可变模糊方法在旅游安全预警中的应用

在系统分析了旅游安全预警问题的基础上,从人-机-环境系统工程的视角出发,将可变模糊集理论引入旅游安全研究领域,建立了由预警指标体系、可变模糊综合评价模型、预警模式以及预警信息等四个部分组成旅游安全预警系统,提出了旅游安全预警的可变模糊方法。该方法综合考虑各级别相对隶属度对最终评价结果的影响,以级别特征值判断标准代替经典模糊集的最大隶属度原则,通过变化模型及其参数,合理地确定出样本的评价级别,从而实现对旅游地安全状况的预警评价,是传统模糊评价方法的发展。结果表明:所建立的可变模糊预警模型不但能够定量辨别旅游地的安全等级,而且能够区分同一等级不同样本的相对安全性,为进行旅游安全预警提供了一条新途径。     

煤矿安全预评价的可变模糊识别方法

煤矿安全预评价涉及诸多不确定信息,用传统评价方法难以获得可靠的评价结果。为此,将可变模糊模式识别模型与方法引入煤矿安全领域,提出了煤矿安全预评价的可变模糊识别方法。可变模糊识别方法首先根据指标特征值与指标标准特征值矩阵确定样本的级别上下限,然后利用可变模糊模式识别模型对样本进行识别,得到样本在各级别下的相对隶属度,进而计算级别特征值,并以此为依据进行评价。将该方法应用于黄陵双龙煤矿,得出该矿井的安全等级。结果表明:可变模糊识别方法较文献中方法可更准确地给出安全性等级评价结果,为煤矿安全预评价提供一条新的途径。     

洁净室空气洁净度评价的模糊模式识别方法

洁净室空气洁净程度的高低属于模糊概念,将各评价样本实测指标矩阵转变为相对隶属度矩阵,同时将各标准模式指标标准值矩阵转变为指标准相对隶属度矩阵,以全体样本对于各标准模式间的加权广义距离平方和最小建立目标函数,经构造拉格朗日函数,建立了洁净室空气洁净度评价的模糊模式识别模型。斗净室洁净程度评价是一个多目标评价问题,提出了确定指标权重的主、客观结合法,即先建立求解各指标权重的迭代模型并求出指标权重的初始值,然后根据评价的经验,采用重要性语气算子调整各指标的相对隶属度,对初始值进行调整,归一化后得到合理的指标权重值,经计算实例验证,本建立的模式识别方法物理意义明确,评价结果符合实际。     

模糊评价法在生物安全实验室环境风险评价中的应用

提出一种有关生物安全实验室环境风险的评价方法。构建生物安全实验室环境风险评价指标体系(体系共分为4级,包含3个一级指标,12个二级指标,10个三级指标,69个四级指标)和生物安全实验室环境风险评价的模糊综合评价模型;应用专家打分法确定指标的权重判断矩阵数据和隶属度数据;采用层次分析法对判断矩阵进行处理得到指标权重数据;按照评价模型的程序对权重数据和隶属度数据进行处理,最终得到生物安全实验室的风险评价值。以某生物安全实验室作为案例,运用笔者提出的方法,得到该实验室的评价值,因而为更好地分析实验室的环境风险,采取有效的风险预防措施提供了依据。     

基于集对分析的空中交通管制运行风险评价

为了对空中交通管制运行风险进行有效的分析,首先根据SHEL模型确立管制运行风险评价指标体系,它由人的因素、硬件因素、软件因素、环境因素4个方面的17个因素组成;使用熵权法与超标倍数赋权法综合分析确定各指标权重;针对管制运行风险各评价指标的不确定性,利用集对分析理论进行分析,确定评价样本与指标之间的联系度,并对样本进行"同一""差异""对立"的集对分析来确定评价样本风险等级。结果表明,提出的集对分析模型对风险指标的处理结果与实际情况基本相符,可以用于空中交通管制运行风险评价。     

