基于模糊均生函数和最优子集回归的飞行事故率预测

为有效预防飞行事故的发生,针对飞行事故率具有随机波动性和趋势性的特点,采用模糊均生函数(FMGF)和最优子集回归(OSR)建立飞行事故率预测模型。该方法把FMGF延拓序列作为预测因子加入OSR方程,将FMGF分析和因子筛选相结合作OSR,进而对飞行事故率进行预测。通过对美国空军1988—2004年的飞行事故率进行拟合预测,结果表明:将FMGF模型和OSR模型有机结合,能够有效刻画飞行事故率的随机波动特性,并且其预测结果的相对误差也较小。     

实验室煤与瓦斯突出模拟试验回顾及展望

为借鉴国内外煤与瓦斯突出模拟试验研究成果,查阅大量相关文献,进行分析和总结。以人们对煤与瓦斯突出试验研究的深入程度为主线,将实验室煤与瓦斯突出模拟试验的研究历程进行阶段划分。研究表明:20世纪50—60年代,成功诱导了突出,初步考察诸因素对突出的影响;70—90年代,深入探究突出发生的力学判据及突出过程,并提出数十种有关突出机理方面的假说;21世纪初,以组建三维模拟试验台进行试验为特点,大大提高了模拟试验条件与现场的相似度,但在力学加载系统的稳定性和可调性、模型的整体密封性、测试探头的精度等方面仍需改进。     

某机械陀螺长贮性能演变规律及性能退化模型研究

目的 针对长期贮存后机械陀螺的性能退化会影响制导系统侧偏和射程的问题,提出一种性能退化预测模型的建立方法,用于掌握机械陀螺长贮性能退化规律。方法 首先,针对机械陀螺结构特性和贮存环境,确定敏感应力为温度,加速模型为阿仑尼乌斯模型,开展机械陀螺的加速贮存试验。其次,对加速贮存试验过程中的机械陀螺进行周期性的参数检测,分析各性能参数随试验时间的性能退化演变规律,确定垂直漂移为其退化敏感参数。最后,拟合垂直漂移参数在各温度应力下的性能退化曲线,建立性能退化轨迹模型。结果 采用实际自然环境贮存6、7、8、10 a的性能数据对模型进行验证,模型预测准确度分别为86.70%、96.28%、91.53%、85.92%。结论 建立的性能退化模型评估准确度在85%以上,该模型可应用于指定贮存时间下机械陀螺仪的性能退化行为预测。     

基于多态模糊BN的石化动设备故障概率定量风险评估

石化行业的压缩机、泵等动设备故障模式多样,故障概率的不确定性较大,常用的风险评估方法无法实现对石化行业动设备失效概率的定量评估,限制了设备安全管理的准确性和有效性。基于贝叶斯网络(BN)可定量计算复杂系统失效概率的特点,利用故障模式与影响分析(FMEA)方法获取动设备风险事件的因果关系,将其映射为BN,并利用BN中节点的多态性,表征动设备子系统及零部件故障模式的多样性;利用模糊概率子集替代边缘概率精确值,表征了动设备零部件故障概率的不确定性,并提出可行的条件概率判断方法,从而形成了石化行业动设备失效概率的定量评估方法;最后以某站场的往复式压缩机为例,对建立的定量风险评估方法进行了实例应用。结果表明:气阀和气缸出现半故障的失效概率较大,分别为0.0040和0.0045;该类型压缩机故障时,阀片或弹簧损坏和轴瓦松动的可能性较大,其后验概率分别为1.15×10^-5和9.92×10^-6,符合实际情况,验证了该方法的有效性和可行性。     

