游乐设施G加速度分析与判别方法

加速度是游乐设施安全性的一个重要指标,分析游乐设施加速度对乘客刺激性和安全性的影响,详细解读新颁布游乐设施安全规范中的G加速度的含义和要求,针对动力学仿真分析提出游乐设施G加速度的确定方法。研究新规范中加速度允许值的解析公式及单向加速度与联合加速度之间的关系,结合测试与仿真分析数据的特点,提出一种简单方便的G加速度判别方法。该方法对游乐设施加速度标准的理解和执行有较大的指导意义。采用提出的加速度分析判别方法,给出弹射蹦极最大G加速度估计、过山车组合加速度判别的工程实例。     

大坝性态危险程度判别模型研究

通过分析大坝性态与大坝危险性间的关系,建立了基于logistic生长曲线的大坝危险程度评价模型,提出了基于大坝性态的各监测分析项目变权重确定方法,给出了一种依据大坝实时安全监测和分析结果综合评价大坝危险性程度的定量评价线性加权和技术,最后给出了一个大坝危险性定量分析案例,结果表明,本文方法具有可行性.     

扎龙湿地南山湖沉积岩芯重金属污染特征及来源判别

选取扎龙湿地南部围湖造田、湖水养殖典型湖泊——南山湖为研究区,分析NSH2沉积岩芯中Hg、Cd、Pb、Cr、As、Mn、Ag、Cu、Co、Fe和Zn这11种重金属元素总量的垂向分布特征,结合颗粒组成指标,采用主成分分析的方法,并辅以210Pbex测年数据,研究了自1829年以来该湖区沉积物重金属元素污染特征、来源及污染历史.结果表明：①近两百年以来沉积物沉积速率经历了由慢到快再到慢的过程,沉积历史与南山湖流域人类的生产活动和水土保持政策相吻合;②1957年以前各元素含量变化趋势平稳,1957～1985年间存在小幅波动,1985年以后变化明显,其中Hg、Cd和Ag含量明显偏高;③NSH2沉积岩芯重金属污染来源以生活污水、化肥农药的流失以及煤与汽油等燃料的燃烧为主,其次是有机质降解、岩石风化和侵蚀,还存在工业排污源,贡献率分别为50.14%、19.90%和10.32%.南山湖重金属污染具有一定的潜在风险,在当地湖泊湿地污染治理中应予以足够的重视,此研究可为扎龙湿地湖区生态环境的整治与改善提供基础性的数据资料.     

人造板加工中质量安全控制仿真技术的研究

根据实验室加工人造板的情况,针对人造板的工艺加工过程中温度和压力的控制模型难以建立的问题,运用模糊判别与神经网络技术相结合,通过神经网络实现模糊逻辑,同时利用神经网络的自学习能力,动态调整隶属函数,采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法,设计基于模糊神经网络技术的仿真模型,根据输入输出数据自适应调节隶属度函数的各种参数,从而调整隶属度函数的形状,保持规则的完整性,避免出现人为规则空档,使该模型具有较高的精度,并用未经训练的数据进行模型验证,得到较理想的工艺数据效果仿真模型。该模型有利于人造板加工过程的优化控制,为提高人造板质量与产量提供可参考的优化工艺。     

基于模糊神经网络的深井底板突水判别研究

通过分析深井底板突水因素的影响作用,建立各影响因素的层次分析结构模型,运用层次分析法计算各影响因素的权重并进行排序,进而选出深井底板突水的主控因素。在该基础上,建立隶属度和隶属函数实现各因素的归一,构建基于模糊神经网络的深井底板突水判别模型,选择合适的网络结构参数以改善神经网络的缺点,并选取样本训练网络,以现场实例为验证样本,以突水等级作为输出结果,该判别表明基本符合工程实践。     

用WPS或EXCEL软件实现水质自动判断和超标污染物遴选

按照国家水质标准中水质评价的有关规定，在环境水体的常规监测中，需要对数十项监测项目逐项进行达标类别的判断，实际工作中在水质类别判断时容易出现误判的情况。本文介绍了使用日常办公软件WPS表格或EXCEL表格实现对各个监测项目达标类别进行自动判断、自动遴选超标污染物并直接生成简单格式的监测报告的方法，可以简化水质达标类别的判断工作并且避免出现错误，同时，该方法对其他常规监测数据自动判别的简单实现也有一定参考价值。     

煤矿安全评价若干问题的研究与探讨

笔者结合煤矿安全评价工作的经验,就煤矿安全评价工作若干问题进行研讨,主要内容包括:资料收集及分析处理,法律、法规引用,危险辨识,确定评价范围和划分评价单元,选择评价方法及确定评价深度,提高对策措施针对性,完善风险判别指标体系,正确得出评价结论,规避评价风险等9个方面。通过对煤矿安全评价工作若干问题的研讨和提出的对策,为安全评价机构提高煤矿安全评价水平,促进安全评价工作健康发展,有重要参考价值。     

基于改进的未确知聚类模型的岩爆倾向性预测

在采用未确知聚类评价模型进行多指标分级评价时,常采用置信度识别准则作为待测对象的属性识别,该准则中置信度的取值由人为取定,当置信度取值不同时,得到的分级判定结果往往出现差异,甚至产生完全不同的判定结果。通过距离判别的思想将未确知聚类理论中的置信度识别准则进行改进,并运用到岩爆烈度的分级预测中。根据岩爆发生的主要影响因素,选取岩石单轴抗压强度σ_c、单轴抗拉强度σ_t、最大切应力σ_θ及岩石的弹性变形能指标W_(et)为岩爆主要影响因子。并以σ_c/σ_1、σ_θ/σ_c、W_(ey)为岩爆烈度等级评价因子,建立未确知测度模型,以距离判别改进后的属性识别方法进行分级预测,并与原置信度识别准则得到的判别结果进行分析和比较。为验证改进模型的实用性,以贵州开磷集团马路坪矿区为例,采用改进的未确知聚类模型对其岩爆烈度等级进行预测分析。结果表明,预测结果与实际情况基本吻合,证明采用改进后的未确知测度模型的判别结果不仅消除了由于置信度取值不同造成的判别结果误差,降低了人为主观因素的影响,而且具有较高的判别准确性和可行性。     

基于Fisher判别理论的尾矿库安全评价模型

结合多元统计分析中的判别分析思想,建立尾矿库安全等级评价的Fisher判别模型。以湖南某尾矿库为例,合理选取一星期内观测的44组尾矿库数据进行判别分析,其中4组为检验样本,不参与判别函数的训练。研究结果表明,安全超高与标准判别函数之间的汇聚组间绝对相关性最大;各类协方差矩阵F检验的显著性概率Sig.0.05,判别分析显著;训练样本回判的正确率高达95%,检验样本判别的正确率达到100%,判别结果与实际尾矿库的安全情况基本吻合,为尾矿库的安全评价提供了一条更加系统、精准的途径。