基于BWM群决策赋权与FMEA的风险评估方法*

为实现BWM群决策评估结果的有效聚合，构建1种基于输入数据的决策者赋权法。该赋权法基于输入数据的一致性水平，衡量决策者对评估对象的认知程度并确定权重，使BWM能够应用于群决策过程，从而构建基于BWM群决策赋权和FMEA的风险评估法。通过邮轮玻璃幕墙风险评估的实例验证该方法，并通过序数一致性分析方法的有效性。研究结果表明:在客观数据缺乏而依赖专家主观经验评估的情况下，该方法能够降低评估能力较低个体对团队评估结果的影响。     

改进的模糊DEMATEL模型在码头群协同应急风险因素分析中应用

多个码头间的协同应急风险一直是阻碍码头群发展的卡脖子问题之一。为此，将决策试验和评价实验室(Decision-making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)方法引入风险领域，并提出用于分析多属性码头群协同应急风险因素的模糊DEMATEL模型。通过计算因素间的相互影响关系，成功地识别出了“协同应急人员培训和知识更新”“应急人员协同能力”“码头群应急预案的完备性”以及“码头群协同应急演习”4个关键因素，进而便于码头群管理者精准和高效的管理。DEMATEL模型的识别方法和计算结果对港口群协同应急风险因素辨识同样具有重要参考价值。     

基于小波KPCA-SSA-ELM的盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测

为提升盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率预测精度，建立了基于小波核主成分分析方法(Kernel Principal Components Analysis, KPCA)和樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)优化的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)腐蚀速率预测模型。首先通过小波KPCA提取影响注采管柱内腐蚀的主要特征，应用ELM建立盐穴储气库注采管柱内腐蚀速率预测模型，并采用SSA对模型参数进行迭代寻优，避免原参数选取的强随机性对模型泛化能力和预测性能的影响。结果表明，经小波KPCA特征提取后得到包含98.73%原信息的3项主成分，SSA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合，其均方根误差(E_RMS)为0.009 3,平均绝对百分比误差(E_MAP)为0.336 0%,决定系数(R²)高达0.991 2,较其他3种对比模型性能更优。研究表明，所建模型具有强泛化性能和高预测精度，能够有效预测盐穴储气库注采管柱的内腐蚀速率，为盐穴储气库注采系统的完整性评价和风险预警...     

基于"群链"模式的安全工程专业课程链建设研究

为建立科学合理的安全工程专业课程体系,本文根据目前专业课程群建设需求,以就业市场和严谨教学内容衔接为导向,应用"群链"的专业课程体系设计方法,研究并构建安全工程专业课程链,并应用此方法建立湛江科技学校的安全工程专业课程链.结果表明:基于"群链"的安全工程专业课程链建设将就业需求对应到各门课程,可使各门专业课程形成一个衔接有序的整体,以实现人才培养目标,提升学生的市场竞争力.     

飞机货舱火灾CO浓度神经网络补偿算法研究

针对飞机货舱火灾探测误报率偏高且响应速度较慢的问题，采用电化学式一氧化碳传感器来代替传统民机所用的光电式烟雾探测器来探测飞机货舱火灾，并提出了一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的一氧化碳浓度补偿模型。首先在自搭建试验平台采集密闭空间火灾的多项试验数据，然后用PSO优化LSTM的隐藏层神经元个数和学习率，提高了LSTM的预测精度。通过与其他3种神经网络对比，PSO改进LSTM模型在基于时间序列的火灾一氧化碳检测中具有更好的补偿效果。通过浓度补偿，可以使电化学式一氧化碳探测器在飞机货舱火灾发生的早期阶段进行更准确的探测预警。     

深埋地下结构工程环境水水质异常成因分析

分析了某抽水蓄能电站地下厂房硐室群开挖引起环境水水质异常的成因。对工程区进行大范围的环境水pH值检测和代表性渗水部位水样的成分分析后发现,环境水的pH值、SO42-含量和总铁含量特征在一些部位发生了明显改变:水质呈强酸性、SO42-含量和总铁含量高且分布不均匀。结合岩石成分分析和现场黄铁矿矿化点的调查,认为该抽水蓄能电站地下厂房硐室群环境水水质的异常是由地层中不均匀分布的黄铁矿矿化点在开放条件下的氧化造成的,与厂房区锚孔中使用的化学充填材料无关。鉴于当前还没有有效防止强酸性腐蚀的材料,建议加强勘察期间水文地质条件特别是深部水文地质条件的研究,及早掌握和预测深部结构工程开挖、运行过程中由于环境条件改变可能导致的水质改变,以便采取预防措施。