf (Gj (d, x) ≤0) ≤P'ff≥βtj或者Pf (Gj (d, U) ≤0) ≤Ptfj

式中，d为设计变量，f (d) 为目标函数，hi (d) 为第i个确定性约束，Pf (Gj (d, X) ≤0) 表示第j个极限状态方程对应的失效概率，βsj和Pf (Gj (d, U) ≤0) 为与Pg (Gj (d, X) ≤0) 等效的失效概率，Pft和βtj为目标失效概率，m与n分别为结构确定性约束的数目与结构极限状态函数的数目，X为随机变量，U为随机变量经当量正态化后的标准正态变量。

应用一次近似可靠度分析理论，将第个极限状态方程在展开点处一次展开

则极限状态方程的均值与方差为

由此求得可靠指标为

由于展开点的选择对计算精度有较大的影响，所以通常选取其最可能失效的点为展开点，即验算点。验算点的求解采用优化模型则表示为

由Kuhn-Tucker必要条件，满足此优化问题的点U(下式中以表示)需满足下式

则可将上述的结构可靠度优化问题转换为下述问题

即将结构可靠度优化设计模型(1)通过一次近似可靠度分析理论等效为传统的结构优化模型(2)，采用传统的优化算法进行优化。

三、结语

通过对一次可靠度分析理论的介绍，分析其在结构可靠度优化设计中的应用。在进行结构可靠度优化设计时由于具有庞大计算量的缺点，为了提高其工程实用性，需尽量形成高效率的优化算法。利用一次近似可靠度分析理论，能够有效地提高计算效率，形成高效的优化算法。然而由于一次可靠度分析理论本身的缺陷，相应的结构可靠度优化设计不可避免地出现精度与收敛问题。如何有效地解决此方面的问题，有待进一步研究。

参考文献

[1]李刚, 程耿东.基于性能的结构抗震设计——理论、方法与应用[M].北京:科学出版社, 2004.

土坡系统可靠度分析 篇4

在工程实践中由于各方面因素的限制,人们普遍采用确定性分析方法,并得到唯一的安全系数[1]。然而,由于土体参数具有空间变异性,计算出的安全系数并不能准确的反映边坡的失效概率[2]。近几年来,人们逐渐认识到岩土工程问题中的不确定性,将可靠性分析方法引入边坡工程的稳定性分析,用概率的方法定量的考虑了实际存在的种种不确定性因素,因而更能客观反映边坡的实际安全性[3]。一般情况下通常利用一个滑动面的失效概率来代替整个边坡系统的失效概率[4,5],本文拟利用Slide软件进行边坡的系统可靠度分析,且将常规的可靠度分析结果和系统可靠度分析结果进行了对比,得到了一些有益的结论,对土坡稳定可靠度分析研究具有一定的指导意义。

1 可靠度分析概述

1.1 蒙特卡洛法

蒙特卡洛法又称作随机模拟法或统计实验法,是以数理统计为基础的,借助计算机程序来研究随机变量的数值计算方法[6]。它的基本原理是:

根据大数定理,设x1,x2,…,xn是N个独立的随机变量,若它们来自同一母体,有相同的分支,且具有相同的均值和方差。根据边坡土体结构的自身及外部条件,建立如下功能函数:

将这组随机变量一次带入功能函数,确定其在基本变量空间中属于破坏区还是安全区,即F与0的关系,当F>0时,认为安全,当F<0时,发生破坏。

根据这N次模拟中破坏的次数M,当N足够大时,得到的频率即为整个边坡的失效概率:

1.2 Slide的模拟原理

Slide软件就是采用蒙特卡洛法选取N个样本,然后对每个样本进行可靠度分析,统计安全系数小于1的样本个数,计算该土坡的失效概率,并根据所得的失效概率确定可靠度指标。

