-
شماره ركورد
28600
-
پديد آورنده
محمدرضا جعفري يركي
-
عنوان
بررسي عوامل خطاهاي انساني در سوانح ريلي با روش HFACS_STAMP : مطالعه موردي حادثه هفت خوان
-
مقطع تحصيلي
تحصيلات تكميلي
-
رشته تحصيلي
مهندسي راهآهن- مهندسي ايمني در راهآهن
-
سال تحصيل
1401
-
تاريخ دفاع
1401/8/28
-
استاد راهنما
دكتر ملودي خادم ثامني
-
دانشكده
راه آهن
-
چكيده
در اين پژوهش با نظرخواهي از خبرگان و كارشناسان عوامل موثر بر خطاي انساني در سوانح ريلي شناسايي و طبقه بندي شده است. در اين پژوهش به منظور شناسايي و مديريت خطاها و علل بروز آنها اقدام به تلفيق دو روش علي مبتني بر تئوري سيستم ها (STAMP) و روش تجزيه و تحليل فاكتورهاي انساني و طبقه بندي سيستم (HFACS) شده است تا هم خطاهاي سيستمي و هم خطاهاي داراي بعد انساني به خوبي شناسايي شوند. همچنين با استفاده از تكنيكهاي مبتني بر داده كاوي اقدام به خوشه بندي عوامل موثر بر سوانح ريلي شده است. نتايج به دست آمده از تحقيق حاضر حاكي از آن است كه تاثيرات سازماني و محيطي مهمترين ابعاد تاثير گذار بر خطاي انساني در كنار مولفه هايي مانند مهارت و يادگيري ميباشد. از طرف ديگر در اين تحقيق براي بررسي جنبه عملياتي و كاربردي مدل به جمع آوري داده هاي حادثه هفت خوان(به دليل در برداشتن خطاي انساني در بروز حادثه) و اجراي مدل تلفيقي پيشنهادي پرداخته شد. نتايج حاكي از آن است كه عدم التزام به قوانين و مقررات حفاظتي و ايمني توسط راننده قطار در كنار فرسودگي و مستهلك شدن قطعات اخطار دهنده و گيج سرعت سنج علل اصلي بروز اين حادثه به شمار ميرود. در اين تحقيق به منظور غربالگري و بومي سازي شاخص هاي موثر بر خطاهاي انساني از روش دلفي استفاده شد كه اين روش با تكرار پرسشنامه در سه مرحله متوقف و سپس با استفاده از روش سلسله مراتبي اولويت بندي شاخص ها اجرا گرديد و تاثيرات سازماني و محيطي بيشترين وزن را اختصاص دادند. از سوي ديگر از تكنيك معادلات ساختاري براي بررسي روابط مابين متغيرها استفاده كه ضرايب مسير همگي از 0.4 بزرگتر بوده و اثرگذاري كليه ابعاد اثبات گرديد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1402/05/25
-
عنوان به انگليسي
Investigating the factors of human errors in rail accidents with methods HFACS_STAMP: A case study of Haft khan incident
-
تاريخ بهره برداري
11/19/2023 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
محمدرضا جعفري يركي
-
چكيده به لاتين
In this research, the factors affecting human error in railway accidents have been identified and classified by asking experts. In this research, in order to identify and manage errors and their causes, two causal methods based on systems theory (STAMP) and human factors analysis and system classification (HFACS) have been combined to identify both system errors and errors. have a human dimension to be identified well. Also, by using techniques based on data mining, factors affecting rail accidents have been clustered. The results obtained from the present research indicate that organizational and environmental effects are the most important dimensions affecting human error, along with components such as skill and learning. On the other hand, in this research, in order to investigate the operational and practical aspects of the model, the data collection of Haft Khuan accident (due to the removal of human error in the occurrence of the accident) and the implementation of the proposed integrated model were done. The results indicate that non-compliance with safety and security rules and regulations by the train driver, along with the wear and tear of the warning parts and the speedometer gauge, are the main causes of this accident. In this research, in order to screen and localize indicators affecting human errors, the Delphi method was used, and this method was stopped by repeating the questionnaire in three stages, and then using the hierarchical method of prioritizing the indicators, and the organizational and environmental effects were the most They allocated the weight. On the other hand, the structural equation technique was used to examine the relationships between the variables, and the path coefficients were all greater than 0.4, and the effectiveness of all dimensions was proven
-
كليدواژه هاي فارسي
عوامل، خطاي انساني، سوانح، صنعت ريلي، STAMP_HFACS، حادثه هفت خوان
-
كليدواژه هاي لاتين
factors, human error, accidents, railway industry, STAMP_HFACS, Haft Khuan accident
-
Author
mohammadreza jafari
-
SuperVisor
melody khadem sameni
-
لينک به اين مدرک :