2014年--外文翻譯--用于海上運(yùn)輸系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架（譯文）

1、<p>　　17900漢字,1.2萬單詞，6萬英文字符</p><p>　　出處：Reliability Engineering and System Safety》，124 (2014) 142–157</p><p><b>　　畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）</b></p><p><b>　　外 文 譯 文</b>&l

2、t;/p><p>　　學(xué) 院 安全工程學(xué)院 </p><p>　　專業(yè)班級(jí) </p><p>　　學(xué)生姓名 </p><p>　　學(xué) 號(hào) </p><p>　　用于海上運(yùn)輸系統(tǒng)的風(fēng)

3、險(xiǎn)評(píng)估框架</p><p>　　一個(gè)涉及公海上客滾船船舶碰撞的案例研究</p><p>　　Jakub Montewka , SörenEhlers , FlorisGoerlandt , TomaszHinz , KristjanTabri , Pentti Kujala</p><p>　　摘要: 涉及船舶載客的海上交通事故造成人員傷亡的風(fēng)險(xiǎn)很高。為了

4、有效的降低這種風(fēng)險(xiǎn)，洞察風(fēng)險(xiǎn)升級(jí)的過程是必要的。當(dāng)涉及到一個(gè)關(guān)于海上運(yùn)輸系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)建模時(shí)需要一個(gè)主動(dòng)的視角。大多數(shù)現(xiàn)有的模型是基于一個(gè)海上事故的歷史數(shù)據(jù)，它們是被被動(dòng)考慮的，而不是主動(dòng)的。</p><p>　　本文介紹了一個(gè)可轉(zhuǎn)移和積極主動(dòng)的用于評(píng)估海上運(yùn)輸系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)框架，要達(dá)到這些要求需要從遏制采用定義風(fēng)險(xiǎn)的形式開始。該框架重點(diǎn)介紹一個(gè)客滾船被認(rèn)為是襲擊船的在公海上的兩船碰撞事件。首先，它涵蓋了事件的標(biāo)識(shí)，兩船

5、在公海上發(fā)生碰撞；其次，通過測(cè)定碰撞的嚴(yán)重程度評(píng)估這些事件發(fā)生的概率。這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)框架是通過使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和一套評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)模型的分析方法開發(fā)的。</p><p>　　最后，提出一個(gè)應(yīng)用于芬蘭海灣海上運(yùn)輸系統(tǒng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)框架的案例研究。從一個(gè)客滾船發(fā)生碰撞事故所獲得的結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)和可用的模型進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)了好的可用的數(shù)據(jù)。</p><p>　　關(guān)鍵詞：海運(yùn)；客滾船安全；風(fēng)險(xiǎn)分析；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；F

6、-N線圖；船舶碰撞vg</p><p><b>　　1.引言 </b></p><p>　　海上交通造成的各種風(fēng)險(xiǎn)包括人員傷亡、環(huán)境污染和財(cái)產(chǎn)損失。其中特別是，</p><p>　　可能造成很大的人員傷亡的船載運(yùn)乘客的意外事故。因此，現(xiàn)在有許多關(guān)于提高船的安全性的研究，例如[1-6]。其中一項(xiàng)研究成果是用于載運(yùn)乘客[7,8]的風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)設(shè)計(jì)（RB

7、D），對(duì)RBD的主要標(biāo)準(zhǔn)是船舶在損壞條件下的生存能力;見[9,10]。這上面提到船舶地址的研究，但是，較少的關(guān)注已經(jīng)支付給船舶營運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)設(shè)計(jì)。雖然這個(gè)總體框架是由國際海事組織規(guī)定的-見[11]-，但一些研究人員已經(jīng)全面的處理了這個(gè)題目，參見[12-15]。這些模型依賴于事故統(tǒng)計(jì)，因此這些影響因素造成的風(fēng)險(xiǎn)是難以測(cè)量的。此外，大多數(shù)模型利用故障樹（FT）或事件樹（ET）以下的布爾代數(shù)法則 [16-18]，但在某些情況下可能不能充分反映現(xiàn)

8、實(shí)，因?yàn)榭赡苄枰獌蓚€(gè)以上的國家對(duì)這些事件進(jìn)行分析。此外FT和ET允許單向的推斷，而這又可能會(huì)限制他們?cè)谙到y(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)緩解和管理領(lǐng)域的應(yīng)用。上述限制已被確認(rèn)，風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估（PRA）在復(fù)雜的社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)，其中改變?cè)念I(lǐng)域，混合利用FT、ET和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法已經(jīng)被提出，請(qǐng)參閱例如[19-24]。然而，對(duì)于本文所討論的領(lǐng)域，這樣的解決方案是不存在的。</p><p>　　因此，期望開發(fā)一種用主動(dòng)和系統(tǒng)的方式評(píng)估船舶在設(shè)計(jì)

9、和操作階段的風(fēng)險(xiǎn)的框架，這將允許洞察來獲得成風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)化的過程，還有定義最顯著和敏感變量大多數(shù)貢獻(xiàn)是為了以最佳的方式減輕它的風(fēng)險(xiǎn)，見[25,26]。因此，本文介紹的系統(tǒng)，轉(zhuǎn)移和積極主動(dòng)的框架測(cè)定導(dǎo)致客滾船在公海上發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)談到描述事故的演變框架嘗試捕獲的因果關(guān)系，這使得框架系統(tǒng)。它為了適應(yīng)不同的位置和條件它的模塊化特性持續(xù)改進(jìn)，因此作出轉(zhuǎn)讓。該框架是使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BBNs）開發(fā)的，如公認(rèn)的知識(shí)表示和高效的二維工具這樣的推理下的不確

10、定性，這使得金塔的框架積極主動(dòng);見[27-29]。此外，BBNs允許同時(shí)向兩個(gè)方向推理，指出最脆弱的節(jié)點(diǎn)和最有效的方法來改改進(jìn)以前的模型。所以，反向傳播的概率可以被利用在建議階段的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，例如參見[30]。不過，這已經(jīng)超出了本文的研究范圍。上述所有情況，隨著量化的影響在這些假設(shè)條件里框架的結(jié)果改變- 見[31] –使得這些結(jié)果更加可靠。最終，該框架以系統(tǒng)中被分析的可用的背景知識(shí)水平，和它是如何分布在整個(gè)框架的與終端用戶進(jìn)行通信。<

11、;/p><p>　　此外，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BBNs）允許改編正式的風(fēng)險(xiǎn)定義下列有根有據(jù)的三重的想法三重的被卡普蘭給出在[32]。三重試圖回答以下幾個(gè)問題: 系統(tǒng)中有什么可以是錯(cuò)的；它會(huì)錯(cuò)的可能性有多大；如果假設(shè)的情況發(fā)生，會(huì)有什么樣的后果？這個(gè)想法已經(jīng)廣泛地用于海上的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理，例如參見[33,34]，其可提供額外的理由將其用于這項(xiàng)研究的目的。所有相關(guān)組件的三重風(fēng)險(xiǎn)在這里被討論，一個(gè)解決在芬蘭灣（GOF）上無冰季節(jié)操

12、作的埃斯特海上交通系統(tǒng)（MTS）案例研究被提出了，這個(gè)案例以一個(gè)特定的客滾船作為襲擊艦。</p><p>　　本文主要分為六個(gè)部分，第2部分解釋了如何使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BBNs）通過風(fēng)險(xiǎn)的角度來描述海上交通系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。第三部分限定了風(fēng)險(xiǎn)的框架，第四節(jié)描述了框架的元素。從第五部分所獲得的結(jié)果可以看出，討論和與可用的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。第6節(jié)總結(jié)全文，重點(diǎn)是本文的主要結(jié)論和風(fēng)險(xiǎn)框架的局限性。</p><p

13、>　　2.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為反應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的角度</p><p>　　一個(gè)關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)決策分析的正式的并且行之有效的定義是“在這樣的情況下，它既能夠定義一個(gè)全面的下降的結(jié)果，又能解決一些離散的概率通過這個(gè)數(shù)組的結(jié)果，見[35]。定義一系列的結(jié)果是以對(duì)系統(tǒng)科學(xué)和適當(dāng)?shù)睦斫饣颥F(xiàn)象的分析為前提。這進(jìn)而使得情景導(dǎo)致感興趣的結(jié)果和它們的概率被定義。本文提出的借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的框架是針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分析的。這些概率工具允許反映現(xiàn)有知識(shí)被分

14、析的過程及其對(duì)它全面的認(rèn)識(shí)。首先，偶然的不確定因素固有的模擬變量得到解決，通過描述變量在數(shù)值分析的過程中獲得的使用分布。其次，涉及模型結(jié)構(gòu)已知的不確定因素通過執(zhí)行備選假設(shè)檢驗(yàn)被分析。為了這個(gè)目的，一組場(chǎng)景被開發(fā)，與常數(shù)變量集合，但不同的，變量之間的合理的假設(shè)治理聯(lián)系。這是為了在模型中的元素，其中，由于各種原因，在分析時(shí)不能量化所需的精確度。除了框架的不確定性量化，還允許在模型中分發(fā)它們。通過這樣，該模型的關(guān)鍵區(qū)域被指出，這里的有限的背景