Slide模拟的流程图如图1所示。

2 算例分析

2.1 工程概况

1)该边坡为非均质土坡,边坡几何如图2所示。

2)统计参数:设该土坡的统计参数(均值μ,标准差σ)如表1所示。

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2.2 结果分析

本文采用Bishop法和Spencer法两种方法,利用蒙特卡洛法选取了10 000个样本分别进行常规可靠度分析和系统可靠度分析,其中Bishop法选择圆弧滑动面,Spencer法选择非圆弧滑动面,二者都选择正态分布。

1)不考虑土层的粘聚力和摩擦角之间的相关系数。

图3给出了边坡系统中需要考虑的危险滑动面。

用Slide软件模拟的结果如表2所示。

2)考虑土层的粘聚力和摩擦角之间的相关系数。

如图4所示为边坡系统中需要考虑的危险滑动面。

用Slide软件模拟的结果如表3所示。

由表2,表3可知,对于确定性分析而言,选择两种方法、两种滑动面,得到的安全系数基本相同。对于可靠度分析而言,系统可靠度分析所得的安全系数都小于常规可靠度分析所得的安全系数;相对于一般可靠度分析所得的失效概率较小,系统可靠度分析所得的结果在2%～3%;二者相比,系统可靠度分析所得的可靠度指标都较小。

将表2,表3中失效概率对比可知,考虑了粘聚力和摩擦角的相关性时,得到的失效概率较大;对比可靠度指标可知,考虑了粘聚力和摩擦角的相关性时,得到的可靠度指标较小。

3 结语

本文利用蒙特卡洛法对某土坡进行了系统可靠度分析和常规的可靠度分析,分别讨论了是否考虑粘聚力和摩擦角的相关性对各项指标的影响,并且将二者进行对比。结果表明:系统可靠度分析比常规可靠度分析所得的结果偏大,进行系统可靠度分析非常有必要。

摘要：基于可靠度分析理论,利用蒙特卡洛法,对某土坡可靠度稳定性进行数值模拟,分别进行了系统可靠度和常规可靠度分析,讨论了粘聚力和摩擦角相关性对失效概率的影响,并将二者进行对比,分析结果表明:系统可靠度分析比常规可靠度分析方法所得的结果偏大。

钢桥面铺装可靠度分析 篇5

为了分析两种常用铺装方案在施工过程中的可靠度, 本文从前期准备、喷砂和防水层、铺装层施工、养护四个工序进行比较分析。

1 前期准备

(1) 浇注式沥青混合料+改性沥青SMA:

(1) 沥青混凝土生产基地选址:本方案中的沥青混合料都是热塑性材料, 只要在运输过程中做好保温或控温工作, 沥青混合料均可正常施工。因此, 运输时间宜控制在1~1.5h。

(2) 原材料:主材全部为桥面铺装专用材料, 其中沥青及防水材料均可在国内沥青改性厂生产, 所有材料无需进口, 准备期大约在1~2月。

(3) 设备:浇注式沥青混合料采用特殊的需要专用设备———COOK-ER运输车和专用摊铺机, 在国内相关施工企业都已具备。而改性沥青SMA的施工设备与普通沥青混合料施工的设备相同。

(2) 双层环氧沥青混凝土:

(1) 沥青混凝土生产基地选址:由于环氧材料属于热固性材料, 对时间要求比较高, 运输时间不宜超过30min, 否则在施工过程中风险比较大。

(2) 原材料:主材为全部为桥面铺装专用材料, 其中沥青结合料及层间粘结材料全部为进口, 需要至少2~3个月;集料要求规格远高于常规沥青混凝土, 分档更细, 颗粒更规则, 水洗、烘干、无杂质。

(3) 设备:不需要专用设备, 采用普通沥青混凝土施工设备即可。

2 喷砂及防水层施工

(1) 浇注式沥青混合料+改性沥青SMA:

(1) 打砂除锈:打砂对气候环境要求比较高, 要求环境相对湿度≤85%、温度应高于露点3℃, 遇刮风、下雨、雾、雪等天气都不得作业。晴天, 一般在9∶00~16∶00之间工作。

