公路交通应急救援路线最小运力的最优恢复

重大自然灾害往往使公路交通网络受到严重破坏。为迅速抢通应急救援路线,借鉴网络堵塞流中最小饱和流的基本理论和方法,提出了最小运力最优恢复模型。运用现代智能算法,寻找路网瘫痪后的网络堵塞点,研究在最小费用情况下受灾区公路交通网络最小运力的恢复问题。并以四川泥石流灾害为背景,测试了应急救援网络模型及其优化算法的可操作性。研究成果可应用于应急救援时运输路线的选择和救援物资的配流。     

危险废物处置综合废水处理系统优化研究

固体废物处置中心能够对多种固体废物和危险废物进行处置,在处置过程中产生的废水水质复杂,因此需要对废水进行综合处理,去除废水中的重金属和有机物。为了达到废水排放标准,以某固体废物处置中心的废水处理设施为研究对象,对处理设施中的还原沉淀和曝气生物滤池等环节进行优化,得出其最优的运行参数,结果显示:亚铁与六价铬物质量比为20∶1,曝气气水比为4,水力停留时间为2h时,出水的各项检测指标均达到废水排放标准限值。     

优化BCR法-ICP-MS在土壤重金属化学形态分析中的应用

为了研究土壤重金属元素的化学形态,以优化的BCR法模拟自然环境条件,连续提取了不同土壤标准物质中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn的交换态、还原态、氧化态;采用微波混酸(5mL HNO_3+2 mL HCl+1 mL HF)消解土壤样品,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析测定,在碰撞反应池模式(CCT)下以~(115)In和~(209)Bi双内标加入法进行信号漂移补偿和干扰校正;以形态分析标准参考物质(欧盟RCR-701)验证了方法的准确性。结果表明,CCT动态模式能有效地降低检测过程中多原子离子的干扰作用,检测分析方法的检出限均小于0. 2 ng/g,RSD 1. 35%(n=5),方法验证性实验说明所选方法准确可靠;土壤样品中各元素3种化学形态与残渣中含量的加和均与总量参考值接近,回收率在95%～110%之间;该法适于土壤重金属形态的提取和分析测定,对研究土壤重金属的赋存特征、迁移转化规律及影响因素、重金属元素的来源及土壤重金属污染的治理与修复有一定的指导意义。     

基于数值模拟的SCR脱硝反应器流场优化

为优化选择性催化还原(SCR)脱硝反应器的流场，采用了组合优化方案；在反应器入口处设置多孔板，在反应器内部设置渐扩口式、格栅式、弧板式共三种导流板；采用计算流体力学(CFD)进行数值模拟获得反应器内部流场，进行对比研究。研究发现：多孔板孔距与孔径比为1.2时，压降较小且能获得较好的流场均布性能；基于反应器结构特点设计的导流板能获得较好的优化效果；催化剂具有流场均布能力，催化剂多层布置可有效改善第一层之后的床层流场，但同时会增大压降；通过组合导流方案，第一层催化剂床层的流速相对标准偏差(RSD)从7.16%降为2.51%,并改善了湍动能的耗散。研究结果对SCR反应器的导流件设计具有一定指导意义。     

本科安全工程专业选修课教学模式探索

安全工程专业的专业特点决定了其开设的选修课具有交叉性、综合性、实践性强等特点。充分发挥选修课的课程特点,对选修课教学模式进行研究和改进,能够使学生学习的专业知识更好的相互衔接并娴熟的应用到实际中。改革选修课教学模式,使教学内容优化,课程考核体系更加客观和科学,以提高选修课的授课质量和教学效果为目的,使安全工程专业的学生综合能力和职业素养全面提升。选修课教学模式的研究有利于促进安全工程专业的学科建设,全面提高本科教学质量。     

让综合性学习“丰满”起来

通过开展语文综合性学习活动,帮助学生掌握自主搜集、整合信息的方法,培养他们搜集、分析、整合、利用信息的能力,学会与他人分享与合作,体验综合性学习的愉悦过程,感受学习语文的乐趣。     

牛津高一英语教材整合探究

分析牛津高一英语教材中教学整合的理念,并结合教学实例探讨英语教材整合的原因、原则和具体做法等,旨在帮助教师践行教材整合的理念,打造高效课堂。     

层次任务网络规划在应急物流方案制定中的应用研究

针对应急物流突发性、非周期性和层次性的特点,提出应用层次任务网络(HTN)规划方法来求解复合型应急物流配送问题。为了使HTN规划能够快速地识别应急物流领域知识,设计了战术推理过程和操作优化过程,即战术推理过程通过逐层分析将配送任务目标细分,不断增加新参数对识别出的特征进行记录,并归类梳理应急物流需求;操作优化过程通过调度模型匹配选择配送方式和优化策略,得出具体的行动方案。在HTN规划器SHOP2的基础上开发了HTN规划方法的应用程序,用来求解荆江防洪中的应急物资配送问题,结果表明:该方法能够较好地实现应急物资配送中战术决策和操作决策的无缝对接,可扩展性好、响应速度快,具有良好的实用价值。     

ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。     

绿色会计视角下能源企业的成本核算优化研究

针对绿色会计视角下能源企业的成本核算优化,介绍了绿色会计视角下能源企业的成本核算,由于能源企业的发展,对环境产生了巨大危害,也导致能源企业由于本身成本过高,这才提出绿色会计,这样才能优化能源企业的成本,可以保证能源企业的可持续发展;同时,也保障了能源企业生态的稳定建设.基于绿色会计视角,探讨了能源企业的绿色成本优化研究,主要包括能源企业坚持绿色会计,确定绿色成本原则,能源企业绿色成本优化条件和能源企业加强绿色会计实践.