15、知識(shí)有待提高，因?yàn)樗酗@著作用的結(jié)果。</p><p>　　最后連通的框架輸出在圖的形式，其呈現(xiàn)的累積分布為給定的情況下發(fā)生倫斯死亡數(shù)的可能性。通過采用該框架，和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為概率建模工具，也能夠應(yīng)用于卡普蘭的改性風(fēng)險(xiǎn)透視[32]，本文的內(nèi)容如下的：</p><p>　　其中，S代表一組場(chǎng)景，其包含相同的事件鏈，用相同的解釋變量，但變量的關(guān)系，也能夠通過采用不同的假設(shè)（備選假設(shè)）進(jìn)行說明。

16、BK表示被分析過程中的我們的背景知識(shí)，例如參見[36]。L是一組可能性相應(yīng)于該組的后果C，對(duì)于一組給定的情況下（S）和給出了預(yù)期的設(shè)想管理該模型參數(shù)的組合。上面的方程使S，L，C的條件在BK之上，這條線正式定義在本節(jié)第一段規(guī)定的風(fēng)險(xiǎn)，改編自[35]。這表明BK量化效果的必要性，其中福特變量可能對(duì)R限制。</p><p>　　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的不確定條件下的推理概率工具能夠反映所分析的情況與分配相關(guān)的概率。這反過來又導(dǎo)致

17、的后果進(jìn)行量化處理。此外，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以有效量化有限的知識(shí)和對(duì)框架的結(jié)果的分析系統(tǒng)的不完善理解的效果。</p><p>　　本節(jié)討論從風(fēng)險(xiǎn)的正式定義所產(chǎn)生的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的主要特征。它還聲稱在多邊貿(mào)易體制風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是最合適的、積極的工具。</p><p>　　2.1背景知識(shí)-BK</p><p>　　BK的一個(gè)明顯表征就是提供了有關(guān)給定系統(tǒng)的相關(guān)的為實(shí)際使用的

18、任何模型。這個(gè)案例里最為重要的就是多邊貿(mào)易體制的風(fēng)險(xiǎn)建模，其中關(guān)于對(duì)均勻分布在整個(gè)系統(tǒng)中的背景知識(shí)分析是有限的。這，反過來，可能會(huì)根據(jù)在系統(tǒng)中的元件引入不同的不確定性。這可能導(dǎo)致一種情形，其中某些作為建模的系統(tǒng)可能缺乏足夠水平的滿足采用正式定義的風(fēng)險(xiǎn)的背景知識(shí)。因此，期望與一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)框架交流背景知識(shí)的水平，以確定風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果是否形成和可用于決策，或者要慎重使用。后者可能是這種情況，不確定性大于估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)極限之間的空白。</p&g

19、t;<p>　　這可能導(dǎo)致對(duì)粒度問題或BK質(zhì)量分析的或者是一些可用的信息適當(dāng)水平早期的結(jié)論。作為概率圖形模型，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)允許在存在不確定的條件下和僅僅只有限的數(shù)據(jù)的條件下進(jìn)行推理;見[37-39]。此外，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行測(cè)試，以發(fā)現(xiàn)對(duì)框架的輸出影響最大的信息量最多的必要變量；見[40]。為了這個(gè)目的，一個(gè)靈敏度分析和有價(jià)值的信息分析被執(zhí)行。此外，作為高效更新的對(duì)一個(gè)變量或一組變量給定的新的知識(shí)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果，變化的變

20、量之間的預(yù)定關(guān)系的作用，被稱為概率函數(shù)（LF類），可以量化。在本文中，這是通過執(zhí)行一個(gè)所謂的影響分析來實(shí)現(xiàn)的。這種分析在似然函數(shù)中哪個(gè)不是基于堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)的情況下尤其重要。</p><p>　　所有這些以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的風(fēng)險(xiǎn)框架分析可表示可用的有關(guān)的問題以透明和系統(tǒng)的方式表示的背景知識(shí)的水平。</p><p><b>　　2.2場(chǎng)景-S</b></p>

21、<p>　　任何風(fēng)險(xiǎn)分析的一個(gè)影響以下所有幾個(gè)階段的基本階段是場(chǎng)景識(shí)別。這包括對(duì)有關(guān)海上交通系統(tǒng)和在一定情況下（例如意外降臨的船舶）的行為知識(shí)的正確描述。這意味著，一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理框架應(yīng)當(dāng)能夠以正確的方式反映正確的隨著初始假設(shè)的一個(gè)明確定義的考慮到相關(guān)的不確定性的變量。此外，應(yīng)當(dāng)能夠確定對(duì)框架的結(jié)果的不確定性和假設(shè)的影響，參見[25,41-43]。</p><p>　　大多數(shù)用于海上運(yùn)輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的現(xiàn)有的模

22、型所采用的都是在一個(gè)空間 - 時(shí)間隨機(jī)架構(gòu)定義;一個(gè)有針對(duì)性的模型，例如見[44-48]。但是，往往這些模型被認(rèn)為是輸入變量（如船的大小，碰撞速度，碰撞角度，相對(duì)醒目的位置，和天氣）和輸出變量（如船舶傾覆）之間的因果關(guān)系。這些關(guān)系在單一的概率（例如水浸給出碰撞或嚴(yán)重的沖突的概率的概率）或概率密度函數(shù)（例如，代表所引起的碰撞的損壞程度為PDF）下隱藏。這種方式表示數(shù)據(jù)忽略場(chǎng)景中的因果關(guān)系，以及風(fēng)險(xiǎn)分析，因此實(shí)質(zhì)要件都錯(cuò)過了，即變量之間的聯(lián)

23、系及其相互關(guān)系，例如見[42]。這最終增加了模型的不確定性。</p><p>　　然而，一些現(xiàn)有模型的上述缺點(diǎn)可以通過應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)到風(fēng)險(xiǎn)分析框架來解決。首先，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)允許多場(chǎng)景思考，這不僅將視線集中在一個(gè)不希望的結(jié)束事件（沖突），而且一個(gè)事故的進(jìn)化過程也在視線中。其次，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)反映了更多的以知識(shí)為基礎(chǔ)的決策的因果關(guān)系被分析的過程 [49,30]。第三，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以有效地處理有關(guān)變量的不確定性和變量之間

24、關(guān)系的不確定性，以及表示的那些結(jié)果。</p><p><b>　　2.3概率-L</b></p><p>　　在工程系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析的領(lǐng)域中，解釋的可能性的三種方法通常如下：相對(duì)概率，主觀概率，以及這些所謂的頻率的概率的混合物；關(guān)于這些討論，參見，例如，[32,50,51]。本文介紹的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來自前兩個(gè)概念的組合，在這里通過采用相對(duì)于可用的知識(shí)做出決定。如果后者允許頻率

25、論方法被使用，并且重復(fù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn); 其他明智的概率是通過有知識(shí)的專家的啟發(fā)而得到。概率，如數(shù)學(xué)概念，遵循一定的公理，這在一些現(xiàn)實(shí)生活中的情況下可能不是真實(shí)的;達(dá)可在公理和給定的有效性的方法中討論，參見，例如，[51,52]。</p><p>　　從各種來源獲得的數(shù)字與通過使用確定一組條件概率函數(shù)（CPFs）對(duì)概率密度函數(shù)中的隨機(jī)變量進(jìn)行編碼的方法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。每個(gè)變量都被一個(gè)表示給定圖中的分子分母的值的變量的

26、概率的條件概率函數(shù)（P(X/Pa(x))）所標(biāo)注。</p><p>　　條件概率函數(shù)描述所有的父節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)的所有可能的組合的條件概率。如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)沒有父母，其CPF降低到的功能的無條件概率，即通過被稱為變量做的一個(gè)先驗(yàn)概率。</p><p>　　從數(shù)學(xué)的角度來看，傳統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一對(duì)N={G,P};其中G=（V，E）是一個(gè)有向非循環(huán)圖（DAG），（V）是它的節(jié)點(diǎn)，（E）是邊緣，而P是一組

27、V的概率分布。因此，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)代表一組變量，其相關(guān)性由兩部分組成，一個(gè)是定量（P）一個(gè)是定性（G）。因此，因此，網(wǎng)絡(luò)N={G,P}是一個(gè)聯(lián)合概率分布P（V）在V的高效表示，給定名稱的G用以下通式表示，故見[27,28]：</p><p>　　在這里所描述的框架內(nèi)，條件概率函數(shù)通過模擬，文獻(xiàn)研究，自然規(guī)律和專家意見獲得。條件概率函數(shù)是框架的有關(guān)內(nèi)容;首先，它們支配知識(shí)的流動(dòng)通過的框架，第二，它們構(gòu)成了框架的定性和定