(2) 甲基丙烯酸树脂防水粘结层 (含防腐层) :在喷砂后3h内, 完成进行防腐底涂层作业, 依次根据工作面的大小, 进行甲基丙烯酸树脂膜 (两层) 、胶粘结的施工。

单层固化时间1h (23℃) 即可进行下一工作面作业, 由于时间现场温度温度较高, 间隔时间短, 采用流水化作业流程, 每层作业完毕后, 可露天长时间搁置, 在无污染的情况下, 不影响其后期结合强度。

(2) 双层环氧沥青混凝土:

(1) 打砂除锈:同上。

(2) 防腐层:喷砂完成后, 即可采用环氧富锌漆, 指干时间短、强度形成时间较长。

(3) 环氧沥青防水层:环氧粘结剂属于反应性材料, 因此要求在洒布后48h内必须进行沥青混凝土的摊铺, 即完全固化前完成环氧沥青混凝土铺装下层的施工, 在施工过程中, 尽量避免雨水。因此, 防水粘结层的施工, 必须考虑天气因素, 在确保连续无降雨的期限内, 方可进行防水粘结层洒布。

3 沥青铺装层施工

(1) 浇注式沥青混合料+改性沥青SMA:

(1) 浇注式沥青混合料采用单幅 (宽3~7m) 作业的方式, 具体根据实桥的车道划分确定。

浇注式的生产工艺不同于常规沥青混凝土, 拌合温度比较高 (220~260℃) , 国内的拌合楼无需太大的改装, 即可进行生产。

运输采用专用的运输车 (COOKER) , 具有搅拌、加热、保温的功能, 因此, 一般不受运输距离影响, 或现场突降雷阵雨、机械故障短暂停工干扰。同时, 由于摊铺温度较高, 对环境中的水、雾、温度、风等环境条件不敏感, 夜间、低温下也可进行摊铺作业 (如赶工期) 。

(2) 粘层采用改性乳化沥青, 由于浇注式沥青混凝土富余沥青含量比较高, 在界面保护较好的情况, 无需洒布粘层。粘层的作业后搁置至少12h以上, 方可进行铺装面层施工。

(3) 高弹体SMA10的施工工艺设备较为简单、成熟, 但对过程的控制要比常规道路严格, 其中采用高弹体改性沥青, 要比其他桥面用改性沥青SMA更易于压实。

(2) 双层环氧沥青混凝土:

(1) 环氧沥青混凝土的生产采用新型拌合设备, 计量要求精度要高于其他混凝土生产, 温度、计量稍有偏差, 可能引起混凝土大批量废料。对拌合楼略作改造, 增加环氧沥青输入设备。

环氧沥青混凝土从生产到摊铺根据温度不同, 有严格的时间的限制, 超出该时间段, 混合料必须弃掉, 但考虑成本浪费太大, 很多施工单位勉强使用, 给后期遗留下严重质量隐患。同时, 运输出发前后, 随时要进行运输车中混合料的温度观测。

同时, 考虑摊铺温度严格控制在设计温度范围之间, 抗水、湿度、风等环境干扰能力比较弱, 为了防止吸附于环氧沥青粘结表面水及空气中水残留于铺装层间, 一般在上午太阳照晒一段时辰后, 开始摊铺;在夜间, 禁止进行环氧沥青混凝土摊铺作业。

(2) 环氧沥青粘层的洒布与环氧防水粘结层作业要求基本一致, 只是考虑到粘结剂洒布后要进行环氧沥青混凝土面层施工, 因此, 必须待铺装下层养护达到一定期限后, 方可进行环氧粘层和面层施工。

(3) 铺装面层环氧沥青混凝土工艺与技术要求与铺装下层基本一致, 只是对表观状态控制更为严格, 不得遗留任何施工缺陷。在环氧沥青混凝土施工中, 温度、时间控制非常重要。

