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海上自主地表船（质量）展示了海上运输的未来，引起了国际海事社区的越来越多的关注。对质量的碰撞风险分析揭示了未解决的挑战，如果没有适当的解决方案，将导致相关风险控制措施和政策的错误发展。在挑战中，现有文献中有两个重要的是缺乏实现定量风险评估的历史失败数据，以及2）相关风险因素之间复杂的因果关系。本文旨在开发新的故障树分析模糊贝叶斯网络（FTA-FBN）模型，以对数据的不确定性进行质量碰撞风险评估。首先，它通过FTA建立了风险因素之间的因果关系。其次，将获得的FTA图映射到BN中可以进行故障诊断，并识别影响质量碰撞的最重要因素。在此过程中，进行了一项调查，以收集用于配置相关影响力因素的条件概率的主要数据，并量化开发的BN以进行风险诊断和词典。最后，通过使用灵敏度分析和三个公理来验证新模型，然后应用于进行基于方案的风险预测和诊断以产生有见地的发现以指导大众导航安全。此外，BN向后推理确定了关键的碰撞风险，包括外部物理攻击，基于海岸的运营商的培训不足，船舶设备和系统的维护不足以及网络安全威胁。结果表明，FTA-FBN模型实现了专家评分过程的简化，降低了计算复杂性，并解决了由于历史事故数据缺乏历史事故数据而导致的大规模碰撞及其风险因素之间建立因果关系的挑战。改编后的新模型可以提供制定安全导航政策的参考，并为航运公司提供重要的见解，以确保其船舶和造船厂的安全导航以优化船舶设计。
使用FTA-FBN型号对海上自动表面船舶碰撞的风险评估
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