可靠性数据在民机故障诊断中的应用研究

可靠性数据是故障统计历史信息的记录,数据内隐含着大量对维修人员排故具有指导意义的信息,为达到提高工作效率,减少排故时间,以保证航班正点运营的目的,提出将可靠性数据应用于民机故障诊断的计算模型。利用从可靠性报表中收集到的数据对某航空公司主力机型A320-200飞机的空调系统常发故障进行诊断,首先用粗糙集(RS)对8个可能导致温度控制组件超温故障的部件进行分析,初步总结出3个故障源,然后计算综合故障概率,最后用Weibull分布验证以上诊断结论。结果表明,该法的引入能实现故障源的精确定位,并在实际中成功排故,大大缩短维修时间。     

基于双论域粗糙集的大学生综合成绩影响因素研究

利用双论域粗糙集理论,从个人、家庭、学校、社会四个方面对大学生综合成绩的影响因素进行了研究。对问卷调查获取到的大学生综合成绩与影响因素的数据进行了相关性分析,得到了综合成绩和影响因素之间的二元关系;然后利用双论域粗糙集的规则提取算法,分别获得了由综合成绩导出影响因素以及由影响因素确定综合成绩的规则。     

流域跨界水污染纠纷调控机制分析

随着中国水资源匮乏和水污染态势日益严峻,流域跨界水污染冲突频繁发生.运用博弈论对流域跨界水污染和用水冲突的成因进行解释,并对不同调控策略下流域各方行为进行分析.结果表明,在缺乏有效管制的情况下,由于个体和集体理性的不一致,导致水资源过度利用和水污染,但政府全面管制却导致个体理性不能满足而很难得以有效贯彻实施.因此,运用市场激励机制和政府宏观调控,可以促进流域各方的激励相容,实现流域总体效益的优化.     

基于RS-ANN的通风系统可靠性预警系统

系统可靠性预警是度量系统运行状态偏离可靠性指标界线的强弱程度,确定预警等级和做出决策警示的过程。笔者在对目前国内外有关系统预警方法的分析比较基础上,针对矿井通风系统可靠性运行的实际状况,应用了粗糙集(RS)理论和神经网络(ANN)技术,提出了一种基于粗糙集神经网络(RSANN)的矿井通风系统可靠性预警方法:首先,建立了一套适合于矿井通风系统可靠性的预警指标体系;然后,利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于RSANN的通风系统可靠性预警仿真模型,并应用该模型进行了实例验证。其结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论十分吻合,训练效率提高了667倍。     

基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测研究

回顾施工项目安全管理和安全管理研究现状,建立建设项目安全管理指标体系。利用人工神经网络非线性函数逼近能力,对项目风险因素程度预测。针对该网络当数据量大时,其结构复杂、收敛慢,易陷入局部最优的缺点,引入粗糙集对影响建设项目安全目标的不确定性因素进行约简,找出最小不确定性风险因素集,大大简化网络输入信息的表达空间维数。并结合粒子群算法收敛速度快、全局最优的寻优能力强的优点,建立基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测系统。通过实例验证该系统的科学性和有效性。     

基于粗糙集-人工神经网络的航空安全文化评价模型研究

根据航空运输企业安全生产系统的特征,制定相对科学的、适用的安全文化评价指标体系。将粗糙集、人工神经网络方法应用于航空安全文化评价研究。首先,通过问卷调查与粗糙集方法相结合,对安全文化评价指标信息表进行设定。利用粗糙集的属性约简功能,确定航空安全文化的核心要素;其次,利用人工神经网络对约简后指标权重进行计算;经过仿真实验,训练后的神经网络较好地获取并保存了安全文化评价的知识和经验,能够较为准确地对航空安全文化进行评价。     

基于AHP/VPRS的民航安全信息工作绩效管理指标权重研究

为给民航业安全信息工作提供科学有效的绩效管理方案,提高民航安全管理水平。根据平衡计分卡原理(BSC)构建民航安全信息工作绩效管理评价指标体系,并基于层次分析法(AHP)和变精度粗糙集(VPRS)理论分别确定主观权重和客观权重,同时通过最小相对信息熵原理优化权重,最终确定民航安全信息工作绩效管理指标的最优权重。结果表明:安全信息质量在整个安全信息工作中至关重要,上报安全信息不合格情况的改进程度也应是一项重点管理内容;利用AHP/VPRS理论求解得到的安全信息工作绩效管理指标权重值更为精确可靠,并通过实例验证了各个指标项的设立具有科学合理性。     

基于粗糙集的有机涂层腐蚀损伤综合评定模型

运用粗糙集理论对评定涂层腐蚀损伤的9个单项指标进行了约简,消除了冗余信息,提高了评定效率,并依据粗糙集的属性重要性确定了相应评定指标的权重,消除了传统方法计算权重的主观性,增强了综合评定结果的可靠性,最终建立了有机涂层腐蚀损伤综合评定模型。通过对不同防护涂层的飞机典型结构试验件加速腐蚀试验的结果分析,验证了模型的可行性,并定量得到了不同涂层腐蚀损伤的综合评定等级。     

NRS下多证据融合的混凝土桥梁耐久性评估模型

为准确评估混凝土桥梁的耐久性,提出基于邻域粗糙集(NRS)与D-S证据理论的评估模型。首先,根据混凝土桥梁的结构特征,构建耐久性评估指标体系,并建立起耐久性评估数据库;其次,结合数据库,采用NRS的上下近似定义,确定不同评估指标的基本信度分配,并基于各指标的综合权重构造证据折扣因子,实现对初始基本信度分配的修正;然后,通过D-S证据理论合成规则进行融合,得出耐久性状态等级命题的置信度,进而根据最大隶属原则确定耐久性状态等级;最后,以多座在役混凝土桥梁的实测数据进行算例验证。结果表明：利用该模型获得的耐久性评估结果与现场实测结果一致,相较于传统的评估模型,该模型不仅能更准确地评估混凝土桥梁的耐久性,而且,能通过置信度反映耐久性的劣化趋势,这可为混凝土桥梁的维修加固、养护提供参考依据。     

基于粗糙集的支持向量机地下水质量评价模型

以辽宁绥中县第四系松散岩类孔隙水的10组水质监测数据为基础,选取pH值、Cl^-、SO₄^2-、NH₄⁺、NO₂^-、NO₃^-、F^-、总硬度、总溶解固体等14项水质评价指标,采用粗糙集对指标进行约简,将基于属性依赖度和信息熵的启发式算法结合,获得属性约简集,应用支持向量机分别评价约简前后的地下水质量.结果表明,属性约简将14项水质指标精简为8项,水质评价结果与约简前保持一致,区域地下水普遍在III类以上,部分地区铁、"三氮"等超标,不适宜饮用.粗糙集和支持向量机的联合应用,在保证分类能力的前提下有效地减少冗余指标,降低运算维度,保证水质评价的合理性.