4 养护通车

(1) 浇注式沥青混合料+改性沥青SMA。

在SMA10施工完毕, 温度降至常温, 可供小型车辆通行, 养护48h后, 即可全面开放交通。

(2) 双层环氧沥青混凝土。

环氧沥青混凝土在施工完成后, 禁止任何交通车辆、振动荷载的情况下, 需要养护7天或30天左右, 最终以实测强度为准;若在施工过程中, 环境温度较低时, 环氧沥青固化较慢,

期间, 也可采用措施进行加速养护, 根据早期应用情况, 除了需要额外一笔费用 (200万) , 不均匀固化还会诱发的其他病害发生。

5 结论

两种铺装方案在施工过程中都有其特点。浇注式沥青混合料运输和摊铺需要特殊设备, 但受温度、雨水等环境条件影响较小, 整个铺装结构施工完成后, 正常养护后即可开放交通;环氧沥青混凝土的结合料需要进口, 在施工过程中, 严格控制混合料的温度、时间, 严禁雨水等物质的存在, 需要较长的养护时间。

摘要：选取两种钢桥面铺装方案:浇注式沥青混合料+改性沥青SMA、双层环氧沥青混凝土, 从前期准备、喷砂与防水、沥青铺装层施工、养护通车四个方面进行比较分析, 浇注式+SMA铺装方案具有一定优势。

关键词：钢桥面铺装,浇注式沥青混合料,环氧沥青混凝土

参考文献

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[4]李国芬, 张高勤, 陈妍.环氧沥青混凝土钢桥面铺装的施工质量控制[J].森林工程, 2007 (03) :62-64.

结构可靠度算法的比较 篇6

工程结构可靠度的分析具有不确定性的特点, 也即不可预测性。这些不确定性包括外部环境以及结构本身, 可靠度的计算方法有很多种分类方法, 按研究对象分类, 可分为结构点 (构件) 可靠度计算法与结构体系可靠度计算法, 当前, 结构体系的可靠度研究还处于探索阶段, 很不成熟。但是结构点可靠度的计算方法相对来说比较成熟, 其计算方法主要有[1,2]:一次二阶矩法、高次高阶矩法、响应面法、帕罗黑莫 (Paloheim O) 法、蒙特卡罗 (MonteCarlo) 法和随机有限元 (SFEM) 法等。文中主要对JC法[3]、二次二阶矩法 (ESORM[4]) 、一次渐近积分法[5]、序列响应面法[6]、蒙特卡罗 (Monte-Carlo) 的直接重要抽样法[4]进行全面研究, 比较这几种算法的精确度, 同时, 以直接抽样法的蒙特卡罗 (MonteCarlo) 法的计算结果作为精确解。

1 各算法精度对比

为评估各算法的性能, 文中构造两类函数对其进行检验:1) 不同非线性程度的功能函数;2) 功能函数相同但变量类型不同。具体情况如下。

1.1 算例

1) 算例1。功能函数Z=X1-X2, 已知X1和X2的均值和标准差分别为

2) 算例2。功能函数Z=18.46-7.48X1/X23, 已知X1, X2的均值和标准差分别为

3) 算例3。已知功能函数为Z=X12X2-100 000, 其中X1和X2相互独立, 已知X1, X2的均值和标准差分别为

4) 算例4。已知功能函数为Z= (3+X1) 3+ (2.9+X2) 3-4.0, 其中X1和X2相互独立, 已知X1, X2的均值和标准差分别为

5) 算例5。设极限状态方程为Z=exp (0.4X1+7.0) -exp (0.3X2+5.0) -200=0, 其中X1和X2相互独立, 已知X1, X2的均值和标准差分别为

6) 算例6。设极限状态方程为Z=4X16-30X25=0, 其中X1和X2相互独立, 已知X1, X2的均值和标准差分别为

7) 算例7。设极限状态方程为Z= (X1-5) 11+ (X2-3) 9=0, 其中X1和X2相互独立, 已知X1, X2的均值和标准差分别为。对以上7个算例求下面三种情况的可靠度指标:a.X1服从正态分布, X2服从正态分布;b.X1服从对数正态分布, X2服从对数正态分布;c.X1服从极值Ⅰ型分布, X2服从极值Ⅰ型分布。

