压入式局部通风工作面风流分布数值模拟研究

笔者应用三维k -ε紊流模型描述压入式局部通风工作面风流的流动过程 ,并采用控制容积法导出了描述流体流动方程的离散化方程式 ;用计算流体力学的方法求得了三维k -ε紊流模型的数值解。采用SIMPLE(压力耦合方程式的半阴解法 )算法解算流场 ;TDMA(三对角线算法 )和Gauss Seidel法结合通过线顺法求解离散方程。利用弱松弛法防止非线性方程组迭代求解过程中的发散现象 ,获得了掘进工作面空间的速度分布 ;并将模拟解算结果与在具有实际尺寸的拱形巷道模型中测得的实验结果进行了对比。数值计算结果与模型实验测定结果非常一致 ,验证了笔者的数学模型和数值模拟方法的正确性。     

基于深度置信网络的管网泄漏故障诊断方法研究

针对当前管网系统数据量大不利于传统模型方法诊断故障的问题,设计了1种基于深度置信网络的管网故障诊断算法。首先,对管网数据结构以及管网系统运行状态进行分析,选取管网主要数据作为故障诊断网络的输入,确定相应运行状态作为诊断网络输出;其次,设计了基于多个受限制玻尔兹曼机与Softmax分类器级联的深度置信网络,并且利用对比散度算法和BP算法对模型进行预训练与调优,使模型参数达到全局最优;最后,通过实验测试确定所设计的深度置信网络的训练迭代次数与网络层数,使算法诊断准确率达到最优。研究结果表明:提出的基于深度置信网络的管网故障诊断算法对管网故障诊断可以达到良好的诊断结果,泄漏预测准确率在验证集样本上可达96.87%,在管网泄漏检测方面,相较于传统基于模型的方法优势明显。     

双压入贴附送风在高温巷道掘进中的降温规律研究

为量化研究高温矿井深部开采掘进巷道在抽压混合通风中设备布置及风量分配对降温效果的影响规律问题,利用AN-SYS-FLUENT软件数值模拟掘进巷道通风降温模型.首先,提出双压入式混合贴附通风降温思路,并分别建立传统抽压混合通风与双压入式混合通风的巷道三维几何模型;然后,进行6组不同设备布置及风量分配的降温方案对比实验;最...     

重气扩散的数值模拟模型验证

重气泄漏扩散事故是经常发生且危害较大的一种事故形式 ,由于重气的密度大于空气 ,因此重气往往沿地面扩散 ,泄放物质进入人体将引起中毒事故 ,若泄放物质被点燃或引爆将引起大规模的燃烧爆炸事故。本文给出了描述重气扩散过程的数值模拟模型及计算方法 ,并采用本文提出的模型和算法 ,对ThorneyIslandTrial008实验进行了数值模拟 ,模拟结果与实验结果符合较好 ,说明本文提出的模型和算法是适用的。     

重气扩散的数值模拟模型验证

重气泄漏扩散事故是经常发生且危害较大的一种事故形式,由于重气的密度大于空气,理气往往沿地面扩散,泄放物质进入人体将引起中毒事故,若泄放物质被点燃或引爆将引起大规模的燃煤爆炸事故。本文给出了描述重气扩散过程的数值模拟模型及计算方法,并彩用本文提出的模型和算法。对Ｔｈｏｒｎｅｙ Ｉｓｌａｎｄ Ｔｒｉａｌ ００８实验进行数值模拟,模拟结果与实验结果符合较好,说明本文提出模型和算法是适用的。     

T型分支管道内油气爆炸火焰传播特性数值模拟研究

根据受限空间内油气爆炸特性,基于RNGk-ε湍流模型、Finite-Rate/Eddy-Dissipation化学反应模型和相应的控制方程,采用SIMPLE算法对T型分支管道内油气爆炸发生与发展过程进行了数值模拟。基于数值模拟结果分析了T型分支管道内火焰传播形态变化特征和火焰速度传播特性,并将仿真结果和实验结果进行了对比,发现仿真结果与实验结果吻合良好,表明建立的油气爆炸仿真计算模型可以较好反映管道内油气爆炸火焰传播特性。     

大空间建筑烟气填充研究方法的对比

为了对大空间建筑烟气填充研究方法进行对比分析。以一个废弃的大空间仓库为研究对象,采用了全尺寸火灾实验、计算机数值模拟和理论分析相互应用验证的研究方法,研究理论及数值模拟两种火灾烟气层高度的描述方法的准确性。结果表明当采用t2火模型时,在与现实的吻合程度方面,数值模拟〉Zukoski理论模型〉Yamana-Tanaka理论模型;随着火灾的不断发展,相对误差逐渐增大。通过对比分析发现,全尺寸实验、理论模型和数值模拟三种方法相互验证可以更好地保证研究的准确性;总结得到了两种与现实较吻合的描述烟气层高度的理论方法,并且提出减小误差应注意的几点事项,包括尽可能提高火源热释放速率、烟气层温度描述的准确性;不考虑火源热量通过建筑边界结构散失等。     