28、量部件之間的鏈接。</p><p><b>　　3.風(fēng)險(xiǎn)框架的定義</b></p><p>　　本節(jié)介紹的五個(gè)步驟根據(jù)[53]，定義風(fēng)險(xiǎn)的框架如下:</p><p><b>　　1.定義模型;</b></p><p><b>　　2.定義變量;</b></p>&

29、lt;p>　　3.制定顯影框架的定性部分;</p><p>　　4.制定顯影框架的定量部分;</p><p><b>　　5.驗(yàn)證框架。</b></p><p><b>　　3.1定義模型</b></p><p>　　擬議框架目的是評(píng)估海上交通系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)，重點(diǎn)選擇意外場(chǎng)景，最終導(dǎo)致了襲擊客滾船

30、的損失。論文的情況是：（I）以客滾船的內(nèi)殼被擊中為突破口的沒有和由此產(chǎn)生的洪水是有預(yù)料的; 這可能進(jìn)一步的導(dǎo)致船舶的損失;（II）客滾船被擊中而無顯著船體損壞;然而，船舶被禁止漂移，經(jīng)歷顯著滾動(dòng)的波浪和風(fēng)力作用可能會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致船舶的傾覆。客滾船的損失被預(yù)計(jì)如果連續(xù)兩次抗撞性和穩(wěn)定性超過限值。</p><p>　　隨后對(duì)應(yīng)的可能性的界限被超出，給定的交通和環(huán)境條件都在這里提出的模型的基礎(chǔ)上評(píng)估了。為了這個(gè)目的，按照

31、一般的因素考慮在內(nèi):海上交通的組成在合成區(qū)的被分析；碰撞動(dòng)力學(xué)，船舶流體力學(xué)和它的加載條件。最終，死亡的累計(jì)次數(shù)（N），從而產(chǎn)生的事故模型是利用傷亡率的概念開發(fā)的。這個(gè)比率是判定要考慮到避難船到達(dá)的時(shí)間和船舶翻船的時(shí)間。船上的乘客人數(shù)是假定的利用從芬蘭灣客滾船運(yùn)營商得到的數(shù)據(jù)。所有這些，連同相關(guān)的概率（P）的死亡數(shù)，最終描繪在F 2 N圖上，這個(gè)圖可以考慮作為風(fēng)險(xiǎn)的畫面。</p><p>　　圖1 .這里介紹一個(gè)

32、定性的風(fēng)險(xiǎn)框架。每個(gè)變量參考了一節(jié)，在這節(jié)描述了一個(gè)被給定的變量。</p><p><b>　　3.2定義變量</b></p><p>　　這里提出的框架嘗試反映在公海碰撞過程中的正在被限定相關(guān)的變量和構(gòu)成之間邏輯關(guān)系分析的因果關(guān)系。因此框架包括四個(gè)主要的部分，包括以下幾個(gè)方面：（I）碰撞相關(guān)的參數(shù)；（II）翻船相關(guān)的參數(shù)；（III）應(yīng)對(duì)意外；（IV）定量的后果；本節(jié)

33、將在第四部分進(jìn)一步的描述圖1。碰撞相關(guān)的參數(shù)是從利用AIS數(shù)據(jù)和芬蘭灣的事故統(tǒng)計(jì)的海上交通模擬器獲得的，見4.1節(jié)。船舶傾覆的條件是不同的事件，其中最相關(guān)的是（I）碰撞的速度和角度，導(dǎo)致一個(gè)客滾船被碰撞時(shí)內(nèi)殼出現(xiàn)破裂；（II）損傷導(dǎo)致水的顯著侵入，在這樣的條件下內(nèi)殼破裂; （III）水文氣象條件造成船舶傾覆在給定水的顯著入口時(shí); （IV）客滾船的最大側(cè)傾角度在其中被禁用。所有瘢痕的獲得靠使用有限元模擬，六個(gè)自由度的船舶運(yùn)動(dòng)模型，和現(xiàn)有的

34、文獻(xiàn)。</p><p>　　事故應(yīng)對(duì)手段救援疏散時(shí)間或拖船抵達(dá)出事地點(diǎn)需要的時(shí)間。前面的模型是采用IMO的要求。后者利用海上交通模擬器和有關(guān)該地區(qū)的救援拖船所在的位置的現(xiàn)有數(shù)據(jù)。仿照死亡的概念塑造事故的后果，詳細(xì)描述見4.13.1。</p><p>　　3.3制定框架的定性部分</p><p>　　這個(gè)步驟，圖形結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)被創(chuàng)建。相對(duì)于稀少痕跡后果為滾裝人以上成行船

35、為可用事故數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過并在其他船，另一信息源必須找到擊中。我們決定利用現(xiàn)有的事件樹的風(fēng)險(xiǎn)的框架的為客滾船進(jìn)行一部分定性，見[3,54]，面對(duì)有關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)。</p><p>　　由于所研究的領(lǐng)域是廣泛的，多學(xué)科的，我們把它分為以下幾個(gè)部分：（I）船舶營運(yùn)，包括船舶的穩(wěn)定性；（II）船舶的結(jié)構(gòu);(III)事故響應(yīng)。</p><p>　　關(guān)于這個(gè)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)是通過頭腦風(fēng)暴會(huì)議和單個(gè)會(huì)

36、議引發(fā)的。在會(huì)議上，其呈現(xiàn)給專家評(píng)審的該模型的初始結(jié)構(gòu)根據(jù)自己的建議修改。專家小組由15個(gè)研究人員和船舶設(shè)計(jì)、船舶營運(yùn)、救援服務(wù)領(lǐng)域的從業(yè)者組成。一旦確定了該模型的結(jié)構(gòu)，則該模型的定量部分也被確定了。</p><p>　　3.4制定顯影框架的定量部分</p><p>　　所需的呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的BBN的概率數(shù)目取決于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和它們指出的變量的數(shù)量。降低概率的數(shù)字需要確定的評(píng)估框架，該參數(shù)的概

37、率分布（PPDS）變量被使用。本文為獲取所需的概率提供簡(jiǎn)單的計(jì)算規(guī)則;見[29]。所有參數(shù)的概率分布被證明在模型中，詳細(xì)說明見第4節(jié)。</p><p><b>　　3.5驗(yàn)證框架</b></p><p>　　在這個(gè)階段中，風(fēng)險(xiǎn)框架用下面的方式驗(yàn)證;另見[40]：該框架的靈敏度分析，價(jià)值信息的分析，影響分析，與獲得的現(xiàn)有數(shù)據(jù)的結(jié)果進(jìn)行比較。這一階段重要的方面是有責(zé)任和有

38、效性的框架，知識(shí)分布和不確定性分析的框架的輸出見[55,43]。有關(guān)背景知識(shí)分析系統(tǒng)的缺乏導(dǎo)致不確定性的模型參數(shù)，并影響支持模型結(jié)構(gòu)的假設(shè)。有許多方法報(bào)告來表達(dá)模型的不確定性，例如，見[56]。這里介紹的風(fēng)險(xiǎn)框架允許對(duì)有關(guān)背景知識(shí)2倍的不確定性的影響評(píng)價(jià)。首先，分析這些變量的偶然的不確定性。對(duì)于這一點(diǎn)，被視為分布在一定范圍掃描取得的參數(shù)的相關(guān)變量進(jìn)行分析。其次，認(rèn)識(shí)的不確定性相關(guān)的模型結(jié)構(gòu)通過執(zhí)行替代假設(shè)檢驗(yàn)分析。為了這個(gè)目的，一組模型

39、（BBNs）被研制，這模型用恒定的變量集，但不同的是合理的假說支配變量之間的聯(lián)系。除了定量的不確定性，該框架允許他們穿過模型的分布。通過這樣，對(duì)模型的關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)。在這些方面對(duì)背景知識(shí)的限制必須改進(jìn)，因?yàn)樗鼘?duì)結(jié)果具有顯著效果。</p><p>　　如果該框架是用于分析在太平洋上海上運(yùn)輸系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)，則敏感的變量應(yīng)在當(dāng)?shù)剡M(jìn)行評(píng)估，以反映實(shí)際的情況。但是，如果這是不可能的，該框架允許對(duì)基本假設(shè)的框架的結(jié)果的影響進(jìn)行

40、定量處理。該框架剩余的較少的敏感變量是可以通用的，因?yàn)樗鼈兊母牟粫?huì)顯著的影響結(jié)果。</p><p><b>　　4. 風(fēng)險(xiǎn)框架匯總</b></p><p>　　本節(jié)描述了確定風(fēng)險(xiǎn)框架的方法，這意味著變量以及變量之間的關(guān)系。同時(shí)還介紹了側(cè)重于芬蘭灣（GOF）海上交通系統(tǒng)操作的案例研究的結(jié)果。雖然結(jié)果是有效的海上交通組成和盛行于芬蘭海灣的水文氣象條件，但該方法適用于通用