1.2 精度对比

各算法在不同功能函数以及函数变量类型不同时精度对比见表1~表5。

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2 结语

由以上结果, 可以得出以下结论:

1) 对于不同的功能函数, JC法的精度随着变量的分布由正态分布, 到对数正态分布, 到极值Ⅰ型分布, 精度逐渐变低。原因是由于正态化带来的误差。同时注意到JC法有时会出现不收敛的情况。在功能函数为2的情况下, 当变量服从对数正态分布时, JC法出现了无解的情况。其原因是:对数正态分布随机变量定义域在 (0, +∞) , 经当量正态化之后, 定义域扩大为 (-∞, +∞) 。计算迭代中, 由于各种因素影响, 出现了xi*≤0的情况, 使lnxi*无意义而计算无法进行下去, 从而出现了无解的情况。同样, 当随机变量服从极值Ⅰ型分布时, 由于极值Ⅰ型分布比正态分布集中, 受计算机精度的限制, 当离均值较远时, 经常会出现F (xi*) =0或F (xi*) =1的情况而使迭代终止。

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2) 正如ESORM的原理中提到的:ESORM算法不适用于极限状态曲面存在曲率异号的情况, 此时, ESORM算法将产生较大的误差。在功能函数为2, 4, 6情况时, 如表中所示, 误差很大。

3) 一次渐近积分法在各功能函数时, 精度均比较好。在程序中, 优化求解时, 有时迭代次数可能超过了默认值, 这时要根据情况, 自行设置, 否则优化求解过程意外停止, 得出的x*并不能满足最优化的条件, 从而使结果出错, 产生较大误差。

4) 无论功能函数的非线性程度, 当功能函数的变量服从对数正态分布时, 二次多项式RSM方法都会产生较大的误差。而当功能函数的非线性程度非常高时, 本文中采用的二次多项式RSM方法可能出现不收敛的情况, 或者会产生非常大的误差。

5) MCS的直接重要抽样法, 抽样次数减小, 但是精度仍然很好, 由于本文中所采用的MCS直接重要抽样法依赖于JC法的计算结果, 所以当JC法误差较大时, 其精度会相应减小, 但是从分析数据来看并不会减小很多, 因此还是很准确的。

根据上述分析, 在进行结构可靠度编程时, 要根据功能函数以及各变量分布的特点, 运用适当的算法, 同时, 编程中要充分了解所用算法的适用条件以及缺点, 以免在计算过程中出现较大的误差。

摘要：讨论了现有结构可靠度的计算方法, 介绍了JC法、二次二阶矩的ESORM法、一次渐近积分法、序列响应面法、Monte Carlo法以及直接重要抽样的Monte Carlo法, 通过算例, 对这些方法的精度以及适用范围作了分析, 为可靠度的计算提供了一个有价值的参考。

关键词：可靠度,精度,对比

参考文献

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[5]张明.结构可靠度分析——方法与程序[M].北京:科学出版社, 2009.

建筑消防设施系统可靠度评测 篇7

笔者综合模糊综合评价法和网络分析法,提出基于模糊网络分析法(Fuzzy Analysis Net Process,FANP)的建筑消防设施可靠度指标体系和分析模型,运用该法对建筑消防系统进行可靠度分析评测,并给出实例验证其可行性。

1 消防系统分类及可靠度计算流程分析

为建立消防系统可靠性分析流程,应先对消防系统中的元素进行梳理分类。由于消防系统层级复杂、元器件众多且彼此影响,参考相关研究成果,一般建筑消防系统可按以下三种方法进行划分:按风、机、水、电、气五大类划分,各大类之下又包含若干子系统;按消防系统中运行系统与其余系统间的交流方式分为物质流和信号流,这两部分包含若干具体子系统;按消防系统运行主要过程划分为探测系统、控制系统和执行系统三部分,探测系统主要指自动报警系统,控制系统主要指消防联动系统,其余系统属于执行系统,如图1所示。

