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J-GLOBAL ID：201802283532893288   整理番号：18A1345035

電池電気自動車のための低購入意欲:故障木モデルに基づく解析とシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Low Purchase Willingness for Battery Electric Vehicles: Analysis and Simulation Based on the Fault Tree Model

著者 (4件)： Li Qianwen (School of Management, China University of Mining and Technology, Da Xue Road 1, Xuzhou 221116, China) ,  Long Ruyin (School of Management, China University of Mining and Technology, Da Xue Road 1, Xuzhou 221116, China) ,  Chen Hong (School of Management, China University of Mining and Technology, Da Xue Road 1, Xuzhou 221116, China) ,  Geng Jichao (School of Management, China University of Mining and Technology, Da Xue Road 1, Xuzhou 221116, China)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 9  号： 5  ページ： 809  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 購入意図は,バッテリー電気自動車(BEVs)を普及させ,産業を発展させるためのキーである。本研究は,古典的理論的および定性的研究を結合して,BEV購入を妨げる因子を研究するために,故障ツリー解析(FTA)方法を適用して,最小カットセットと最小経路セットを計算することによって,トップ故障イベントと基本イベントの間の論理的関係を同定した。活動に基づく分類分析を用いて,モンテカルロシミュレーションによって検証された提案方法の有効性と実現可能性によって,購入意図を妨げる主要な基本的イベントとキーイベント組合せ(すなわち,最小カットセット)を調査した。結果は以下のことを示した。(1)断層ツリーモデルにおいて,26の最小カットセットと18の最小経路セットがあった。そして,フォールトツリーは4つの重要なイベント組合せと5つの重要な基本的イベントによって定義された。(2)重要なイベントの故障確率を減少させることによって,フォールトツリー累積発生の確率は10万のモンテカルロシミュレーションの上で0.86021から0.57406まで減少した。すなわち,BEVsを購入する意欲は有意に増加した。このように,提案したFTA法は,低購入意図に対処するために実行可能で効果的であった。その結果,いくつかの政策含意が示唆された。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電池 ,  *購買 ,  *故障 ,  故障率 ,  *電気自動車 ,  カットセット ,  二次電池 ,  フォールトツリー解析 ,  含意
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  購買意欲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電池電気自動車 ,  購入意図 ,  フォールトツリー解析 ,  モンテカルロシミュレーション ,  ABC分析

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

引用文献 (68件)：

• United Nations. The Paris Agreement. Available online: http://unfccc.int/paris_agreement/items/9485.php (accessed on 12 December 2015).
• Geng, J.C.; Long, R.Y.; Chen, H.; Yue, T.; Li, W.B.; Li, Q.W. Exploring Multiple Motivations on Urban Residents’ Travel Mode Choices: An Empirical Study from Jiangsu Province in China. Sustainability 2017, 9, 136.
• Fuglestvedt, J.; Berntsen, T.; Myhre, G.; Rypdal, K.; Skeie, R.B. Climate forcing from the transport sectors. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2008, 105, 454-458.
• Xu, B.; Lin, B. Carbon dioxide emissions reduction in China’s transport sector: A dynamic VAR (vector autoregression) approach. Energy 2015, 83, 486-495.
• Raslavičius, L.; Azzopardi, B.; Keršys, A.; Starevičius, M.; Bazaras, Ž.; Makaras, R. Electric vehicles challenges and opportunities: Lithuanian review. Renew. Sustain. Energy Rev. 2015, 42, 786-800.

タイトルに関連する用語 (8件)： 電池 ,  電気自動車 ,  購入意欲 ,  故障 ,  木 ,  モデル ,  解析 ,  シミュレーション