41、的模塊化的框架。該框架用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)編碼，由稱為精靈的可用軟件包的方式開發(fā);參見[57,58]。給出定性的描述框架在圖1中,其中每個(gè)變量注釋與參考一節(jié)中描述了這個(gè)變量。此外，用三種顏色來區(qū)分變量，從數(shù)值模擬獲得的(藍(lán)色)，從文學(xué)(黃色)、(灰色)或純粹基于某些假設(shè)取決于他們的父母(不填)?？蚣懿蹲揭馔馇闆r下，客滾船在公海被另一艘船碰撞。碰撞是碰撞的角度來描述的,碰撞船舶碰撞速度和質(zhì)量和相對(duì)顯著的位置沿船體。潛在的事故和碰撞位置相關(guān)參數(shù)得到

42、從海上交通模擬器。確定的客滾船船體內(nèi)部碰撞后,破裂的臨界速度使用數(shù)值模型計(jì)算,然后與實(shí)際碰撞速度。如果一個(gè)碰撞速度是高于預(yù)計(jì)船體破裂臨界速度。那么框架估計(jì)的損害是否會(huì)引起災(zāi)難性的洪水。如果是這種情況，該模型預(yù)測(cè)的隨長(zhǎng)時(shí)間的船舶傾覆的概率。一個(gè)完好的暴露在波浪中的客滾船也可以傾覆。因此,客滾船的概率完整但殘疾人由于柱碰撞損害她的推進(jìn)是使用船舶動(dòng)態(tài)模型計(jì)</p><p><b>　　4.1碰撞概率</

43、b></p><p>　　在這里給出的案例研究,在公海上客滾船被另一艘船相撞（兩船相碰）的概率是通過海上交通模擬器（DMTS）估計(jì)的,由Goerlandt和Kujala[45]。另外芬蘭海灣的事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)被利用。海上交通模擬器DTMS的輸入來自自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AIS），增強(qiáng)與港口有關(guān)的交易的貨種的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。模型確定一年一度的兩艘船相撞事故的頻率假設(shè)在全年無冰的條件下整個(gè)芬蘭海灣的客滾船被襲擊了。每年此類事故的

44、發(fā)生頻率等于0.1。這意味著如果有全年無冰的條件每十年才會(huì)發(fā)生一個(gè)涉及客滾船碰撞事故。然而, 在芬蘭海灣現(xiàn)實(shí)并非如此,因此假設(shè)是每年仍有3個(gè)月有冰的存在。這意味著一個(gè)客滾船在公海上被碰撞的年度頻率等于0.07，而這樣的事故的復(fù)發(fā)周期是14年。然而，從編譯的可用的事故統(tǒng)計(jì)數(shù)字顯示，無論船型和冰條件兩艘船之間在海上碰撞的年度頻率為0.2，;見[59]。然后,歸于平等被襲擊的可能性和引人注目的一艘參與碰撞,一年一度的頻率為一艘船被擊中,不管她

45、的類型,給定一個(gè)碰撞是0.1。假設(shè)客滾船船舶與其他船舶在芬蘭海灣航行的數(shù)之比為1：10，每年客滾船被撞擊的頻率為0.01。芬蘭海灣的凍結(jié)期為3個(gè)月，假設(shè)在此期間在公海上一個(gè)客滾</p><p>　　因此，得到了兩個(gè)有關(guān)在公海上客滾船被碰撞數(shù)字，0.07從海上交通模擬器得到，0.0075從以往的事故統(tǒng)計(jì)得到。然而，這兩個(gè)值都背負(fù)著一定的不確定性，由于從事故統(tǒng)計(jì)推理或海上交通模擬器（DMTS）簡(jiǎn)化假設(shè)的。因此認(rèn)為“真

46、正的頻率”介于這兩個(gè)數(shù)字之間，并且它們認(rèn)為公海上發(fā)生碰撞其中一個(gè)客滾船是被碰船的概率范圍應(yīng)均勻分布;見公式（3）。</p><p>　　發(fā)生這樣的事故的最可能的位置被描繪在圖2，簡(jiǎn)化碰撞和時(shí)間之間缺乏相關(guān)性：</p><p>　　圖2.模型是一個(gè)以客滾船為襲擊船的事故</p><p><b>　　4.2碰撞參數(shù)</b></p>&

47、lt;p>　　另一項(xiàng)目涉及船舶類型，船舶大小，碰撞角度，碰撞速度和潛在碰撞的一天中的時(shí)間的組合物中的術(shù)語的信息從海上交通模擬器導(dǎo)出。為本文提供風(fēng)險(xiǎn)框架這些是必不可少的輸入，因?yàn)樗麄冊(cè)敿?xì)描述了交通的速度空間布局。在海上交通模擬器DMTS中生成的軌跡對(duì)每個(gè)單船航行的區(qū)域稱為交通事件，并對(duì)這個(gè)事件分配多個(gè)參數(shù)，如圖三所示。</p><p>　　圖3.每個(gè)交通事件模擬船數(shù)據(jù)的生成</p><p&

48、gt;　　由海上交通模擬器（DMTS）建模的交通事件基于船舶的正常運(yùn)行，最終導(dǎo)致安全導(dǎo)航數(shù)據(jù)。因此，船舶模型運(yùn)動(dòng)參數(shù)在碰撞過程（自己的速度和課程），不考慮引起旨在防止碰撞避讓操作的更改。為了填補(bǔ)這一空白，一個(gè)兩步驟的過程被應(yīng)用到確定碰撞速度。首先，從海上交通模擬器（DMTS）獲得此參數(shù)的初始值，然后它被認(rèn)為是作為用于統(tǒng)計(jì)模型的輸入值，從而完成了實(shí)際的碰撞速度。有幾種不同的統(tǒng)計(jì)模型來估計(jì)的碰撞速度和碰撞角度;見[42]。但是，只有一個(gè)，被

49、Lützen提出 [60]，考慮到該變化從所采取的各船規(guī)避動(dòng)作而產(chǎn)生的初始參數(shù)。因此，這一概念在這里應(yīng)用了以下假設(shè)：</p><p>　　1.驚人的船A的速度在它初始速度的0到75%之間是均勻分布的，然后它的速度成三角形的降低成0；</p><p>　　2.襲擊船只B的速度以三角形分布來近似，最可能的值等于零和最大價(jià)值等于她的初速度;</p><p>　　

50、3. A和B的初始速度值從海上交通模擬器DMTS獲得；</p><p>　　4.碰撞角度，定義在兩個(gè)碰撞船舶的標(biāo)題差之間，被均勻分布在10度至170度之間。</p><p>　　然后，應(yīng)用“四步式“Monte Carlo隨機(jī)抽樣，估計(jì)實(shí)際碰撞速度的分布如下：</p><p>　　1.從海上交通模擬器MDTS獲得樣本船的初始速度，然后用它作為輸入，以確定適量均勻的三角

51、形分布;隨后從隨機(jī)樣本中取得該分布的速度，并將其存儲(chǔ)為VA;</p><p>　　2. 從海上交通模擬器MDTS 獲得樣本襲擊船的初始速度，并用它作為輸入到該三角分布;，隨后從隨機(jī)樣本中取得該分布的速度，并將其存儲(chǔ)為VB;</p><p>　　3. 隨機(jī)抽取的碰撞角α來自均勻分布。</p><p>　　4.知道VA，VB和α，計(jì)算船A和被襲擊船B的相對(duì)速度，認(rèn)為這是

52、碰撞速度，[61]，并將其保存為V（A,B）;參照?qǐng)D四。</p><p>　　圖4.定義碰撞速度V(A,B)</p><p>　　海上交通模擬器DMTS上面的程序反復(fù)運(yùn)行獲得每次碰撞和一組碰撞的速度被給定以某碰撞角度得出。然后所有的碰撞速度值根據(jù)10-45度，45-135度，135-170度被分為三個(gè)子集。接著，該子集使用正態(tài)分布被描述，哪些是最適合的，參見圖五。最后，假設(shè)分布嵌入到貝葉斯

53、網(wǎng)絡(luò)中呈現(xiàn)在這里，作為實(shí)例闡述表1。</p><p>　　圖5.CDFS可變的碰撞速度-圖中標(biāo)為CS-碰撞角度的采用須這里貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)</p><p>　　表1給定碰撞角度，碰撞速度的連續(xù)分布圖</p><p>　　4.3客滾船的餒殼破裂</p><p>　　實(shí)際的碰撞速度的值輸入到一個(gè)確定的函數(shù)，客滾船的內(nèi)殼是否破裂;見方程（4）。另一

