火场条件下常用电缆产烟特征及烟气毒性分析北大核心CSCD

为分析火场条件下常用电缆的产烟特征及烟气毒性,采用NBS烟密度试验箱和傅里叶红外分析仪联用装置开展了模拟火场条件下常用电缆的热解燃烧试验研究,对不同外加热辐射强度作用下不同类型和规格电缆的质量损失速率、烟气比光密度、烟气产物及烟气毒性进行了分析。结果表明：高外加热辐射强度作用下,电缆燃烧的产烟量明显增大,其质量损失速率随外加热辐射强度的增加呈线性增加;火场条件下,ZR-YJV电缆具有更大的火灾危害性,主要表现在其具有较大的烟气比光密度和较高的CO、CO2气体生成速率等方面;规格较小的电缆产烟速率更快,但差异性不显著;电缆燃烧还会产生SO2、NO2等强烈刺激性气体,其浓度均小于CO、CO2气体,但仍然超过其职业接触限值,可能会对人体造成伤害。     

基于相似阈值学习的台风路径分类方法

台风路径分类是分析台风特征的重要途径,同时也是判断台风影响区域和范围的重要方法。目前台风的分类研究主要采用主观识别和K-means聚类等方法,这些方法存在传统聚类算法产生的随机性问题和依赖人工经验设置模型参数的智能化问题,以及针对特定台风研究而导致的局限性问题。针对以上问题,本文提出一种基于相似阈值学习的台风路径分类方法,首先,提出基于密度质心的混合聚类算法,实现了热点区域挖掘,减少了传统方法的随机性;其次,提出基于fastDTW的自适应模体处理算法,实现了更为智能化的路径分类;最后,以登陆湛江的台风路径为例,展示并验证了混合聚类方法的分类效果。