基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O₃)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为：32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放...     

两种可靠性评估方法对总体样本中哑弹检出效率的研究

目的 运用GJB 376A—2019 和 GJB 8185—2015可靠性评估方法，通过样本的发火试验，对发生哑弹的故障中与火工品关联的底事件检出率进行研究，提出更合理、更科学的应用方法以及改进建议。方法 采用蒙特卡洛模拟仿真的方法，研究升降法标准差估值无偏情况下，2个标准中规定的可靠性评估方法对底事件的检出效率。结果 GJB 376A—2019规定的方法对于哑弹的检出效率远高于GJB 8185—2015规定的方法。结论 GJB 376A—2019更便于工程应用，GJB 8185—2015存在哑弹检出效率方面的局限性，建议在标准中进行的升降法试验程序中，增加对于出现的不发火样品的约束条件。     

弱密封火工品的失效模式和贮存性能研究

目的获取弱密封火工品在温度和温湿度环境下的失效模式和贮存性能。方法设计温度和温湿度2种环境下2种弱密封火工品的加速寿命试验,对加速贮存后的火工品进行外观检查、性能测试和失效模式分析。结果点火头这类防潮漆密封火工品的失效模式主要是作用时间变长,点火能力不足,其失效机理主要是脚线的氧化、药剂的潮解和药剂中还原剂的氧化。火焰雷管这类绸垫涂胶密封的火工品,在温湿度应力下的失效模式主要为输出能力下降,其失效机理主要是部羧铅遇水发生化学反应。结论弱密封火工品在温湿度环境下的贮存特性与自身密封性和装药特性有密切关系,其失效速率取决于自身的密封性和主装药剂的吸湿性和稳定性。