基于随机森林的飞机长着陆预警方法

为降低飞机冲出跑道事故造成的人员伤亡和财产损失,以长着陆事件为研究对象,探讨1种有效的长着陆事件预警方法。提出应用随机森林模型对长着陆事件进行预警,给出模型的特征筛选、构建及评价方法,并使用实际飞行数据验证模型有效性。结果表明:基于随机森林的飞机长着陆预警模型精确率为88.41%,召回率为87.14%,模型可以有效对长着陆事件进行预警。     

基于神经网络的闸阀模糊可靠度计算

为提高闸阀可靠度计算准确性,将模糊准则引入闸阀可靠性设计,将闸阀应力与阀体通径、内压之间隐式关系显式化,并基于神经网络构建地震工况下闸阀数学模型;利用蒙特卡洛法,计算闸阀在常规方法下的可靠度;利用正态型隶属函数描述闸阀强度的模糊性,计算闸阀在考虑模糊强度时的可靠度;对比强度的模糊性对可靠度计算结果的影响,分析不同隶属函数下的闸阀模糊可靠度。与传统随机可靠度计算方法相比,该方法对不确定性描述更合理,理论上对可靠度的计算更加准确。     

基于热线法的不同水分含量松散煤体热物性实验与模拟研究*

为解决松散煤体热物性参数的测试周期长与实验误差大等问题,构建测试装置实验平台,结合交叉热线法和平行热线法,对松散煤体热物性参数进行准确测量与计算,对1～2 mm,0.5～0.6 mm和0.2～0.3 mm 3种不同粒径煤样在不同水分含量下的热物性参数的变化规律进行研究,利用Fluent数值模拟软件对松散煤体温度场进行模拟研究,并对比模拟结果与实验结果的差异性。结果表明:在所测粒径范围里,同等水分含量下的松散煤体粒径越大,导热系数越小,热扩散率与比热容越大;松散煤体的导热系数随水分含量的增加而增加,但增加趋势渐缓;松散煤体的热扩散率随着水分含量的增加而增大,当水分含量达到11.73～13.88%后热扩散率开始逐渐下降,而比热容随着水分含量的增加逐渐增大。     

基于博弈赋权物元和证据理论的无线闭塞中心风险评估*

为客观地对无线闭塞中心进行风险评估,建立基于博弈赋权物元和证据理论的评估模型,根据故障树分析法识别的风险因子构建评估指标体系,采用博弈论思想对直觉模糊层次分析法计算的主观权重和熵权法计算的客观权重进行最优组合,进而确定综合权重。运用物元理论和证据理论确定各指标的风险等级和系统整体风险等级,并通过实例分析对评估模型进行对比验证。结果表明:无线闭塞中心整体风险等级为“可容许的”,与实际情况相符。其中,系统外部通信故障的风险等级为“不期望的”,需要对其相关设备加强风险控制。     

生产安全领域科研项目成果评价指标与评价方法研究*

为了更全面、更准确地开展生产安全领域科研项目成果的评价工作,以国家对科技成果评价的相关法规与标准为指引,结合生产安全领域科研项目成果的自身特点,基于德尔菲法从“学术与技术水平”、“成果效益”和“成果影响”3个方面构建相应的多层次评价指标体系;结合生产安全领域科研项目成果特点,提出综合采用同行评议法、多维指数评价法、层次分析法、模糊综合评价法和科学计量法的评价方法选择思路,并以Yaahp作为评价方法的配套工具进行实际应用。研究结果可为生产安全领域相关科研项目成果的评价工作提供一套从指标体系到评价方法,从评价方法到评价工具的整体解决方案。     

考虑驾驶员反应时间的车辆碰撞预警模型

为了保证车辆在行驶过程中的安全性,提出了一种考虑驾驶员反应时间的车辆碰撞预警模型,改进了传统模型中驾驶员反应时间定值化的缺点。首先,依据车辆的制动过程分析了驾驶员反应时间对制动距离的影响。其次,设计驾驶员反应时间的模糊推理算法,选取驾龄、疲劳强度和应变能力3个主要因素作为评价指标来计算反应时间。最后,采用分等级的预警策略建立考虑驾驶员反应时间的碰撞预警模型,并通过Carsim-Matlab/Simulink联合仿真与传统模型进行对比分析。结果表明,设计的预警模型可以对不同类型的驾驶员进行差异化碰撞预警,在30 km/h和80 km/h两种车速下实际停车距离与理论值的最大误差为8%。     