从图1可看出,消防系统设施众多且设施之间存有相互关系。针对消防系统工作原理,提出消防系统可靠度分析一般流程,如图2所示。对于某消防评测对象可通过人工建立或通过匹配模型库、逻辑关系库,在消防设施工作原理基础上建立可靠性计算框图。通过调用可靠度评测方法库、评测指标库和评测数据库计算出消防系统可靠度值。评测结果可输回可靠度统计数据库中充实库中的数据储备,或输回专家知识库中为其余系统可靠度评测提供参考。随着评测次数增多,消防系统评测数据库不断完善。

2 基于FANP法的消防系统可靠度评测

匹兹堡大学教授Saaty T L在20世纪70年代提出层次分析法(AHP)解决定性对象分析缺乏客观准确性问题,90年代又提出了一种新的用来处理具有依赖和反馈关系的复杂问题定量处理方法,网络分析法(ANP),该法没有明确的层次结构关系,而是由元素相互作用形成的网络结构。模糊网络分析法(FANP)是网络分析法在含糊性和不确定问题上的发展,可对不确定的、含糊的复杂问题进行定量化处理,是模糊综合评价和网络分析法的结合。

2.1 可靠度评测指标体系和FANP建模

为进行消防系统可靠度分析,抓住影响可靠度的主要因素,将层次分析法与“人—机—环”消防系统思想结合,建立消防指标体系框架,如表1所示。该指标体系准则层之间没有依赖关系且只受目标层支配,因素层之间存有依赖与反馈关系。

根据所建立的指标体系,将目标层和准则层作为控制层,因素层作为网络层建立消防系统FANP结构模型。控制层之间元素不发生相互作用且准则层元素受目标层控制,无反馈关系,而网络层元素之间相互作用,元素间存有依赖、反馈关系。图3为消防系统网络层次结构模型图,图中以箭头表示系统元素之间的关系,单向箭头表示后元素对前元素存有依赖关系,双向箭头表示元素两者相互关联,指向自身的箭头表示元素内部反馈、依赖。

2.2 基于三角模糊数的模糊网络分析法基本步骤

(1)建立消防系统内的评测因素集与备择集。确定消防系统内所需进行评测元素组成的因素集U ={U1,U2,…,UN}与各元素可能的各评测结果组成的备择集V={v1,v2,...,vM}。其中,Ui中又包含若干元素uiw。然后进行单因素模糊判断,即建立U到V的模糊对应关系F.R.,方法和模糊综合评价相同。

(2)基于FANP确定因素权重值。 在传统的AHP和ANP方法中,对元素进行依次比较得到判断矩阵,但判断矩阵得到的相对重要性人为因素影响较大,具有主观、离散特征,忽略了评测的不确定性和模糊性影响。因此,笔者利用三角模糊数理论来弥补存在的不足之处。

一是以元素组Ui为准则,Ui中的某个元素为次准则,以三角模糊数的形式构造判断矩阵P,矩阵中的pij=(lij,mij,uij)分别代表最悲观值、最可能值和最乐观值。在建立好判断矩阵后,进行一致性检验,确定三角模糊数矩阵满足一致性的要求。

二是依据三角模糊数互补判断矩阵的排序方法,可运用式(1)计算各元素的模糊综合评价值θ,其中符号表示两两矩阵对应相乘。根据排序模糊数原理,假设决策者是中性的,则可推导出其期望值E,计算见式(2)。

三是计算出超矩阵W和加权超矩阵W 。其中,超矩阵W中的元素矩阵Wii(i=1,2,…,n)的每列是某组中某个元素模糊综合评价值,超矩阵W中的元素矩阵Wij(i≠j)是在某个准则下,以对元素影响程度作为次准则两两比较后进行综合模糊评价得到的。为求得加权超矩阵,先将元素组的相对重要性进行两两比较得到元素组的相对加权矩阵A,再将矩阵A与超矩阵W元素一一对应相乘得到加权超矩阵W 。

