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將經驗所得設備電壓耐受曲線(Voltage ToleranceCurve,VTC)不確定性的定性概念轉換為定量表達是評估設備電壓暫降敏感度的關鍵。用云滴表示VTC曲線的不確定事件,用云模型將VTC曲線的定性概念轉換為定量刻畫。根據測試樣本,用逆向云發生器確定反映VTC曲線總體特征的期望、熵、超熵等數字特征值,用正向正態云發生器確定云滴概率密度函數值,并由此定量計算設備故障概率。以實測結果為樣本,對PC機進行評估,并與模糊評估法進行比較,證明云模型評估法正確、有效。
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軌道交通系統發展迅速,其具有成本高、技術復雜和周期長的特點。研究軌道交通系統全生命周期成本,分析軌道交通系統性能、環境與安全強相關要素對全生命周期成本的敏感度,對軌道交通系統發展具有重要意義。文章建立了軌道交通系統全生命周期各個階段的成本計算模型,計算了性能、環境與安全域強相關指標,構建了基于Elman神經網絡的全生命周期成本預測模型,分析了各指標對軌道交通系統全生命周期成本的平均敏感度。利用有限數據進行建模分析,得到了10個安全域強相關要素,在基于安全域強相關指標下,發現決策設計-施工建設成本對環境域指標最為敏感。該研究對研究軌道交通系統成本優化具有參考意義。
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