基于Unity3D的L-CNG加气站事故仿真研究

为了提高员工对站内储罐事故后果的认识,采用灾害机理和灾害效果仿真相结合的方法,在选取泄漏、火球热辐射及爆炸冲击波机理模型并建立L-CNG加气站三维场景的基础上,分别计算火球热辐射和爆炸冲击波的伤害半径,并用Unity3D中的粒子系统模拟了泄漏、火焰、爆炸事故后果及伤害范围,最终开发了一套基于Unity3D平台的事故仿真系统,直观呈现灾害影响范围,对L-CNG加气站的选址及应急方案的制定具有重要意义。     

基于VMD排列熵与FASSA-SVM的滚动轴承故障研究

提出了一种基于萤火虫改进麻雀搜索算法-支持向量机（FASSA-SVM）的轴承故障诊断方法。首先对轴承工况的振动信号变分模态分解（VMD）得到多个模态分量（IMFs）,其次利用排列熵（PE）求解每种工况每个IMF的PE值作为特征参数输入至SVM中,最后利用FASSA方法优化SVM的惩罚因子、核参数并得到最优的轴承故障分类诊断效果。实验结果表明,FASSA-SVM方法的平均测试集诊断准确率高达99.8%,该诊断结果优于传统的萤火虫算法（FA）、优化麻雀搜索算法（SSA）。     

农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址研究

为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明：传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4～7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。     

基于响应面法的抑尘剂组分配比优选模型

为解决抑尘剂多功能组分优选过程中存在的非线性问题,提出基于响应面法(RSM)的抑尘剂配比优化模型,在分析影响因素与响应值、各影响因素之间的交互作用特征的基础上,通过分析响应面的变化特征获得抑尘剂的最优配比。采用星点设计法,以润湿、保湿、黏结组分的体积分数为自变量,以粉尘沉降时间、失水率和风蚀率为因变量,在室内试验数据的基础上,开展多元线性方程拟合和方差分析,获得最优配比的预测结果,并进行试验验证。研究结果表明：星点设计—RSM模型的预测值与试验值偏差小于6.0%,优选组相比对照组(水)而言,粉尘沉降时间缩短23倍,失水率和风蚀率分别降低3.00%和2.64%,说明优选组具有优良的润湿、保湿和黏结性能,证明所构建的优化模型对抑尘剂多组分非线性优化问题具有良好的预测性能。     

面向驾驶员心电数据的交叉口驾驶风险评估方法

为更精准地评估交叉口范围内的驾驶风险,首先,引入驾驶员心电(EGG)数据,提出基于余弦相似性距离的逼近理想解排序(TOPSIS)模型;其次,建立滚动时间窗法,并改进传统的短期频域指标计算方法,计算模型中低频(LF)变化率指标和低频与高频之比(LF/HF)等心率变异性(HRV)指标,模型时域指标有心脏搏动周期(R-R间期)变化率和其标准差(SDNN);然后,根据心电频域和时域指标与静息状态下对应指标的接近程度进行综合排序,按照越接近驾驶风险越小的原则,评估交叉口区域的驾驶风险;最后,选择30名驾驶员,在西安市23个交叉口开展实车试验,采集试验数据并验证模型方法。结果表明：驾驶员在相同交叉口环境下的驾驶风险评估结果相似性超90.1%,所提方法可应用稀疏样本评估交叉口的整体驾驶风险;高驾驶风险的交叉口评估方差较中、低驾驶风险路口分别高38.8%和67.9%,表明低风险交叉口区域驾驶风险的评估更精准。     

新冠疫情下国际班列通道综合风险测算

为分析并测算全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情下以中欧、中亚班列为代表的国际班列通道的综合风险,便于决策者因险施策、防患于未然。首先,构建疫情下通道沿线节点国家综合风险评价指标体系,采用模糊C均值(FCM)聚类算法对沿线国家风险等级进行分类;然后,综合考虑节点间风险的相互影响,构建通道风险测算模型;最后,利用蒙特卡罗法进行仿真试验,计算不同通道去向、返程班列的风险得分。结果表明：中欧班列中/东向通道风险最高,中亚班列南向通道、新通道通行风险相对较小,需有效开拓南向通道和新通道,分担通道货运高风险。     

