大型故障树分析的算法研究与系统设计
大型故障树分析软件是核电站概率安全分析的核心工具，是核电站设计、运行、维修和管理必不可少的基本分析工具。发展具有自主知识产权的大型故障树分析工具是我国核电安全与高速发展的必然需要。大型故障树分析软件研制的难点主要在于其分析计算量非常巨大，且随故障树规模的增长而成指数增加。如何在有限的计算机资源内快速获得分析计算的结果，一直是研究人员重点关注的问题。
本文研究了解决此问题所涉及到的关键算法：⑴在数据存储方面，提出了页式存储的数据结构来存储故障树，并采用ZBDD来存储最小割集；⑵在故障树结构优化方面，基于FAUNET提出了一条吸收化简规则，可以进一步简化故障树，并改进了Dutuit-Rauzy线性模块化算法；⑶在定性分析方面，基于ZBDD提出了一种基本事件排序方法和割集截断策略，以减少存储空间的消耗，提高定性分析的效率；⑷在定量分析方面，提出了不展开ZBDD模块直接进行顶事件概率计算的方法，以减少顶事件概率计算的不确定性。并针对这些方法，研究开发了一套完整高效的基于ZBDD的大型故障树分析算法。同时通过大量的实际例题测试与校核，证明了这些算法的正确性和有效性。
本文设计了RiskA-FTA软件系统的总体构架模式，即数据抽象模式、层次化模式和Mediator设计模式的混合模式，使得系统能够达到可靠性高、可扩展性强、易于维护和升级等设计要求，较大地提高了开发效率和软件质量。大量实际例题对RiskA-FTA系统进行的反复测试，结果表明其功能和性能达到了设计目标。具有自主知识产权的大型故障树分析软件RiskA-FTA的成功研发不仅可以满足我国快速发展的核电工业概率安全分析的需要，也可为其他相关软件的发展提供技术平台和有益借鉴。
核电站
中国科学院合肥物质科学研究院
博士
核能科学与工程
吴宜灿
2007
中文
TM623.7;O212.1
91
2011-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）