54、個(gè)輸入是該船舶的結(jié)構(gòu)能力被分析，由該函數(shù)描述所謂的極限速度 – Vrupture，這是一個(gè)導(dǎo)致內(nèi)殼破裂的速度。是應(yīng)用數(shù)值模型被評(píng)估的，該參數(shù)在本節(jié)被描述。</p><p>　　碰撞速度V（A,B）和極限速度Vrupture之間的關(guān)系由以下Heaviside函數(shù)給定：</p><p>　　極限速度Vrupture的數(shù)值為各船的尺寸的函數(shù)，一個(gè)襲擊客滾船的撞擊角度和沿所述船體的相對(duì)突出的位置。

55、這個(gè)量是通過使用碰撞能量的概念來確定的，這是評(píng)估客滾船的參考;見表2.在案例研究介紹這里的以下尺寸撞擊船都被認(rèn)為相對(duì)于襲擊客滾船：一類似的大?。ㄙ|(zhì)量比1.0），船舶確實(shí)是小25％（質(zhì)量比1.33），船舶確實(shí)是大25％（質(zhì)量比0.8），并做了船較大的70％（質(zhì)量比0.6）。因此，的質(zhì)量比確實(shí)是分析覆蓋在芬蘭海灣的海上交通的近80％。該剩余的份額屬于主要是為了比率高于1.3低于0.6，其中沒有考慮到在數(shù)值分析。比率高于1.3，可假定是不太關(guān)

56、鍵關(guān)于船體破裂的通常鈍弓的形狀。然而以往，比率低于0.6不得忽視，因此，盡管跑了實(shí)際上GDP是排除在數(shù)值分析，它們的存在在風(fēng)險(xiǎn)模型。保守假設(shè)在任何制造“的”船舶群眾比低于0.6時(shí)，如果客滾船的內(nèi)殼被破壞，則在碰撞速度是高于80％的極限速度的比值為0.6。</p><p>　　表2客滾船的特點(diǎn)被分析</p><p>　　結(jié)構(gòu)變形的有效能量根據(jù)Tabri[62]提出的計(jì)算模型獲得。他的模型估計(jì)

57、鐵船的碰撞能量可用于船舶運(yùn)動(dòng)和船舶構(gòu)造變形的動(dòng)力。作為這種動(dòng)態(tài)仿真程序和非線性有限元法相結(jié)合的結(jié)果，在接觸點(diǎn)的角度和偏心和結(jié)構(gòu)損壞不同的碰撞情況下，一個(gè)良好的估計(jì)可實(shí)現(xiàn)，故見[63]。通過撞擊角度和客滾船船體的相對(duì)撞擊位置模擬碰撞場(chǎng)景，在圖6被描繪。</p><p>　　圖6.相對(duì)襲擊位置和角度的分析</p><p>　　碰撞模擬的目的，LS-DYNA求解器971版本被使用，并且ANSYS

58、參數(shù)設(shè)計(jì)語言是用于構(gòu)建客滾船的有限元模型。一種三維模型是建立在兩個(gè)橫向船舯部間的艙壁，間隔26.25米 - 見圖7 - 而不是占了船舶結(jié)構(gòu)的差異沿船的長(zhǎng)度呈現(xiàn)。此外，平移自由度被限制在隔板面內(nèi)的位置，而其余的邊是自由的。該模型的結(jié)構(gòu)是采用四邊形Belytschko–Lin–Tsay殼四連接的，通過它們的厚度有五個(gè)積分點(diǎn)的元素。在接觸區(qū)域中的特征元素長(zhǎng)度是50mm為了說明非線形結(jié)構(gòu)變形，作為調(diào)查彎曲和折疊。元件長(zhǎng)度變化的材料關(guān)系和破壞準(zhǔn)則

59、雅鼎為[64]利用于模擬。耐撞性仿真采用這種材料模型已被發(fā)現(xiàn)是足夠精確的相比要大規(guī)模的實(shí)驗(yàn);見[65]。標(biāo)準(zhǔn)LS-DYNA沙漏控制和自動(dòng)單面接觸（有摩擦0.3系數(shù)）被用于該模擬。此外，碰撞模擬被排水量控制。</p><p>　　圖7.FEM模型和垂直受撞擊的位置</p><p>　　剛性弓以準(zhǔn)靜態(tài)的方式搬入該船舶的側(cè)面結(jié)構(gòu)。因此，通過單獨(dú)的側(cè)結(jié)構(gòu)這種方法導(dǎo)致了能量的最大吸收，其中需要一個(gè)比

60、較，并且可以保守的考慮，因此適合于幾乎的預(yù)測(cè)。此外，兩個(gè)草案被考慮用于襲擊船，哪些是在草案的最大變化的函數(shù)被預(yù)期為這種船只。因此，最大擊打位置被定位于靠近第一甲板，第二擊打位置被定位于靠近所述罐頂。然后，它假定兩個(gè)地點(diǎn)是存在同樣可能性的，因而采取了平均響應(yīng)。</p><p>　　其結(jié)果是，可用于結(jié)構(gòu)變形縱向位置的函數(shù)的相對(duì)能量是引人注目的獲得質(zhì)量比為1.0的;參照?qǐng)D8，對(duì)于質(zhì)量比為1.33和0.6的，考慮到在動(dòng)態(tài)

61、行為的變化論文曲線縮放分別與因子0.84和1.13。因此，極限速度Vrupture為一個(gè)給定的質(zhì)量比，撞擊船體的角度和位置，造成違反船體內(nèi)殼的值被評(píng)估;見表三。</p><p>　　圖8.相對(duì)可變能量與相對(duì)襲擊位置和角度</p><p>　　表3 一個(gè)客滾船結(jié)構(gòu)能力的價(jià)值通過限制速度表達(dá)- 在海里- 一個(gè)相對(duì)擊打位置和擊打角度的函數(shù)，質(zhì)量比1.0。</p><p>

62、;　　最后，將內(nèi)殼破裂的概率給定- Pihr-是使用這里介紹的框架獲得的。這里分析的案例的Pihr= 0.61。</p><p><b>　　4.3.1船的質(zhì)量</b></p><p>　　在這里介紹的案例研究里，碰撞船舶的質(zhì)量從DMTS被獲得，然后模型使用一對(duì)數(shù)正態(tài)分布，這對(duì)正態(tài)分布具有以下參數(shù)：μ=0.25和=0.70。</p><p>　

63、　4.3.2相對(duì)突出的位置</p><p>　　相對(duì)位置是醒目的模型使用均勻分布。這意味著客滾船船體的任何位置同樣有可能遭受撞擊。因此，該限制這種分布是0.5（客滾船的最尾部部分）和0.5（客滾船的最前部）;參見圖6。</p><p><b>　　4.4碰撞角度</b></p><p>　　假設(shè)碰撞角度在45度到135度之間，可能導(dǎo)致滾裝船的內(nèi)

64、殼的斷裂，因此它們認(rèn)為是相關(guān)的，即：見[66]。因此，這個(gè)范圍內(nèi)的碰撞角度被簡(jiǎn)稱為α（α符號(hào)）。這個(gè)假設(shè)通過對(duì)應(yīng)在有限元法為基礎(chǔ)的客滾船耐撞性實(shí)驗(yàn)中突出的角的范圍，在上一節(jié)中其被描述。</p><p>　　然而，這種假設(shè)改變框架和中間相關(guān)變量的結(jié)果，是在框架的驗(yàn)證階段確定的。</p><p>　　4.5受損船傾覆的結(jié)果是迎來洪水</p><p>　　由于兩船碰撞的碰

65、撞速度超過了給定的極限速度，客滾船在給定的場(chǎng)景(船舶碰撞,碰撞角度和位置),水的入口可以預(yù)期。反過來,這可以分析帶來損壞的船向邊界的穩(wěn)定極限。這里提出的風(fēng)險(xiǎn)框架,它被開發(fā)是利用“傾覆帶”的概念，數(shù)值模擬的基礎(chǔ)上考慮船舶的特點(diǎn),它的加載條件和環(huán)境屬性作為解釋變量。該帶決定一個(gè)給定的船,一個(gè)函數(shù)的波高(H)和船舶穩(wěn)定性(刺);它還需要考慮動(dòng)態(tài)時(shí)變的洪水特性,見(67、68)。在這兩種帶狀態(tài)之間轉(zhuǎn)換,即“安全”和“不安全”的發(fā)生,根據(jù)等式(6

66、)給出,帶開始在波高不導(dǎo)致船舶傾覆(Hcapsize=0)和結(jié)束在波高船的損失總是預(yù)期(Hcapsize=1)。周圍的傾覆邊界對(duì)稱的臨界波高的值(H至關(guān)重要),對(duì)應(yīng)于傾覆的概率等于0.5。帶估計(jì)使用一個(gè)S形的函數(shù)(年代)。這種邏輯被以下功能:</p><p>　　概念的詳細(xì)說明，讀者見[6.69]。</p><p>　　這里提出的框架假設(shè)做了水浸促進(jìn)了船舶的損失發(fā)生時(shí)，如果波是更高<