基于云模型及粗糙集理论的围岩稳定性分级方法研究

围岩分级是隧道及地下工程岩体稳定性评价和安全风险控制的重要依据。针对围岩分级评价过程中评价指标自身的随机模糊性问题,结合云模型相关理论实现了围岩分级定性概念与各待评价指标隶属不同分级的确定度之间的自然转化。同时,充分考虑各个评价指标相对于最终围岩分级结果的重要度不同,利用粗糙集知识发现相关算法,从已有工程数据中挖掘规律,确定各个评价指标相对权重。在计算得到各评价因子隶属不同分级的确定度后,与其对应的权重相乘,并将所有评价因子计算结果进行代数叠加,得到待评价样本隶属于各个特定围岩等级的综合确定度,以其中最大值对应的等级为最终围岩评价结果。工程实例结果表明,该方法评价所得结果与围岩实际等级基本相符,表明该方法有效可行。     

基于IEM-模糊分析理论的往复式压缩机组安全评价

针对往复式压缩机组安全性评价的不确定性和模糊性,提出了一种结合区间数与模糊数学的安全评价方法。该方法利用区间特征根法(IEM)计算评价指标的区间权重向量,利用区间理论可能度计算指标综合权重的修正值,降低了专家判断的不确定性;通过区间梯形隶属度函数计算区间隶属度,构建区间数判断矩阵并计算单因素得分;最后通过区间数符合度判断机组综合得分的评价等级。实例分析中,往复式压缩机组的最大区间数符合度为0.806,即等级为"良好";同时还得到所有单因素的区间隶属度,与机组的实际情况相符合,验证了该方法的有效性和实用性。     

基于模糊-理想点法的海下采场顶板稳定性分析

为准确评价复杂地质条件下海下采场顶板的稳定性,提出将模糊数学中的隶属度与理想点法相结合的模型。针对海下采场的特殊地质条件,综合考虑水文地质因素、工程地质因素、采场结构因素以及其他因素4个方面,选取9个评价指标。通过对指标进行隶属度化处理,由变异系数法确定指标权重,建立顶板分级模型。最后,根据三山岛金矿5个采场现场调查以及室内试验获得的指标数据,应用该模型对顶板稳定级别进行评判。结果表明,该模型的评判等级结果与工程实际相符,从而验证模型可用于海下采场顶板的稳定性分析。     

混凝土桥梁承载力综合评价体系研究北大核心CSCD

为准确评估在役混凝土桥梁的承载力,首先,选取影响桥梁结构承载力的平均锈蚀电位、氯离子含量、混凝土相对炭化深度、裂缝平均宽度、混凝土截面损失率和混凝土实测强度推定值等6个主要因素,基于模糊数学理论和非确定性层次分析法(AHP),将影响因素分级,构建各因素模糊关系矩阵,同时,采用改进的实数遗传算法,确定各因素的最优权重,计算得出承载能力综合折减系数,构建承载力综合评价体系;然后,选取10片损伤程度不同的室内缩尺梁,开展破坏试验,验证所建立的承载力综合评价体系的有效性。结果表明:相比于现行规范中的承载能力评价方法,采用综合评价体系计算得出的承载能力折减系数与实测值更为接近,计算结果更为可靠。     

基于AHP-FPR模型的矿井通风系统优化方案评价

矿井通风系统优化方案的评价涉及到许多模糊的、不确定因素.从安全、技术、经济角度出发,选取15个技术指标,建立了评价指标体系.将层次分析法(AHP)与模糊模式识别(FPR)理论相结合,采用层次分析法确定指标权重,多级模糊模式识别法构造最优相对隶属度矩阵以判断样本级别,在此基础上建立了AHP-FPR评价模型.通过对平煤八矿通风系统优化改造方案的评价实例证明,该模型实用性较强,可为管理者提供决策依据.     

软质聚氨酯泡沫阴燃前期热解特性研究

采用DSC-TGA(差示扫描量热-热重分析)同步热分析仪对软质聚氨酯泡沫(聚氨酯软泡)在不同氧气体积分数(0、10％、30％、50％)和不同加热速率(10 K/min、20 K/min、50 K/min)下热解到800℃的过程及其对阴燃的影响进行了研究.结果表明,当氧气体积分数介于10％ ～ 50％时,聚氨酯软泡热失重DTG曲线只有1个峰;当氧气体积分数降低到10％时,DTG曲线开始逐渐分离为2个峰;当氧气体积分数降为0(即氮气气氛)时,DTG曲线已经明显分为2个峰.这表明氧气体积分数对聚氨酯软泡热解特性具有重要作用.氧气体积分数和加热速率降低均对聚氨酯软泡的热解有抑制作用,均能减小阴燃传播速率和向明火转化的可能性.加热速率降低主要是延长了聚氨酯软泡的热解周期,从而减小了热解可燃气体积分数和放热速率.氧气体积分数降低对聚氨酯软泡热解的影响相对复杂的多:当氧气体积分数从10％降低到0时,主要提高了聚氨酯软泡的分解温度,而对热解速率影响不大;当氧气体积分数介于10％～50％时,氧气体积分数减小主要会降低聚氨酯软泡的热解速率、放热速率和放热量而对热解温度影响相对不大.氧气体积分数和加热速率降低抑制了多元醇的分解,而多元醇是聚氨酯软泡维持阴燃或向明火转化的主要物质及能量来源.     