航天发射场液体推进剂的泄漏扩散模型研究

为了实现对有毒推进剂泄漏扩散浓度的快速估算,对液体推进剂偏二甲肼在发射场泄漏蒸发扩散的实际情况进行理论分析,建立扩散模型,并从泄漏源、沉积效应、地面反射、大气稳定度等方面对扩散模型进行完善;应用数值模拟方法进行仿真,将数值模拟结果与实验数据、理论计算结果进行对比分析。研究结果表明:气体扩散模型与数值模拟及实验结果基本一致,但扩散模型计算结果偏小,这是由于推进剂进行了燃烧和氧化反应,扩散区域温度上升,大气稳定度降低,实际浓度更大。     

井喷失控可燃性蒸气云形成数值模拟研究

利用计算流体力学方法(CFD)对井喷失控发生后天然气喷射流进行数值模拟研究,在有限元的基础上建立模型,采用紊流模型求解Navier-Stokes方程,计算井喷失控后任意时刻可燃气体浓度分布,考察不同风速对气体扩散的影响,最后得出井喷后易爆蒸气云稳定时间随风速变化规律.数值模拟计算结果与实验结果吻合较好,验证了紊流模型和数值算法的可靠性.该研究成果可对井喷失控后所形成的可燃性天然气易燃区域进行预测,有助于预防井场重大天然气着火、爆燃事故的发生.     

综采工作面风流-粉尘运移规律的数值模拟

针对综采工作面粉尘浓度居高不下的问题,基于风流场和颗粒场特点,建立三维k-ε湍流模型,并利用混合差分格式和基于同位网格的SIMPLE算法作为风-尘颗粒两相流的数值解法,利用FLUENT软件进行数值模拟。通过与现场实测数据对比,发现模拟结果与实测数据相吻合。研究结果表明,最大风速可达入口风速的1.67倍,并沿程形成了长达15 m的高速风流带;从后滚筒开始的下风侧区域,粉尘浓度发生两次急剧的降低,由此提出了"三阶梯现象",用以指导现场工作和防尘作业。     

基于驾驶员模型参数辨识的疲劳驾驶研究

提出一种利用驾驶员模型反演方法来进行驾驶员疲劳诊断研究的新方法。首先利用预瞄神经网络建立适应于复杂路况条件下的驾驶员-汽车-道路闭环模型,然后定义特定行驶轨迹内理论数据与试验数据的近似度为目标函数,将驾驶员参数的反演问题转化为多目标优化问题,采用基于实数编码混沌变异量子遗传算法的优化方法,获得全局最优解。试验中采用脑电和主观疲劳心理评测结合的方法确定被试者的疲劳状况。在每种疲劳状况下对驾驶员参数进行辨识,对结果进行统计分析表明,在考虑到车型、道路曲率等因素条件下驾驶员参数分布与驾驶员的疲劳状况有很强的相关性。     

基于泛平均运算的矿井瓦斯浓度组合预测模型

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于不等权泛平均运算模型,研究瓦斯浓度时间序列组合预测的方法,提出一种新的矿井瓦斯浓度组合预测模型,并证明最优组合预测模型是其特例。采用自回归(AR)模型和径向基函数(RBF)神经网络预测模型作为组合预测模型的单项预测模型;以遗传算法和最小二乘法确定新组合预测模型的参数,实现瓦斯浓度预测单项模型的最优组合。试验分析表明:新模型在平方和误差、平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分比误差、均方百分比误差等评价指标上,均取得比自回归模型、径向基函数神经网络模型和最优组合预测模型更低的误差。     

咪唑类离子液体捕集CO_2性能的定量结构-性质相关性(QSPR)研究

CO_2是主要的温室气体,大量CO_2的存在严重影响着人类的生存环境和生态平衡,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO_2的捕集分离中有很好的应用前景。基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,研究了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其结构参数之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组描述符作为输入参数,随后,分别采用多元线性回归算法及支持向量机结合粒子群优化算法建立了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其描述符之间的线性和非线性模型。多元线性回归算法得出训练集和测试集的复相关系数分别为0.765和0.814,支持向量机算法得出训练集和测试集的复相关系数分别为0.987和0.933。对预测模型进行了评价验证以及稳定性分析,结果表明,2种模型具有良好的稳定性能和预测能力。     

基于新型拓扑指数的咪唑类离子液体捕集CO2性能预测

大量温室气体CO_2的存在严重影响环境,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO_2捕集方面的应用较为广泛。基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理提出了一种新的描述符——拓扑指数(Topological Index,TI)描述符,研究了咪唑类离子液体捕集CO_2的性能与其拓扑指数描述符之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组拓扑指数描述符,将其与温度和压力一起作为输入参数,分别采用多元非线性回归算法及支持向量机算法建立了咪唑类离子液体捕集CO_2性能与其拓扑指数描述符之间的非线性模型。通过多元非线性回归算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.771和0.754,由支持向量机算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.990和0.981。对预测模型进行了评价验证及稳定性分析,结果表明,两种模型均具有良好的稳定性能和预测能力。根据拓扑指数描述符所建立的预测模型为工程应用提供了一种预测咪唑类离子液体捕集CO_2性能的有效方法。     