67、/p><p>　　大于臨界高度，并且至少在主汽車甲板和兩個(gè)車廂下面都淹了，它對(duì)應(yīng)于采用了Papanikolaou的前期工作事故場(chǎng)景等。在呈現(xiàn)[6]。本研究的目的，波浪數(shù)據(jù)對(duì)海域沒有被分析示于表5中四個(gè)同樣損壞的滾裝船可能的穩(wěn)定條件假設(shè)，Si，其中i=1-4。它們相應(yīng)于下列臨界小時(shí)分鐘2：0; 2：5; 3：5;如圖5所示，以圍繞每個(gè)臨界?適當(dāng)?shù)膸挘姳?。對(duì)于船舶的條件和方法的詳細(xì)描述，讀者可見[6]。</p

68、><p>　　表4 模型中翻船帶和概率函數(shù)的應(yīng)用</p><p>　　表5 波羅的海包括芬蘭海灣波浪的統(tǒng)計(jì)</p><p>　　最后，一個(gè)客滾船超過她的穩(wěn)定極限致使船舶傾覆的條件概率被得到 - Pcapsize。對(duì)于這里所分析的案例，Pcapsize=0.17。</p><p><b>　　4.6損害程度</b></p

69、><p>　　本文分析的破艙穩(wěn)性條件考慮一個(gè)客滾船的某些艙室被水浸，其中主要的是汽車甲板和下方的2 隔間。然而，不是每個(gè)船體被破壞都造成嚴(yán)重的影響。因此，在損傷尺寸的條件概率讓關(guān)鍵的洪水，估計(jì)通過考慮質(zhì)量船舶碰撞，碰撞速度和碰撞角度的比率，采取以下功能：</p><p>　　這里，碰撞速度導(dǎo)致顯著損壞被取作為一個(gè)滾裝船結(jié)構(gòu)能力，由限制速度，在4.3節(jié)中引入定義的120％。碰撞角度有助于顯著損傷

70、稱為碰撞角顯著（α符號(hào)），并且它是在4.4節(jié)中介紹。</p><p>　　在這里提出的框架，求一個(gè)臨界的事故情況下的條件概率被稱為顯著損傷程度（des），其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)評(píng)估的，對(duì)于一個(gè)給定名稱的案例研究，得出Pdes=0.15。作為該變量被量化的基礎(chǔ)上假設(shè)，一個(gè)改變上框架的反應(yīng)的假設(shè)的效果的分析，傳導(dǎo)在所述驗(yàn)證階段。</p><p>　　4.7船舶碰撞后保持分離</p><

71、;p>　　一個(gè)客滾船因在公海上受到碰撞而引起的遭受顯著的傷害如果開口暴露可能會(huì)遇到水分的迅速進(jìn)入。如果兩艘船相撞，碰撞后保持分離而不是一艘船的前部卡在撞擊船舷上，這可能會(huì)發(fā)生。假說的概率兩艘船被分開就是由函數(shù)支配的結(jié)合下列變量：碰撞速度，碰撞角度顯著，和碰撞的質(zhì)量比（CMR），通過以下Heaviside函數(shù)：</p><p>　　在這里一種情況的案例研究提出的概率等于PSSS=0.94。此變量以假設(shè)為基于，

72、改變框架的結(jié)果的假設(shè)的效果分析被開展。</p><p>　　4.8船的傾覆造成洪水</p><p>　　這里開發(fā)的框架假設(shè)沒有一個(gè)客滾船會(huì)翻船，如果碰撞速度低于給定的限制速度，船舶碰撞場(chǎng)景越高，傷害越顯著，兩船相撞后獨(dú)立，碰撞和穩(wěn)定性極限被超過一個(gè)給定的穩(wěn)定性的條件。否則，船預(yù)計(jì)不會(huì)翻船。這一事件的概率評(píng)估由該節(jié)點(diǎn)稱為船舶傾覆被水浸所得的，使用以下公式：</p><p&

73、gt;　　其中Pcapsize通過等式（6）確定。這里介紹的案例(一客滾船傾覆被水浸)研究的概率的結(jié)果是PC-flooding=0.018。</p><p>　　4.9翻船由水入侵的時(shí)間確定</p><p>　　翻船的時(shí)間（TTC）是一個(gè)相關(guān)因素，當(dāng)涉及到一旦發(fā)生特大洪水的經(jīng)歷船舶的疏散成功的評(píng)價(jià)。該框架承認(rèn)這個(gè)參數(shù)，并介紹了案例研究中，我們使用</p><p>　

74、　基于數(shù)值模擬的結(jié)果通過斯帕諾斯和Papanikolaou在[10]的概率模型。這里的模型確實(shí)證明是反映反映他們的研究結(jié)果，如船舶內(nèi)的傷害事件30分鐘傾覆的概率等于0.8，達(dá)到0.95在60分鐘內(nèi)。因此，下面是采用確定性的TTC：</p><p>　　其中λ=0.05，且在TTC=180分鐘分布處被截?cái)?，見[10]。</p><p>　　4.10船舶傾覆處于死船狀態(tài)的概率</p>

75、;<p>　　另一種類型的后果是從公海發(fā)生碰撞的一艘船傾覆，作為波和風(fēng)力作用的結(jié)果，其中船舶處于死船狀態(tài)（DSC）。DSC的意思是“整個(gè)機(jī)械安裝包括電源，是出于操作使主輔助服務(wù)推進(jìn)到操作和主電源恢復(fù)都不可用，”見[71]。這種現(xiàn)象是取決于船的類型，船體形狀和天氣狀況。因此，這種情況下研究的目的，模擬執(zhí)行使用最先進(jìn)的設(shè)備，六個(gè) 自由度（6-DOF）的船舶動(dòng)態(tài)模型，以獲得客滾船傾覆的概率;見[72]。船舶傾覆的概率被假定為等于

76、特定的被超過的側(cè)傾角度概率，在601這種情況下，為了計(jì)算此側(cè)傾角的概率而達(dá)成 – PC-DSC -Monte Carlo模擬被應(yīng)用：</p><p>　　其中表示確實(shí)會(huì)導(dǎo)致船舶傾覆的側(cè)傾角的總數(shù)，Ns是試驗(yàn)的總數(shù)。</p><p>　　6自由度模型假設(shè)總體的反應(yīng)是一艘船線性和非線性部分的總和。這種劃分是得到一個(gè)結(jié)果事實(shí)上線性計(jì)算方法是公知的，而水力機(jī)械輻射和衍射力由線性式呈現(xiàn)。計(jì)算一階載荷

77、的主要部分是用一個(gè)線性近似（附加質(zhì)量，阻尼系數(shù)），與實(shí)際方位和關(guān)于海浪的位置，而以下的，被認(rèn)為是非線性部分：Froud - Krylov力量，恢復(fù)力和非線性所致的運(yùn)動(dòng)方程。</p><p>　　本案例研究客滾船傾覆的概率，通過DSC給定碰撞概率，。</p><p>　　4.11 DSC結(jié)果中的翻船時(shí)間</p><p>　　本節(jié)中的舶動(dòng)態(tài)模型提到的船模擬船舶運(yùn)動(dòng)的時(shí)域

78、。因此，與船舶傾覆相關(guān)的每個(gè)事件的時(shí)刻都被記錄。Monte Carlo模擬施加到船舶傾覆級(jí)分的評(píng)估，因此船舶傾覆的時(shí)刻分布作為DSC的結(jié)果被獲得。這被考慮作為風(fēng)險(xiǎn)框架的輸入變量。對(duì)數(shù)正態(tài)分布被用于此建模，其中，μ=8.0和 =5.7，具體如下：</p><p><b>　　4.12機(jī)械損壞</b></p><p>　　DSC的發(fā)生是被約束的，通過船舶主推進(jìn)或轉(zhuǎn)向的不可

79、用。船舶推進(jìn)和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)被損傷的概率，是由一個(gè)事故的機(jī)器損壞的節(jié)點(diǎn)來確定的，給定一個(gè)客滾船被擊中部分的住房轉(zhuǎn)向裝置或主機(jī)，它的內(nèi)殼破裂。然而假設(shè)是即使內(nèi)殼不破裂，約50％的機(jī)會(huì)主要推進(jìn)或轉(zhuǎn)向齒輪未能影響碰撞結(jié)果。機(jī)械損壞的概率用下列公式計(jì)算：</p><p>　　假定部分容納推進(jìn)的長(zhǎng)度為0.2 LOA，因此stree-me被塑造如下：</p><p>　　這里分析研究的案例的機(jī)器損壞的概率為