高应力条件下尾矿破碎特性及坝体稳定性研究*

高应力条件下尾矿破碎特性与坝体稳定性研究是高尾矿坝避免溃坝事故的重要参考。分析尾矿颗粒破碎过程中级配曲线的演化规律,提出采用BET测试颗粒比表面积以定量化表征颗粒破碎指标;在室内高应力三轴试验的基础上,阐述高应力条件下尾矿的力学行为,提出高应力条件下尾矿强度准则,并基于该准则对工程实例进行应用分析。结果表明:相比于常用破碎指标,从能量观点出发的BET法比表面积表征尾矿颗粒破碎更为合理;采用线性Mohr-Coulomb准则计算尾矿在低应力阶段的内摩擦角,采用幂函数Mohr强度准则计算尾矿在高应力阶段的内摩擦角;提出1套考虑高应力条件下尾矿强度折减的坝体稳定性分析方法,以供实际工程参考。     

建筑结构活荷载标准与灾害荷载设防水平 --使用年限的影响

旨在提供不同使用年限建筑结构对应的活荷载水平.分析了结构可靠度理论的特点,揭示了设计使用年限是结构可靠度的时间特征.应根据不同设计使用年限活荷载的超越概率等于常规设计荷载超越概率的原则确定活荷的载标准;通过建立不同设计使用期、不同设计基准期与活荷载取值的关系,给出了不同使用年限对应活荷载与灾害荷载设防水平.     

确立灾害评估标准是我国“国际减灾十年”目标的重要问题

本文通过许多实例.从测、报、抗、防、救等几个方面论述灾害评估标准的重要性,进而说明了灾害评估与减灾管理以及灾情统计的密切关系.文中还根据我国近几年灾害经济损失的情况对90年代的减灾目标提出了看法.     

在环境保护中开展环境审计的重要作用

工业革命把人类推向工业文明,工业文明刺激人类对资源的无限需求,创造出大量消耗资源、严重污染环境的生产方式,产生了大量的环境污染和生态危机。于是,提高环境质量、开展环境保护、保证经济发展的可持续性的呼声越来越高。环境审计作为环境保护的一种有力工具,在当代经济活动中会越来越发挥其重要作用。本文就环境审计的有关问题作一阐述,以其推动环境审计在我国的发展。     

Thermal and Mechanical Properties of Plastics Molded from Sodium Dodecyl Sulfate-Modified Soy Protein Isolates

Soybean protein is a potential material for manufacturing of biodegradable plastics. The objective of this investigation was to characterize the thermal and mechanical properties of plastics made from sodium dodecyl sulfate (SDS)-modified soy proteins. Soy protein isolate (SPI) was prepared from defatted soy flour, modified with various concentrations of SDS, and then molded into plastics. The temperatures of denaturation of the modified soy protein increased at low SDS concentration and then decreased at high SDS concentration. At the same SDS concentration, the plastics molded from the modified soy proteins showed a similar temperature of denaturation, but a lower enthalpy of denaturation compared to the modified soy protein. Young's modulus of the plastics decreased as SDS concentration increased, and the tensile strength and strain at break of the plastics reached a maximum value at 1% SDS modification. Two glass transition temperatures were identified corresponding to the 7S and 11S globulins in SPI by dynamic mechanical analysis, and they decreased as SDS concentration increased. The SDS modification increased the water absorption of the plastics.     

A spatial clustering perspective on autocorrelation and regionalization

We revisit one of the classical problems in geography and cartography where multiple observations on a lattice (N) need to be grouped into many fewer regions (G), especially when this number of desired regions is unknown a priori. Since an optimization through all possible aggregations is not feasible, a hierarchical classification scheme is proposed with an objective function sensitive to spatial pattern. The objective function to be minimized during the assignment of observations to regions (classification) consists of two terms: the first characterizes accuracy and the second, model complexity. For the latter, we introduce a spatial measure that characterizes the number of homogeneous patches rather than the usual number of classes. A simulation study shows that such a classification procedure is less sensitive to random and spatially correlated error (noise) than non-spatial classification. We also show that for conditional autoregressive error (noise) fields the optimal partitioning is the one that has the highest within-units generalized Moran coefficient. The classifier is implemented in ArcView to demonstrate both a socio-economic and an environmental application to illustrate some potential applications.