基于分岔理论的人-机-环煤矿安全系统的混沌调控

运用分岔理论对人-机-环安全系统中的事故发生机制进行深层次研究;事故的演变过程具有典型的混沌特性,在煤矿安全生产这个大系统中,由于管理的缺陷,会导致人因的不安全频率的振荡和物(包括环境)因的不安全频率的振荡,互相作用,反复迭代。这些不安全频率在一定的时空上产生耦合现象,系统就会出现混沌,即可能会导致事故的发生。由此建立基于分岔理论的事故控制模型,并提出控制事故的新理念。安全工作就是要使系统的控制熵保持负值,确保系统从无序向有序的方面发展,实现本质安全化。     

基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价

提出了基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价方法,建立了支持向量机模型。并以飞行安全隐患危险性评价的基本要素为输入节点,以评价结果作为输出节点,对空军某部的飞行安全状况进行了评价。结果表明:对于飞行安全隐患危险性评价问题,支持向量机方法较传统神经网络方法精度更高,速度更快,实际应用中也更易于实现。     

基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对煤与瓦斯突出样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在煤与瓦斯突出预测中的应用这一问题,利用支持向量机在小样本情况下具有较强识别能力的特点,提出了煤与瓦斯突出的支持向量机预测方法。对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,提取特征向量。选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,以云南恩洪煤矿的突出实例作为预测样本,将支持向量机预测结果与其他预测结果进行对比。结果表明支持向量机模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。     

PC机实现并行通信的几种方法

本文介绍了ＰＣ机之间及ＰＣ机与单片机之间实现并行通信的几种方法,并给出了相应的并行通信电路图。     

安装无绳电话机须注意

无绳电话机凭借“无绳”这一优势和特点,在使用中显得十分便捷,从而日渐被人们所接受,单位及居民使用者越来越多。然而,在它给你带来便捷洒脱的同时,如使用不慎,也会给你带来灾祸。     

有机物质促进污染物化学氧化降解的研究进展

通过向体系中添加天然有机物以提高污染物化学氧化降解效率的技术近年得到广泛关注。研究表明,有机物既可通过促进过渡金属还原、络合过渡金属等机制加速经典氧化反应进程,也可直接活化氧化剂构建高级氧化体系。基于典型有机官能团对污染物化学氧化降解过程的促进作用,金属-有机框架材料得以发展及应用。该文综述了促进氧化反应的常见有机物种类及作用机制,以期为化学氧化技术进一步发展提供参考依据。     

基于生理指标的建筑工人攀登作业疲劳实验研究

为研究攀登作业建筑工人生理疲劳状态的评测指标,提出1种基于生理指标的建筑工人攀登作业疲劳测度实验方法。首先,设计实验测量建筑工人的心率、皮肤温度、舒张压、收缩压4项生理指标,结合Brog’s RPE主观疲劳程度量表研究建筑工人生理疲劳的变化;其次,提取上述4项指标的平均值和标准差作为生理指标特征值,利用静息状态下生理指标特征值和疲劳状态下生理指标特征值进行方差分析、球形检验、T检验筛选出与疲劳相关的特征值;最后,利用支持向量机构建疲劳检测模型。研究结果表明：上述8项生理指标特征值与攀登作业工人疲劳具有显著相关性,疲劳检测模型的准确率为96.875%,研究结果可对攀登作业人员疲劳评估和疲劳预警具有实践性意义。     

变频恒压供水控制技术在泵站供水系统中的应用

初步讨论变频恒压供水的基本原理及其在泵站中的应用.通过介绍泵站供水工艺系统的组成、自动化及仪表系统的配置、变频恒压供水的控制原理及监控系统的构成等的泵站供水自动化控制工程实例说明变频恒压供水在泵站中的应用.     

基于I、SVM、I-SVM的滑坡灾害易发性评价模型研究

为研究信息量(I)模型和支持向量机(SVM)模型以及其耦合模型(I-SVM)3种模型在滑坡灾害易发性评价中的可靠性,以宜昌市五峰县采花乡栗子坪村及其周边部分区域为研究区,通过对评价因子进行相关性和重要性检验,筛选出相对高差、坡度、斜坡结构、工程地质岩组、距构造距离、距水系距离6个评价因子,建立滑坡灾害易发性评价指标体系,并利用曲线下面积(AUC-ROC)方法对模型预测精度进行检验。结果表明：3种评价模型的AUC值分别为0.809、0.866、0.930,I-SVM耦合模型相较于单一模型其预测精度分别提高了14.96%和7.39%,说明I-SVM耦合模型能够有效提高滑坡灾害易发性预测精度。     

有机过氧化物反应热的危险性预测研究

为了采用非实验的方法对安全物质学的研究内容及研究方法进行初探,基于定量结构-性质关系法,选择13种与有机过氧化物热危险性的影响因子密切相关的描述符,分别对起始分解温度T0和分解热△H的实验数据进行多元线性回归、偏最小二乘和支持向量机回归分析,从而获得3种相应的预测模型。对比T0与△H的实验值和预测值,结果发现:SVM预测模型的精度高于PLS预测模型,MLR预测模型的精度最低;同种预测模型对分解热的预测结果均优于起始分解温度。此外,分析各预测模型的稳定性数据发现:MLR模型的预测过程发生了过拟合现象,不具备预测能力;PLS模型的交互验证系数均大于0.5,具备较稳定的预测能力;SVM模型的交互验证系数均大于0.9,具备非常稳定的预测能力。