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中国安全科学学报

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基于RBF的起重作业岗位人因可靠性预测

王洪德,马成正   

  1. 大连交通大学土木与安全工程学院,辽宁 大连,116028%柳州铁道职业技术学院运输与经济管理系,广西 柳州,545007
  • 出版日期:2012-07-20 发布日期:2012-07-25
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(51050003)%辽宁省自然科学基金(201202022)%大连市科技计划项目(2011E15SF118)

Human Reliability Prediction of Lifting Operation Based on RBF Neural Network

  • Online:2012-07-20 Published:2012-07-25

摘要: 为提高起重作业可靠性,防止人因失误酿成事故,针对人因失误的随机性、模糊性和不确定性特点,提出运用具有非线性映射能力和容错能力的径向基函数( RBF)神经网络,分析人因失误非线性动力学过程.以起重机操作岗位作为人因可靠性分析(HRA)实例,首先,建立基于“作业人员、交流界面、作业环境、作业特性、作业组织”的人因可靠性预测指标体系,并对指标进行量化;其次,根据人因可靠性原理,统计出人因失误次数,给出人因失误率;最后,通过对“人的疲劳和情绪、交流通道、作业复杂程度和时间裕度、照明环境和风力影响、工作强度和安全监管”等因素的分析,构建基于RBF的起重机操作岗位人因可靠性预测分析神经网络模型.分析结果表明,RBF预测分析同时包含人的操作可靠性与认知可靠性,预测结果同现场实际观测结果的符合度达到92.0%.

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