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时间:2018-05-03
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1、利用Monte-Carlo方法确定CREAM方法中的控制模式#孙志强,宫二玲,李杰,王华松*510(国防科技大学机电工程与自动化学院,长沙410073)摘要:论文针对CREAM方法中控制模式确定过程中的不确定性问题,提出一种利用Monte-Carlo方法来确定控制模式的方法。详细讨论分析了CPC状态确定过程中的不确定性因素,并给出了不确定性的表达方式,在此基础上,设计了控制模式确定的Monte-Carlo仿真流程。针对CPC状态完全确定、CPC状态部分确定、CPC状态完全未知和CPC状态存在明确概率分布这4种情况,利用该算法计算了控制模式的发生概率。计算结果表明,该算法的计算结果合理,且能
2、够与CREAM基本法保持一致。最后,给出了人为差错概率区间的计算公式。关键词:系统工程;人因可靠性;Monte-Carlo;控制模式;人为差错概率中图分类号:X913.315DeterminationofControlModesinCREAMbyusingMonte-CarloSUNZhiqiang,GONGErling,LIJie,WANGHuasong(CollegeofMechatronicandAutomation,NationalUniversityofDefenseTechnology,2025303540ChangSha410073)Abstract:Inthispaper,a
3、napproachfordeterminatingthecontrolmodesinCREAMwhichisasubstitutefortheexistingdeterministicmethodispresented.ThenewapproachisbasedonMonte-Carlomethod.Thispaperdiscussesthefactorsbywhichtheuncertaintiesofthecommonperformanceconditions(CPCs)iscausedindetails,andpresentsoneprobabilisticversionoftheunc
4、ertainties.TheprocedurefordeterminatingcontrolmodesbyusingMonte-Carlomethodisdescribed.Andthecontrolmodesunderfourgenericcontextsaredeterminedbythisprocedure.Underthefirstcontext,theCPCstatesaredeterminedcompletely.Andunderthesecondone,theCPCstatesaredeterminedpartially.Thethirdcontextisunknowncompl
5、eletely,andtheCPCsstatesprobablitydistributionsunderthefourthcontextareknown.TheresultsarerationalandconsistentwithCREAM.Finally,theformulaforcalculatinghumanerrorprobabilityintervalispresented.Keywords:Systemsengineering;Humanreliability;Monte-Carlo;ControlMode;Humanerrorprobability0引言CREAM(Cogniti
6、veReliabilityandErrorAnalysisMethod)是由ErikHollnagel设计提出的,是第二代人因可靠性分析方法中的典型代表[1],已经在航天和核电领域得到了较为成功的应用。相对于第一代方法,CREAM的成功之处在于将整个任务场景视为一个整体,它们共同对人的任务执行能力产生影响,不再将任务特性看做影响人为差错的关键因素。这符合“人为差错是由任务场景激发的”这个已经被普遍接受的观点[2]。本文针对CREAM方法中控制模式确定过程中的一些问题,采用Monte-Carlo方法设计了一种概率化的确定方法,该方法能够处理控制模式确定过程中常见的不确定性问题,为任务场景的优化奠
7、定基础。基金项目:高等学校博士学科点专项科研基金(20114307120032);国家自然科学基金(71201167)作者简介:孙志强,1978-),男,讲师,主要研究方向:系统安全性分析与人因工程。E-mail:sunzq39@163.com-1-(1CREAM方法概述455055606570CREAM方法分为基本法和扩展法,其中,基本法步骤简单,对数据的要求比较低,适合于系统设计阶段的情况
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