80、 Pmd=0.16。在該框架的驗(yàn)證階段，上述假定的結(jié)果對(duì)框架的變化的影響被檢測(cè)。</p><p>　　4.13生活中事故響應(yīng)的概率的損失</p><p>　　一個(gè)客滾船被考慮的框架有兩種手段應(yīng)對(duì)意外碰撞。首先，船舶打撈使用拖船被考慮在船舶一直被碰撞經(jīng)歷DSC但沒有出現(xiàn)水浸的情況下。其次，船舶有序疏散，如果繼發(fā)生碰撞后有嚴(yán)重的水浸現(xiàn)象。如果響應(yīng)時(shí)間（RESP）比危險(xiǎn)曝光時(shí)間（HAZ）更短，即

81、時(shí)間傾覆水浸或DSC的結(jié)果之后發(fā)生碰撞時(shí)，一種情況認(rèn)為是成功的。否則，該反應(yīng)是不有效的，壽命（LL）的損失可以預(yù)期。以下Heaviside函數(shù)是應(yīng)用確定這個(gè)參數(shù)的：</p><p>　　這里介紹的案例研究中，100個(gè)A船淹沒的案例中有82個(gè)生命的損失可以預(yù)期。在一個(gè)船舶傾覆作為DSC的結(jié)果的案例中，該比值甚至更高，100個(gè)案例中有98個(gè)。要從以碰撞引起船舶傾覆的事故中獲得每年生命損失的概率，滿足下面的條件的函數(shù)被

82、采用：</p><p>　　此外，死亡的概率與出船舶事故的人的總數(shù)有關(guān)，這導(dǎo)致了許多死亡。這與生命的損失的概率在一起，通過公式（16）來確定。導(dǎo)致死亡總?cè)藬?shù)的累積密度功能。后者稱為F-N，它被考慮作為這一框架的結(jié)果。</p><p>　　在接下來的章節(jié)，簡(jiǎn)化模型解決事故應(yīng)急被介紹。如此接近模型的死亡的概率被示出。</p><p>　　4.13.1死亡率和死亡人數(shù)&l

83、t;/p><p>　　這案例中，當(dāng)事故響應(yīng)無效（LL=1）死亡的總?cè)藬?shù)（N）被估計(jì)。該參數(shù)是一個(gè)最相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)框架和最需要被塑造儀儀盡可能的精確。然而，由于缺乏關(guān)于信息之間關(guān)系假設(shè)解釋變量的結(jié)果，即時(shí)間翻船，疏散時(shí)間，船上乘客數(shù)目和響應(yīng)變量N，所以很難確定一個(gè)精確的模型來預(yù)測(cè)N.因此，保守的假設(shè)都采用了這項(xiàng)研究。這樣的選擇可以通過本文的目的，這是引入是合理的框架進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，顯示出高效的推理能力和即時(shí)更新的新知識(shí)的能力

84、，而不是提供風(fēng)險(xiǎn)的“真正的數(shù)字”。因此，N假定與比率HAZ/RESP成反比,船上乘客人數(shù)如下：</p><p>　　其中被視為死亡的比率。雖然這個(gè)假設(shè)出現(xiàn)直線前進(jìn)，結(jié)果的獲得與事故統(tǒng)計(jì)進(jìn)行比較，在圖9呈現(xiàn)和在第5.4節(jié)中討論。</p><p>　　圖9.一個(gè)CDF的死亡率被描述用這個(gè)模型（實(shí)線）用1987年到2007年的歷史數(shù)據(jù)繪制的CDF(虛線)</p><p>

85、　　4.13.2客滾船需要的疏散時(shí)間</p><p>　　假設(shè)船舶處于危險(xiǎn)狀態(tài)中要有序撤離，疏散船的時(shí)間（TTE）被模擬，采用國際海事組織建議的三角形分布，并且區(qū)分白天和黑夜;見[73]。此外，假設(shè)在具有挑戰(zhàn)性的天氣影響的條件下的疏散時(shí)間如何確定，在下面的公式提出了一個(gè)方法：</p><p>　　其中，T1=[20; 20; 40] ;T2=[20; 40; 40] ; T3=[20; 4

86、0; 60]; T4=[25; 40; 60]分鐘。</p><p>　　4.13.3拖船抵達(dá)現(xiàn)場(chǎng)需要的時(shí)間</p><p>　　拖船抵達(dá)現(xiàn)場(chǎng)需要的時(shí)間是基于相對(duì)于最近的岸上救援站和可能的天氣條件下事故發(fā)生的位置來定的。在芬蘭海灣公海海上涉及一個(gè)客滾船碰撞的可能位置從DMTS獲得，被描述于圖2。因此，在良好的天氣條件下拖船到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)需要的時(shí)間是1至3小時(shí)。在惡劣天氣的情況下，這時(shí)間要增加1.

87、5倍。</p><p>　　4.13.4船上乘客的總?cè)藬?shù)</p><p>　　在這里介紹案例研究中，船上的乘客（Npassengers）經(jīng)歷碰撞由三角分布的方法模擬，200的下限、3000的上限和900的模式值。下限是估計(jì)船舶的船員和最小量乘客的，而上限是估計(jì)在芬蘭海灣游弋的客滾船的最大容量。該模式的數(shù)值是基于船舶經(jīng)營公布的就運(yùn)送旅客的每月總?cè)莘e的可用數(shù)據(jù)，例如，見[74]。</p&

88、gt;<p><b>　　5.風(fēng)險(xiǎn)框架驗(yàn)證</b></p><p>　　一旦框架結(jié)構(gòu)和它的參數(shù)被定義并且得出結(jié)果，我們驗(yàn)證框架就要通過執(zhí)行四個(gè)分析，確定以下內(nèi)容：</p><p>　　1.框架隨機(jī)參數(shù)的敏感性（敏感性分析）;</p><p>　　2.整個(gè)框架的不確定性分布（信息的價(jià)值分析）;</p><p>

89、;　　3. 在假設(shè)的管理框架中框架的靈敏度變化（影響分析）;</p><p>　　4. 在真實(shí)的世界條件下框架的協(xié)議。</p><p><b>　　5.1敏感性分析</b></p><p>　　敏感性分析是確定所執(zhí)行的對(duì)模型的結(jié)果影響最大的必要變量。為了這個(gè)目的，每一條件和先驗(yàn)概率在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中被系統(tǒng)地變化反過來，同時(shí)保持其他不變。這允許從待檢

90、查的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出概率的影響，例如參見[40]。</p><p>　　確定的敏感性變量被給定，該模型的靈敏度函數(shù)估計(jì)每個(gè)單一變量的參數(shù)。此靈敏度函數(shù)描述的模型的結(jié)果作為一個(gè)參數(shù)是z的函數(shù)，采用以下等式：</p><p>　　其中yi是網(wǎng)絡(luò)變量Y的一個(gè)狀態(tài)，π是一個(gè)父節(jié)點(diǎn)的組合。靈敏度函數(shù)采用的一般形式如下，見[75]：</p><p>　　其中f（z）是輸出概率，C1

91、... 4是常數(shù)基于該模型被識(shí)別。該函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)描述對(duì)輸出的變量的小的變化的影響，被稱為靈敏度值。感光度值使用專用工具獲得，這被實(shí)現(xiàn)在軟件包中，這里提出了用于發(fā)展貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。分析的結(jié)果表明，模型下列節(jié)點(diǎn)的變化是敏感的：穩(wěn)定的條件下，碰撞質(zhì)量比，沖突概率，傾覆后水浸和船舶疏散的時(shí)間;見表6。在這里介紹的案例研究中，我們?cè)噲D定制具體船舶類型和位置的合成變量的，并使用上述前幾節(jié)中的方法來評(píng)估它們?cè)骄_越好。然而，某些不能被確定的變量沒有歧義

92、，如疏散時(shí)間，因此，那些框架被確定的輸出的影響在5.3節(jié)。節(jié)點(diǎn)的分布有一個(gè)較小的影響，該框架的結(jié)果是基于在文獻(xiàn)中可得到的通用數(shù)據(jù)，自然法則和作者的最佳判斷。</p><p>　　表6 靈敏度分析的結(jié)果</p><p>　　5.2信息的價(jià)值分析</p><p>　　信息的價(jià)值分析標(biāo)識(shí)對(duì)于輸出變量信息量最大的變量，確定其中輸出的概率質(zhì)量是分散的變量。為此目的熵概念被利用

93、，這是一個(gè)隨機(jī)性度量的變量;隨機(jī)性越高，熵越高。許多州對(duì)熵H（X）函數(shù)中離散隨機(jī)變量X的定義如下，;見[76]</p><p>　　在一個(gè)模型中，結(jié)果變量是有條件地取決于許多父母變量，條件熵H（X / Y）需要被應(yīng)用。此為對(duì)X不確定性的量度和對(duì)Y的觀測(cè)，利用以下公式估計(jì);見[76]：</p><p>　　其中I（X：Y）是相互的信息，這也解釋了變量X的減少通過觀察一個(gè)變量</p>