不同螯合剂对花生富集污染土壤中Co的影响

采用模拟Co污染土壤的方法,分别投加2.5 mmol/kg、5.0mmol/kg、7.5 mmol/kg的EDDS、NTA、CA和OA,研究了其对花生生长与吸收土壤重金属Co,以及对土壤中Co的活化能力的影响.结果表明:整合剂处理使花生的生物量降低,在高浓度整合剂处理时,降幅最大;EDDS的添加比NTA、CA和OA更显著地增加了土壤Co的有效态质量比,同时明显提高了花生的富集系数和转运能力;在螯合剂处理下,花生的转运系数最高达到0.916,具备了修复土壤重金属污染的能力;根系和地上部富集Co能力最强时分别达到58.64 mg/kg和46.33mg/kg,是对照组的1.29和3.63倍;各处理花生根系中的Co质量比要高于茎叶中的质量比,花生植株Co质量比与土壤有效态Co质量比呈显著(p＜0.05)或极显著相关(p＜0.01);综合来看,螯合剂的投加能有效活化土壤溶液中的Co,促进植物吸收、转运重金属.     

基于模糊层次分析法的编队内碰撞风险评价模型研究

编队内碰撞是编队飞行最大的安全威胁。为解决编队飞行灵活性与编队飞行安全的矛盾,建立了编队内各机碰撞风险评价模型指标体系,使用模糊互补判断矩阵确定了各指标的碰撞权重,实现了编队内各机碰撞的风险评估。以空军航空兵某部一架机型G与一架机型H混合双机编队为例进行了实证研究,结果表明,该模型简便易操作,可提高编队飞行训练效率。     

基于模糊可拓层次分析法的在役混凝土桥梁耐久性评估

对在役混凝土桥梁的耐久性研究是目前学术界的热点问题。使用科学的方法对其耐久性进行合理的评估,是解决该问题的关键。考虑到在役混凝土桥梁耐久性评估中的不确定性,利用改进的三标度层次分析法及模糊可拓理论,建立了基于模糊可拓层次分析法的在役混凝土桥梁耐久性评估模型。首先,根据桥梁的结构及所处环境的特点,建立了在役混凝土桥梁耐久性评估指标体系。其次,运用改进的三标度层次分析法确定指标权重。然后,使用模糊可拓理论确定耐久性等级。最后,通过具体的实例分析,证明了该评估方法的科学性和有效性。     

物流企业员工安全参与行为演化路径研究

为确定影响物流企业员工安全参与行为的因素与演化路径,推动对物流企业员工的安全监管,在员工和物流企业具有有限理性的前提下,从物流企业与员工之间的博弈机理出发,构建了员工安全参与行为的演化博弈模型。采用系统动力学方法分析模型的演化趋势,通过数值仿真分析物流企业员工安全参与行为及演化路径。结果表明,奖励力度、惩罚力度等参数影响着员工策略的变化,物流企业可加大对员工不积极参与安全行为的处罚力度,并适当提高奖励力度,从而提高员工的参与安全活动的积极性;物流企业还应建立奖励与惩戒相结合的管理制度,同时通过技术创新降低监督成本,实现对员工安全的有效监管。     

Y型通风沿空留巷巷道围岩活动规律研究

为掌握沿空留巷围岩活动规律,以谢桥矿12418工作面轨道顺槽为工程背景,采用多点位移计及钻孔窥视仪等设备进行实测研究,并结合数值模拟对其进行分析.结果表明:沿空留巷巷道表面围岩变形具有典型的近场效应,留巷前距工作面60 m以外的巷道基本无表面位移,随工作面的推进,巷道表面位移逐渐增大,距工作面10～15m范围内,表面位移变化速率显著增加,留巷后巷道表面位移与留巷前变形趋势类似,但表面位移量较留巷前有明显增加;从顶板钻孔窥视结果可以看出,留巷前仅在孔深2 m处发育单一离层裂隙,留巷后在孔深1.2m、2.4 m、3.8m和5.3m处发育多层离层裂隙,且随滞后工作面距离增加裂隙逐渐增大;尾巷充填体应力在充填材料固结后逐渐升高,并一直维持较高应力状态,因此,巷旁充填体既要确保有一定的强度和刚度,又要有一定的适应变形能力.     