小样本条件下地铁运营事故致因推理模型

为克服传统事故致因推理模型不适用于小样本条件下的地铁运营事故致因推理的缺陷,将贝叶斯网络(BN)与Bootstrap抽样法、D-S证据理论相结合,建立地铁运营事故致因推理模型。首先,分析历年地铁运营事故样本,确定事故致因因素及网络节点;其次,基于BN的基本算法和理论,运用Bootstrap抽样法和K2算法进行BN结构学习;然后,使用D-S证据理论修正BN参数,建立适用于小样本条件下的地铁运营事故致因BN模型;最后,进行因果推理、诊断推理和敏感性分析。结果表明：所构建的地铁运营事故致因推理模型可有效进行事故推理预测,节点预测精度均值为0.858;通过因果推理得出最常见的地铁运营事故类型为运营中断,其次是火灾和列车冲突;结合诊断推理发现供电系统故障是导致运营中断的最主要事故致因。     

城市群综合承灾能力评价的RAGA-PP模型

为解决已有模型普遍存在的难以动态评价非线性寻优的现实问题,引入投影寻踪(PP)模型进行城市群综合承灾能力评价,并运用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化辅助多维数据空间拓扑结构的投影方向,对长三角城市群(YRDUA)地区进行实证研究。结果表明：RAGA-PP模型与典型的熵权法(EWM)、灰色关联分析法(GRA)评价结果具有高度一致性,且RAGA-PP评价结果更符合实际,表明RAGA-PP模型具有较强的精确性、稳健性和抗干扰性,不仅能够聚焦于优秀个体的取值区间来实现全局搜索和加速评估,也在较大程度上避免传统方法长期存在的权重设置主观性较强、高维数据不易处理的现实问题;另外,各子系统维度的目标投影值平均水平排序为：抗灾维度>防灾维度>救灾维度>恢复维度,表明抗灾维度指标对综合承灾力影响程度最大。     

基于频数统计和χ2-PCC的建筑施工高处坠落事故特征分析

为减少建筑施工高坠事故的发生概率,完善相关工程管理质量和技术措施,收集和整理2010—2020年中央住房和城乡建设部等部门公布的746份事故报告,总结事故发生时间、事故等级、直接经济损失、坠落高度、高处作业分类、防护措施和工人年龄这7类典型事故特征及相应指标,采用频数统计方法分析事故特征和规律,采用χ²-皮尔逊相关系数(PCC)方法明确各因素间的相关性水平以及影响程度。结果表明：近半数坠落高度发生在二级作业高度范围,超过半数的工人在发生事故时未采取有效防护措施,且坠落高度、死亡人数、直接经济损失和防护措施四者之间的相关性达到显著性水平;防护措施与坠落高度、死亡人数、直接经济损失的相关系数分别为0.119、0.149和0.187,坠落高度与死亡人数相关系数为0.404,直接经济损失和死亡人数的相关系数达0.957,悬空作业与死亡人数相关系数为0.17。此外,目前国内施工现场较低高度的高处作业存在防护盲区,既有防护措施未能有效降低事故严重程度,建议加强对危险区域作业的安全监控,提高伤亡赔偿标准,重视防护用具长期使用后性能劣化情况的检验和抽查。     

高斯混合模型下建筑工人高空作业失稳检测方法

为防止施工现场高处坠落事故,实现个性化矫正管理,在考虑个体异质性对运动信号造成的差异化影响基础上,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的实时检测方法,可及时识别建筑工人高空作业失稳状态。首先,采用姿态传感器实时采集加速度和角速度数据,以刻画建筑工人的高空作业姿态特征;然后,基于GMM算法,建立建筑工人高空作业的个性化失稳检测模型,获得个性化阈值,以判断姿势失稳状态;最后,通过试验对比基于个体数据集和公共数据集2种方式构建的模型。研究结果表明：生成的个性化检测模型在准确度P、召回率R和综合评价指标F₁值上,均远优于公共数据集模型,具有更好的个性化检测效果。该失稳检测方法能够从工人的作业姿态习惯探究个性化的高空失稳风险,促进差异化安全预控和精准化安全培训。