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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