四是求解超矩阵W 。之前求得的加权超矩阵是在某个准则下计算的,而这样的准则还有若干个,因此还需要计算出这些准则对应下的加权超矩阵并合成最终的加权超矩阵W ,利用软件计算得W∞,其列向量就是该元素的权重值。

(3)计算系统整体可靠度。得到各元素和元素组的相对权重值后,专家依据建筑消防设施可靠度评测相关章程对各子系统中的元器件进行评测打分。或者,可根据可靠性统计数据大致分析元器件可靠性状态直接给出分值,例如火灾探测器的可靠性统计数据根据不同探测器种类、不同使用地区和不同使用场合给出了一系列统计评测值,人们对应自身情况就可得到自身系统中的火灾探测器评分值。在得到各元器件评分值后,将其与元器件相对权重相乘即可得到系统总体可靠度计算值。

3 应用实例

以某民用建筑消防系统为例,根据上述建立的网络结构模型,利用模糊网络分析法对其可靠度进行评测。从表1可看出,消防系统主要包括3个一级指标,13个二级指标。

首先以消防人员为评价准则列出准则层的比较矩阵S,如式(3)所示。

用三角模糊算法,求得U1的权重向量A1=(0.131、0.529、0.341)。同理,也可求得A2、A3,将其组成权重矩阵A。然后,按照计算准则层权重的方法计算出因素层权重。例如,在U2(消防设施)中,分别以U21(风系统)、U22(机系统)、U23(水系统)、U24(电系统)、U25(气系统)为评测基准,各元素按对基准的影响大小进行间接优势度评测,得到权重向量,组合构成U2的因素权重矩阵W22=(WU21,WU22,WU23,WU24,WU25),同理可求得W11、W33。又如,U2准则下,以对元素U23影响程度作为次准则两两比较后进行综合模糊评价得到W23,同理得到其余权重矩阵。将以上求得的权重矩阵整合构成超矩阵W ,如式(4)所示。

将矩阵A与超矩阵W元素一一对应相乘得到加权超矩阵 ,利用软件编写算法求出∞,得到矩阵中各值趋于不变收敛至某值,见表2。将表2中的权重归一化处理得到元素层各元素的权重值,分别是:(0.041,0.065,0.035,0.066,0.112,0.098,0.101,0.087,0.108,0.075,0.076,0.069,0.071),根据专家评分,以百分制计,元素层的得分为:(85,80,77,69,87,91,85,88,79,84,86,94,85),该消防系统整体可靠度值为84.73,处于建筑消防系统可靠度评分较好区间之内,表明该民用建筑消防系统的运行可靠度较好,各元器件的运行状态较稳定。

4 结束语

针对消防系统可靠度评测过程人为因素影响大、效率低等问题,运用模糊网络分析法,分析了消防系统内部各因素相互作用关系,建立了消防系统可靠度评测模型。将原本定性的消防系统可靠度指标定量化,比较计算了这些指标的相对权重,求得整体系统的可靠度值。该法将不确定的、含糊的消防系统可靠度评测复杂问题定量化处理,避免了评测过程中人为因素太多造成结果不准确的问题,实现了消防系统可靠度评测工作的高效、准确进行。消防系统可靠度评测工作是一个长期积累的过程,随着数据库、专家库和方法库的不断充实,基于网络分析法的消防系统可靠度评测将得以进一步发展。

摘要：在消防系统复杂性分析基础上,提出了消防系统可靠度评测的一般流程,建立了基于模糊网络分析法的消防系统“人员-设施-环境”可靠度指标体系、分析模型及求解算法。并以某民用建筑消防系统为例对其进行了求解验证。验证结果表明该方法可行有效,为消防系统的可靠度评测提供了新的思路。

关键词：模糊网络分析法,消防系统,可靠度评测

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