【摘 要】
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为有效预测开发阶段系统的可靠性,提高认知可靠性与失误分析方法(CREAM)分析的准确性,降低部分系统输入数据的主观性,利用区间值直觉模糊集(IVIFS)和网络分析法(ANP),在考虑
【机 构】
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天津大学机械工程学院,天津300350
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为有效预测开发阶段系统的可靠性,提高认知可靠性与失误分析方法(CREAM)分析的准确性,降低部分系统输入数据的主观性,利用区间值直觉模糊集(IVIFS)和网络分析法(ANP),在考虑共同绩效条件(CPC)间相关性的情况下,提出了一种定量计算CPC权重的优化方法,使可靠性分析更加符合实际环境.在算法中基于判断矩阵获得各CPC权重,克服了一致性检验的约束,并确定了加权的人因失效概率.最后将改进前后的方法应用在肺癌穿刺机器人手术系统的试验中.结果表明:改进后方法获得的权重的标准误差(SE)更低,与真实值更贴近,准确性更高,证明了其分析能力的优越性;改进后方法最终预测结果包含的信息更广,有效避免了对系统潜在故障的忽视.
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