94、;<p>　　Y。因此，變量Y是下一個(gè)有最大值I（X：Y）被觀察的。信息的價(jià)值分析關(guān)于該模型的輸出結(jié)果被收集于表7中。它揭示了輸出變量的不確定性，大多數(shù)變量被解釋通過傾覆水浸的結(jié)果的變量的分布，沖突概率，穩(wěn)定的條件下，時(shí)間撤離船舶，內(nèi)殼破裂和碰撞質(zhì)量比。其余的變量條件不足。</p><p>　　然而，無論兩個(gè)分析是否可以執(zhí)行在包含了PPDS的或連續(xù)變量的模型中。所需要的變量都用以前的分析來離散化。&

95、lt;/p><p>　　表7 信息分析價(jià)值的結(jié)果</p><p><b>　　5.3影響分析</b></p><p>　　上述兩種分析深入了解了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，包括變量與某些似然函數(shù)（LFS）之間的聯(lián)系。但是，如果這些函數(shù)模棱兩可，對(duì)知識(shí)或現(xiàn)象（如碰撞角度）有限的了解或有限的資源（例如，損傷程度顯著，船舶保持分開，疏散時(shí)間），改變LFS可能影響靈敏度和

96、信息的價(jià)值分析的結(jié)果。因此，影響分析的執(zhí)行，其目的是定量變化的影響，假設(shè)框架和其他相關(guān)變量的結(jié)果。擬議風(fēng)險(xiǎn)框架允許進(jìn)行非常有效的影響分析，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的更新是瞬間完成的。在這里介紹的案例研究中，以下變量受影響分析：穩(wěn)定的條件下，碰撞角度，碰撞角度顯著，顯著的損害程度，船舶保持分離，機(jī)械損壞和時(shí)間疏散船舶。</p><p>　　通過的影響進(jìn)行分析定義的各種參數(shù)列于表8。然后該框架計(jì)算輸入?yún)?shù)可能組合的數(shù)量，因此一組結(jié)

97、果（F-N）被獲得。然后中中值和標(biāo)準(zhǔn)偏差F由每個(gè)n確定，周圍平均值的95％的置信帶得到。該分析的結(jié)果示于圖10。</p><p>　　圖10.使用風(fēng)險(xiǎn)框架開發(fā)得到的一個(gè)芬蘭海灣的風(fēng)險(xiǎn)圖片（藍(lán)線），以1987年到2007年在歐洲水域發(fā)生的客滾船的風(fēng)險(xiǎn)事故歷史數(shù)據(jù)繪制的（紅線）。</p><p><b>　　表8設(shè)置的影響分析</b></p><p&g

98、t;　　5.4定義該框架用真實(shí)世界的條件</p><p>　　一旦框架被定義，獲得了結(jié)果，風(fēng)險(xiǎn)可用的數(shù)據(jù)和公海上涉及客滾船碰撞的嚴(yán)重程度相比。</p><p>　　首先， F-N圖被得到基于與事故統(tǒng)計(jì)圖形相比較;見圖10。事故統(tǒng)計(jì)圖形是從客滾船在西北歐海域現(xiàn)有的事故數(shù)據(jù)獲得，從[18] 可知。求出的f-N曲線圖包含一個(gè)客滾船傾覆水浸風(fēng)險(xiǎn)的累計(jì)值或DSC的結(jié)果，而圖涵蓋了各類意外事故（碰撞，

99、擱淺，火災(zāi)）。在一般情況下，F(xiàn)-N可以被考慮作為一種合適的風(fēng)險(xiǎn)圖象反射風(fēng)險(xiǎn)的定義“R的設(shè)定”由公式（1）給出：因?yàn)樗ǜ鞣N級(jí)別的后果（N）的地連同表示為95％的置信帶相關(guān)聯(lián)的不確定性的概率。結(jié)果表明，與觀察到的數(shù)據(jù)更高的死亡人數(shù)的江淹數(shù)據(jù)協(xié)議獲得良好的水平。這可以通過反滲透事故的歷史事實(shí)來解釋，最嚴(yán)重的情況下，狼人與船舶傾覆的套牌車泛濫的結(jié)果相關(guān)聯(lián)的這些事故。然而，沒有記錄的傾覆事故狼人與另一艘船相撞引起的。更多的，它應(yīng)該是注意到做了

100、基于統(tǒng)計(jì)的FN 各類事故，不僅碰撞，其中'可以是一個(gè)原因地塊的發(fā)散為一個(gè)較小的N的風(fēng)險(xiǎn)。</p><p>　　第二，以下三個(gè)中間量被驗(yàn)證是用呈現(xiàn)的可用數(shù)據(jù) [7,5,13,77]：</p><p>　　1.一個(gè)客滾船傾覆損失的條件概率：</p><p>　　2. 公海上碰撞嚴(yán)重?fù)p害的概率：pdes</p><p>　　3.死亡率：1

101、-(ehaz/resp)</p><p>　　概率獲得與沒使用這里介紹的風(fēng)險(xiǎn)框架是連續(xù)可變的，遵循一定的，非參數(shù)分布。然而，對(duì)于驗(yàn)證和結(jié)果的可視化的目的，平均值被用來在必要時(shí);見表9死亡的速率被取為分布，并與從事故統(tǒng)計(jì)中得到的分布進(jìn)行比較。</p><p>　　表9 風(fēng)險(xiǎn)框架的驗(yàn)證，各種型號(hào)的比較</p><p>　　從框架獲得的pc-flooding的平均值接近于

102、從基于全局統(tǒng)計(jì)模型獲得的結(jié)果，以及對(duì)具體的客滾船結(jié)果的分析，在[5,7]提出。然而pc-flooding值被給出是通過此處介紹的不同于在大西洋操作的客滾船的風(fēng)險(xiǎn)框架，如圖[13]， 但大小的順序仍是相同的。Pdes的平均值是公海上發(fā)生碰撞嚴(yán)重傷害的歷史數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的概率，編入[5]。</p><p>　　所以，較好的一致性是兩個(gè)分布描述死亡的速率，如描繪于圖之間找到。9.從數(shù)據(jù)獲得的分布是不顯眼的，因?yàn)樗歉鶕?jù)31的

103、情況下，作為編入[77]。從模型得到的分布是連續(xù)的。2假說之間的協(xié)議可以看出，特別是0.3和0.5和0.9的速度之間的比率。。據(jù)統(tǒng)計(jì)事故[77]死亡墜落范圍（0.95-1）率的概率，給定名稱意外水浸，是00:15。所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的模式提供了許多的0點(diǎn)16分進(jìn)行同樣的范圍內(nèi)。否則，在這里提出的模型會(huì)略微高估此參數(shù)率低于0.95。然而，對(duì)于該參數(shù)的精確計(jì)算，可以采用模型模擬船舶疏散過程，這就需要船內(nèi)部的詳細(xì)介紹，例如見[78-80]。

104、另一種可能性是使用通用的模型，例如[81,82]，這需要在船上逃生路線的安排，高層次的描述。從這些模型中獲得的結(jié)果可用這里提出的簡(jiǎn)化方法詳細(xì)驗(yàn)證。</p><p>　　盡管采用了簡(jiǎn)化的框架，對(duì)驗(yàn)證的結(jié)果顯示，DASS模型提出了以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的提供了完善的三個(gè)參數(shù)。由于合成參數(shù)被現(xiàn)象分析高度重視，上述調(diào)查結(jié)果提供了有關(guān)模型可靠的輸出的基礎(chǔ)。最終框架提供了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的情景分析，它們與現(xiàn)有的歷史數(shù)據(jù)相吻合。</

105、p><p><b>　　6.結(jié)論</b></p><p>　　本文提出了海上交通系統(tǒng)在正式要求采納和反射式的風(fēng)險(xiǎn)分析和評(píng)估的框架，該框架是系統(tǒng)性，前瞻性和可轉(zhuǎn)移的。它利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為媒介來表達(dá)和傳播背景知識(shí)使系統(tǒng)能夠被分析，這里采用的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合離散和連續(xù)變量，它允許變量和復(fù)雜的依賴關(guān)系之間的概率關(guān)系以及通過框架信息的快速傳播。此外，新知識(shí)結(jié)合的過程或新數(shù)據(jù)插入到框架

106、中和的效果的量化變化的結(jié)果的假設(shè)是非常有效的，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)允許瞬時(shí)更新。它與敏感性分析和信息分析的價(jià)值增加了獲得這些結(jié)果的可信性，如已經(jīng)確立框架的知識(shí)的分布。反過來，可以幫助在未知或不被足夠理解的框架區(qū)域的確定，而且對(duì)框架效果有顯著影響，這意味著它們需要被謹(jǐn)慎對(duì)待。然后，該框架用于案例研究，評(píng)估鑒于無冰季節(jié)四人組的海上交通系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)開放式海上發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)，其中一個(gè)客滾船被另一個(gè)船撞擊，客滾船船體破裂和連續(xù)的洪水消失，或由于意外推進(jìn)失敗和