铀矿山穿孔爆破系统免疫遗传优化控制

根据地下铀矿山穿孔爆破系统特点及放射性污染物的特性,应用自适应模糊推理技术构建爆破矿石块度模型,应用放射性污染物迁移机制构建氡浓度析出模型,再将其模型参数换算成与穿爆参数关联的氡浓度模型,然后构建铀矿山氡浓度控制下穿孔爆破系统的集成模型,最后运用免疫遗传优化算法对其进行优化求解。实例分析表示该方法可在满足氡浓度的要求下实现块度最优化问题,为铀矿山安全生产提供了重要决策依据。     

支持向量机对多环芳烃毒性的定量构效预测

为了实现多环芳烃(PAHs)毒性的有效预测,提出应用定量构效技术对多环芳烃的空气-正辛醇分配系数(KOA)和致癌性进行预测。应用分子描述符和试验值确立构效关系,采用支持向量机算法(SVM)和人工神经网络算法(ANN)分别建立了PAHs的KOA回归预测模型和致癌性分类预测模型。利用网格划分(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)对SVM进行参数寻优。应用均方误差(MSE)、拟合决定系数R2和分类准确率(Accuracy)分别对模型进行了验证与评价。结果表明,最佳回归预测模型GS-SVR的MSE为0.059 7,R2为0.913 0;最佳分类预测模型GA-SVC的Accuracy为95%。研究表明:应用SVM所建两种模型的稳定性和预测能力都优于应用ANN建立的模型;参数优化后模型的稳定性和预测能力得到了提高。     

基于QSPR方法的脂肪醇化合物闪点预测

为提高脂肪醇化合物闪点预测精度,提出基于定量结构-性质关系(QSPR)原理的脂肪醇化合物闪点预测方法。应用Dragon软件计算出91种脂肪醇的分子描述符,利用遗传函数算法(GFA)从1 481个描述符中筛选出3个与脂肪醇闪点关系最密切的分子描述符。分别用多元线性回归(MLR)方法和支持向量机(SVM)方法进行建模,并采用内部验证和外部检验的方式对模型的拟合度、预测性等性能进行验证。结果表明:预测集的MLR方法和SVM方法的平均绝对误差(AAE)分别为2.870 K和2.706 K;均方根误差(RMSE)为3.451 K和3.371 K。SVM模型在精度上略优于MLR模型,而MLR模型更为简单和方便。     

基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析

为提高煤层瓦斯含量预测的效率和准确率,提出了先采用主成份分析（PCA）方法来降低变量间的相关性,然后将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合的煤层瓦斯含量预测的新方法。为了避免BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,算法采用GA对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用Matlab软件进行编程,建立了BP神经网络和GA-BP神经网络瓦斯含量预测模型。选取淮南某矿瓦斯含量及其影响因素作为实验数据对该模型进行了实例分析,将主成份回归和BP网络算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:PCA-GA-BP网络预测模型平均相对误差为2.759%,预测效果明显优于主成份回归和BP网络预测模型,可以准确的预测煤层瓦斯含量。     

情景-应对模式下考虑软时间窗的高铁应急资源调度优化

为提升高速铁路应急处置水平,考虑突发事件发生后应急资源需求的不确定性,通过对事故情景集的分析和计算,采用"情景-应对"模式,获取事故点的资源需求量;通过引入"软时间窗"概念,建立以超时惩罚成本、资源运输成本和救援点固定出动成本3者之和最小化为优化目标的应急资源调度模型,利用遗传算法进行求解,并基于实际事故案例验证方法和...     

The effect of overtaking behavior on unidirectional pedestrian flow

We present a model of overtaking behavior that can be used to simulate unidirectional pedestrian flow in routine. All pedestrians have the ability to determine whether or not to overtake other pedestrians according to their desired velocity and position. Although existing models such as cellular automata models, lattice gas models, social force models, etc., can be used to predict evacuation performance, most of these models are either computationally inefficient or do not account for some crucial elements of human behavior in a moving crowd. Furthermore, these models use either empirical equations developed from experiments or mechanical system analogies to determine movement decisions. The pedestrian flow patterns simulated by these models may deviate significantly from reality. In reality, pedestrians walk at different velocities and pedestrians with a higher walking velocity are accustomed to overtaking other pedestrians with a lower walking velocity and this paper aims to mimic this behavior as the original social force model developed by Helbing et al. does not reflect this pattern of collective pedestrian behavior. In this paper, we propose modifications of the social force model that reflects how overtaking behavior operates in routine. The comparison of the pedestrian flow pattern between the original social force model and the modified social force models with the real data collected by the camcorder is also performed in order to demonstrate our modified social force model can be used to achieve reasonable simulations of overtaking behavior among pedestrians.