针对智能航电系统在非线性耦合运行场景下产生的预期功能安全(safety of the intended functionality,SOTIF)问题,提出一种将系统理论过程分析(systematic theory process analysis,STPA)与决策试验与评价实验法(decision-making trial ...针对智能航电系统在非线性耦合运行场景下产生的预期功能安全(safety of the intended functionality,SOTIF)问题,提出一种将系统理论过程分析(systematic theory process analysis,STPA)与决策试验与评价实验法(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)相结合的致因分析框架。首先,在定义系统级危险的基础上构建安全控制结构,识别其不安全控制行为并提取与智能化缺陷相关的STPA致因要素。接下来,引入毕达哥拉斯模糊加权平均算子和闵可夫斯基距离对传统DEMATEL方法进行优化,专家根据控制反馈回路对致因要素进行评价并计算其中心度与原因度。最后,分析STPA致因要素与SOTIF致因属性之间的映射关系,给出关键致因要素的风险减缓措施。以单一飞行员驾驶(single-pilot operation,SPO)模式下的虚拟驾驶员助理系统为例说明了所提方法的可行性与有效性。研究结果表明,改进的STPA-DEMATEL方法可以有效识别关键致因要素,且能够克服专家评价的模糊性与不确定性,为智能航电系统的安全性设计提供了参考依据。展开更多
在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中,针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题,同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况,提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方...在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中,针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题,同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况,提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先,对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析,定义一种改进后的新得分函数,并证明其相关定理和性质。其次,将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中,得出各备选方案在各属性下的新得分函数,基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后,引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述,得出备选方案的综合损益值,结合各属性权重融合不同方案的综合损益比,通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后,利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性,展示了与原得分函数的对比分析结果,为多属性决策问题提供了新的技术途径。展开更多
文摘针对智能航电系统在非线性耦合运行场景下产生的预期功能安全(safety of the intended functionality,SOTIF)问题,提出一种将系统理论过程分析(systematic theory process analysis,STPA)与决策试验与评价实验法(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)相结合的致因分析框架。首先,在定义系统级危险的基础上构建安全控制结构,识别其不安全控制行为并提取与智能化缺陷相关的STPA致因要素。接下来,引入毕达哥拉斯模糊加权平均算子和闵可夫斯基距离对传统DEMATEL方法进行优化,专家根据控制反馈回路对致因要素进行评价并计算其中心度与原因度。最后,分析STPA致因要素与SOTIF致因属性之间的映射关系,给出关键致因要素的风险减缓措施。以单一飞行员驾驶(single-pilot operation,SPO)模式下的虚拟驾驶员助理系统为例说明了所提方法的可行性与有效性。研究结果表明,改进的STPA-DEMATEL方法可以有效识别关键致因要素,且能够克服专家评价的模糊性与不确定性,为智能航电系统的安全性设计提供了参考依据。
文摘在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中,针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题,同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况,提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先,对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析,定义一种改进后的新得分函数,并证明其相关定理和性质。其次,将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中,得出各备选方案在各属性下的新得分函数,基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后,引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述,得出备选方案的综合损益值,结合各属性权重融合不同方案的综合损益比,通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后,利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性,展示了与原得分函数的对比分析结果,为多属性决策问题提供了新的技术途径。
