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1绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 4

1.2 研究现状和启示 6

1.2.1 安全风险的理论研究与评价方法 6

1.2.2 脆弱性的理论模型及评价方法 7

1.2.3 UMNS的研究现状 10

1.2.4 不同领域的脆弱性研究现状 11

1.2.5 现有研究的评论及不足 13

1.3 研究目标和内容 14

1.3.1 研究目标 14

1.3.2 研究内容 14

1.3.3 研究内容框架结构 15

1.4 研究方法和技术路线 17

1.4.1 研究方法 17

1.4.2 技术路线 17

1.5 本章小结 18

2城市地铁网络系统物理脆弱性分析 19

2.1 城市地铁网络系统介绍 19

2.1.1 城市地铁网络系统 19

2.1.2 城市地铁网络系统的物理构成 19

2.1.3 地铁运营特点 21

2.1.4 网络化运营特征 21

2.2 UMNS物理脆弱性的内涵及特性 24

2.2.1 脆弱性内涵及相关概念研究 24

2.2.2 物理脆弱性的定义和内涵 27

2.2.3 物理脆弱性的特性 27

2.3 UMNS物理脆弱性的影响因素 28

2.3.1 物理脆弱性的内部影响因素 29

2.3.2 物理脆弱性的外部影响因素 29

2.4 UMNS物理脆弱性的形成机理 30

2.5 UMNS物理脆弱性的研究层次 33

2.6 本章小结 34

3基于复杂网络理论的UMNS物理脆弱域评价 35

3.1 复杂网络理论概述 35

3.1.1 复杂系统的含义和特征 35

3.1.2 复杂网络——复杂系统的研究方法 36

3.1.3 复杂网络常用的拓扑特征量 36

3.1.4 复杂网络脆弱性测度方法 38

3.2 UMNS物理网络模型构建方法 39

3.2.1 Pajek软件简介 39

3.2.2 网络模型构建方法 39

3.3 物理脆弱域评价的实证分析 40

3.3.1 建立网络模型 41

3.3.2 拓扑性质分析 45

3.3.3 仿真策略分析 48

3.3.4 评价结果及讨论 49

3.4 本章小结 51

4基于灰色关联TOPSIS方法的UMNS物理脆弱点评价 52

4.1 理论基础及研究方法 52

4.1.1 灰色系统理论 52

4.1.2 TOPSIS方法 52

4.1.3 模糊集理论 53

4.1.4 权重赋值方法 55

4.2 基于灰色关联TOPSIS方法的物理脆弱点评价模型 56

4.2.1 指标体系的构建方法 56

4.2.2 脆弱点的脆弱性评价模型 57

4.2.3 权重赋值 60

4.3 UMNS物理脆弱点评价的实证分析 62

4.3.1 指标体系构建 63

4.3.2 数据收集及处理 64

4.3.3 权重赋值 68

4.3.4 评价结果及讨论 69

4.4 本章小结 72

5基于状态维护的UMNS物理脆弱性控制研究 73

5.1 物理脆弱性控制分析 73

5.1.1 物理脆弱性控制的含义 73

5.1.2 物理脆弱性的控制机制 74

5.2 基于免疫理论和熵增原理的物理脆弱性控制策略 74

5.2.1 免疫理论 74

5.2.2 熵增原理 75

5.2.3 UMNS物理脆弱性控制策略 76

5.3 UMNS物理系统的运行状态分析 77

5.3.1 设备设施状态演化 77

5.3.2 劣化度分析方法 80

5.3.3 状态评价模型及其实证分析 81

5.4 面向物理脆弱性控制的维护方式决策 85

5.4.1 维护方式的发展历程 85

5.4.2 维护方式的逻辑决策模型 86

5.5 本章小结 88

6基于故障预控的UMNS物理脆弱性控制研究 89

6.1 面向物理脆弱性控制的故障及其影响因素分析模型 89

6.2 脆弱点的故障模式分析 89

6.2.1 FMECA方法 89

6.2.2 FMECA的分析流程 90

6.2.3 实证分析 91

6.3 基于影响图理论的故障影响因素分析 96

6.3.1 影响图理论介绍 96

6.3.2 实证分析 98

6.4 面向物理脆弱性控制的故障影响因素调控措施 106

6.4.1 不断完善维护体系 106

6.4.2 提高工作人员的作业能力 106

6.4.3 加强安全文化建设 106

6.4.4 提高应对环境变化的能力 107

6.5 本章小结 107

7结论与展望 108

7.1 主要的研究工作及其结论 108

7.2 研究的创新点 109

7.3 研究不足及展望 110

参考文献 111