Efficient Delineation of Nested Depression Hierarchy in Digital Elevation Models for Hydrological Analysis Using Level‐Set Method

In terrain analysis and hydrological modeling, surface depressions (or sinks) in a digital elevation model (DEM) are commonly treated as artifacts and thus filled and removed to create a depressionless DEM. Various algorithms have been developed to identify and fill depressions in DEMs during the past decades. However, few studies have attempted to delineate and quantify the nested hierarchy of actual depressions, which can provide crucial information for characterizing surface hydrologic connectivity and simulating the fill‐merge‐spill hydrological process. In this paper, we present an innovative and efficient algorithm for delineating and quantifying nested depressions in DEMs using the level‐set method based on graph theory. The proposed level‐set method emulates water level decreasing from the spill point along the depression boundary to the lowest point at the bottom of a depression. By tracing the dynamic topological changes (i.e., depression splitting/merging) within a compound depression, the level‐set method can construct topological graphs and derive geometric properties of the nested depressions. The experimental results of two fine‐resolution Light Detection and Ranging‐derived DEMs show that the raster‐based level‐set algorithm is much more efficient (~150 times faster) than the vector‐based contour tree method. The proposed level‐set algorithm has great potential for being applied to large‐scale ecohydrological analysis and watershed modeling.     

碳排放交易制度下城市减排的机会成本研究——基于中国碳排放试点城市的实证检验

作为全球气候治理的重要手段,碳排放交易制度受到了广泛的关注与讨论。基于此,本文采用我国2010-2016年城市面板数据,运用非参数方法构建方向性环境距离函数测算了2009-2015年城市减排的机会成本,计算结果显示,试点地区与非试点地区的碳排放的机会成本整体表现为上升的趋势,且试点地区的碳排放的机会成本总体低于非试点地区。在测算城市减排机会成本的基础上,运用双重差分法来检验碳排放交易制度的有效性。经检验发现：碳排放交易制度有利于降低城市减排的机会成本,然而由于碳排放交易制度还存在碳排放权初始分配制度缺失、碳排放交易制度的定价机制扭曲等问题,因此其对降低城市减排的机会成本作用较小,并且进一步通过对政策时间趋势的分析得出政策效应随时间推移而逐渐减弱。     

磁絮凝预处理景观湖泊的补水试验研究

为了快速净化景观湖泊的补水,采用磁絮凝法对Ⅴ类甚至劣Ⅴ类河道水体进行预处理,设计正交试验,分析了絮凝剂(PAC)、助凝剂(PAM)以及磁铁粉的投加量对预处理效果的影响,并利用正交试验法和多指标综合评分法进一步优化磁絮凝预处理工艺参数,结果表明最佳工艺参数为:磁铁粉加入量100 mg/L,PAC投加量150 mg/L,PAM投加量2 mg/L。在此最佳工艺参数下,进行验证试验,COD去除率达到50.39%,TP去除率为96.65%,浊度去除率为91.59%,氨氮去除率为6.31%,除氨氮外,其他各指标基本均能达到地表水环境Ⅲ类水体标准,达到了预处理目的,为后续深度净化减轻负荷压力。     

基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价

为解决高层建筑构造复杂、人员密度大、火灾触发因素繁多而造成高层建筑火灾安全评价困难的问题,本文提出基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价模型。首先运用主成分分析(PCA)对构建的高层建筑火灾安全评价指标降维处理,筛选主要信息;接着基于三角模糊数构建模糊评判矩阵,利用模糊优先规划(FPP)求解指标的权重值,减少主观的影响;最后考虑到指标间关系错综复杂彼此交叉和反馈的特性,选择BP神经网络对高层建筑火灾安全进行评价。通过工程案例证明该评价模型的实用性以及可靠性。