基于因果模糊聚类法预测覆岩裂隙带高度研究

为了研究不同采高、煤层倾角、岩石抗压强度、岩层结构、采空区斜长、埋深等因素影响下采空区覆岩裂隙带高度发育规律,对收集的实测数据进行因果模糊聚类分类、分析,对各个类别,代入裂隙带高度接近均值的实测数据运算,获得各个因素对裂隙带高度影响合适的权重,进而建立对应的特征模糊集,并构造对应的三角模糊数,最终建立模糊预测模型。通过案例分析对模糊预测模型进行了验证,结果表明其误差范围为0.83-2.70m,满足工程应用的精度需求。     

交通出行消防安全宝典

宝典一:地铁发生在站厅部位的火灾:站厅部位主要设有供电、机电、通讯等设备用房,位于站台、客车轨道与直通室外安全出口的中间部位。当该处发生火灾时,火势烟雾会沿着通道向地上蔓延,这时,乘客要确定自己所处的位置,保持清醒的头脑,如果乘客在起火部位的周围,要以最快的速度,选用距地面距离最近的安全出口逃生:如果乘客所处的位置在起火点的相反方向,不要向起火点方向靠近,在车站工作人员的指挥下,向火灾蔓延的相反方向,沿着疏散指示标志撤离。当客车发生火灾迫停在站台两侧时:起火部位与电客车大致有三种位置关系,即起火部位位于车头、车中或车尾。当起火部位位于车头时,乘客要向车尾疏散;当起火部位位于车尾时,乘     

城市建筑施工对周围老式建筑物影响的研究

城市建筑施工尤其是深基坑施工会对周围的老式建筑物产生影响,支护结构设计、止水降水措施、工程监测等处理不当是这种影响的主要原因。本文结合典型实例,利用模糊综合评价法对施工影响进行研究,并提出相应的防护措施。     

乌达煤矿采空区煤自燃影响因素评价分析

应用层次分析理论,选择影响乌达煤矿采空区煤自然发火的主要因素即煤的自燃倾向性、煤层的赋存条件、开采技术水平等,进行分析计算。依据层次分析法确定了采空区煤自燃各影响因素的权重系数,并对其进行总排序,最后进行综合评定各采空区煤自燃影响因素。评定结果表明:煤自燃倾向性M、煤的硫含量L、回采工作面推进速度g、地质构造d等是影响采空区煤自燃的主要因素。为制定相应的开拓开采方案和有效的防火措施,提供了科学的理论依据和切合实际情况的评价方法。     

高层建筑火灾中安全疏散的评价分析

由于高层建筑的迅猛发展,高层建筑的火灾防范和安全疏散成为一个重要的研究课题。笔者阐述高层建筑的火灾特点,以及人员安全疏散的安全评价在消防中的重要作用;综述火灾危险分析的方法;介绍几种可以用于安全疏散的评价方法,并结合各种评价方法的优缺点进行了比较。根据实际情况,选择了模糊综合评价法对某一高层建筑作了简单的算例,从其结果中可以看出:疏散楼梯、防排烟和通风空调系统及事故疏散标志、通信设备存在一些问题,需要整改,以确保人员疏散的安全性;制定相应的应急预案,调整人员疏散策略,确保火灾中人员安全、及时、迅速撤离火灾现场,至安全区域。     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。     

道路危险货物运输路线优化评价研究

道路危险货物运输中最重要的问题是如何保障运输过程的安全。通过对危险货物运输路线优化评价的讨论，建立了道路危险货物运输路线优化评价指标体系，提出了用模糊综合评价法建立优化模型，并对陕西关中地区到陕西南部地区的三条主要运输路线进行优化比较研究。     

基于模糊数学理论的尾矿库环境质量综合评价

尾矿库的环境对其周边地区的环境有着重大的影响.建立了尾矿库的环境质量模糊综合评价指标体系,通过专家打分法确定了某尾矿库各层评价指标的权重以及第3层次的模糊关系综合矩阵,并对此尾矿库的环境质量进行了模糊综合评价.最后得出结论:该尾矿库的环境质量综合评价等级为"中".     

人的差错行为对矿山安全的模糊综合评判

人的差错行为对矿山安全有着极大的影响.对人的差错行为因素进行分析,利用模糊综合评判的方法,对某煤矿工人作业行为安全性的评判,确定该煤矿矿工行为的安全状态,从而及时了解矿工情绪、心理等状态,适时地进行安全培训教育,以保障人员安全作业.     

基于模糊聚类关联分析法的煤与瓦斯突出程度分析

运用模糊聚类分析方法对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立了不同突出程度的模糊模式.用关联分析确定待分析样本与模式的关联程度,以此预测预报样本的煤与瓦斯突出危险程度.实例分析表明,与模糊聚类分类后、将模式与待预报样本组成新样本集合进行聚类分析并以此分类结果进行预报的方法相比,这种预报方法不仅可靠程度高,而且能定量描述待报样本与模式的亲和程度.