采空区上覆火成岩断裂致灾机理研究

为了解释采空区影响下火成岩断裂破坏诱发地表裂缝的形成原因,通过建立两种采动影响下的火成岩断裂物理力学模型,推导出采动影响下火成岩初次断裂和周期性断裂判据。结合铁法晓南矿开采出现的地表裂缝,分析了火成岩断裂破坏机理,并对火成岩断裂破坏进行了预测。通过与现场实测地表裂缝位置加以验证,证明了所建力学模型的可靠性,并给出了后续生产中关于地表裂缝的规避性建议。     

露天矿采空区爆破合理孔底填塞长度与起爆位置确定

为研究孔底填塞长度与起爆位置对露天矿采空区上覆岩石台阶爆破的影响,进行了数值模拟和工业试验。运用ANSYS/LS-DYNA软件构建了爆破模型,分析了存在采空区时台阶的爆破机理,通过对比分析不同孔底填塞长度、不同起爆位置下爆破时岩石拉应力及动能变化,揭示其对采空区爆破效果的影响,确定了采空区上覆岩石台阶的合理爆破方法,并通过工业试验进行了验证。结果表明:采空区的存在导致爆破能量的利用效率降低;中间起爆技术适合采空区上覆岩石爆破;孔底填塞长度在一定临界范围内时,爆破能量的利用效率是最佳的;确定了武家塔露天煤矿采空区上覆岩石台阶爆破采用中间起爆技术且孔底填塞长度为2 m。     

基于多传感器融合的林火监测

为了提高近距离火灾监测的准确率,建立了基于Arduino平台的多传感器实时监测系统.此系统安装在移动机器人身上以探测火灾.在林火发生期间,会产生CO、C02明火火焰及其他产物,并引起周围环境温度的升高.因此,选择合适的传感器,检测出以上参数,就有可能据此判断实际环境是否有火.通过在Arduino上搭建火焰传感器、温度传感器、气体传感器和烟雾传感器,可以实时监测环境参数.在无火和有火环境中进行了多次试验,进行数据采集,得到了大量原始数据.无火环境的数据是在不同的天气条件下测得的;有火环境由试验火堆模拟得到.在模拟的过程中,进行人为操作以模拟不同的火情.如通过浇湿底部的可燃物模拟预热阶段,试验数据因此更有代表性.数据分析表明,单个传感器的输出值波动大,且在有火环境和无火环境中的输出值有重叠.因此,用单一传感器来检测火灾的准确率很低.而同时分析3个传感器的输出值时,其输出值随所检测火堆的不同呈现出一致的变化规律.最后,利用神经网络进行多传感器数据融合.涉及5个输入变量,由神经网络实现对多变量的非线性问题进行模式识别.将前述试验所得数据划分为训练数据和测试数据,两类数据均包含一定比例的有火样本和无火样本.用训练数据对BP神经网络进行训练,可得到林火识别模型.用测试数据检验模型,结果表明,该BP神经网络对试验火的识别准确率为98.625％.     

基于QSPR方法的烃类物质苯胺点预测

烃类物质在石油工业中有着非常广泛的应用.在石油工业中常用苯胺点来衡量有机溶剂的溶解性能.基于定量结构-性质相关性(QSPR)原理,根据分子结构计算反映分子结构信息的结构参数,应用遗传函数算法从大量结构参数中优化筛选出与烃类物质苯胺点最为密切相关的结构参数作为表征相应化合物结构特征的分子描述符,采用多元线性回归方法对分子描述符与苯胺点之间的定量函数关系进行关联,建立了预测烃类物质苯胺点的理论模型.最后,对模型进行了内部及外部验证来检验模型的可靠性.在此基础上,对所建立的预测模型进行机理解释,分析了影响烃类物质苯胺点的主要结构因素及其影响规律.研究表明,所建模型具有较高的稳定性和预测能力.