基于分形理论与模拟退火算法的安全投资预测

在研究安全投资规律及影响因素的复杂性、不确定性的基础上,提出基于分形理论与模拟退火算法的安全投资预测新方法。该方法首先运用重标极差法分析了安全投资时间序列预测的可行性,然后利用模拟退火算法并结合对原始数据的一系列变换求解满足预测误差精度的平移量,得到安全投资时间序列的分形维数,最后根据分形统计模型可以预测出下一时间单位的安全投资。通过实例证明该方法的可行性和有效性,提高了决策过程的科学性,对企业制定未来安全投资总量具有借鉴作用。     

河南省汛期地质灾害预警的BP神经网络模型及应用

根据诱发地质灾害的内外因素建立地质灾害预警模型,评价河南省地质灾害的危险性.选取地形地貌、地质构造、岩土体类型、植被分布、水土流失、降雨和人类生产活动7个影响地质灾害的因素,建立了地质灾害预警的BP神经网络模型.根据监测数据进行训练和检验后,采用该模型对河南省汛期地质灾害进行预测,发现预测结果与实际情况基本一致.研究表明,建立的BP神经网络模型作为一种灾害预警的探索和尝试,具有一定的适用性和推广价值,可以作为地质灾害危险性评价预测方法的补充.     

面向石化厂区安全风险防控的异常场景图像识别技术研究

针对石化厂区安全风险防控的需求,提出了一种基于卷积神经网络的单分类图像识别算法。为了构建识别模型,首先创建了一个带标签的厂区火灾、烟雾图像数据集用于模型的训练。其次,通过特征提取及分类器模块,实现了对视频监控异常场景的识别。此外,设计了一种全新的损失函数,以增强异常场景识别能力。该算法采用端到端的网络架构,解决了传统目标检测方法的结构臃肿、计算复杂等问题,减少了模型的复杂程度,弥补了现有视频监控资源利用场景的不足,进一步提高了厂区风险识别能力。实验结果表明,所提出的单分类视频监控图像识别算法在准确率等方面优于现有算法。     

直升机旋翼动平衡振动信号的等角度重采样算法研究

目的 准确测量直升机旋翼基频振动的强度和相位,开展对基于振动信号降噪的等角度采样算法研究。方法 基于直升机旋翼动平衡检测的经典架构,提取桨毂传导过来的啮齿咬合振动信号,作为等相位采样的标尺,从而将振动数据从等时间采样,转换为等角度采样,减少转速微弱波动导致的相位非均匀采样对快速傅里叶变换的影响。结果 针对某型现役直升机在满速下获得的主旋翼测试数据,在经过上述方法进行重采样后,测量结果的滚动平均振动强度和相位的波动性明显降低,振动波动小于±0.01IPS,相位波动小于±10°。结论 在采用加速度传感器的条件下,通过采用啮齿咬合高频信号作为标尺,对振动信号进行等角度重采样可以提高测量的精确度。     

冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法

目的 通过自动寻优制定冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件,避免冲击“过试验”。方法 根据冲击响应谱的基本原理和谱型特征,提出利用对数距离量化评价2条谱型的吻合度。对冲击环境和后峰锯齿脉冲分别进行冲击响应谱分析,将2条冲击响应谱之间的对数距离最小作为优化目标,将后峰锯齿脉冲的波形参数作为优化参数,基于自适应差分进化算法,提出冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法。结果 将所提方法分别应用于模拟冲击环境和实测冲击环境,均获得了合理的后峰锯齿脉冲试验条件,验证了所提方法的正确性。结论 提出的基于自适应差分进化算法的冲击环境后峰锯齿脉冲试验条件自动寻优方法正确可行。     

TNT生化降解时间序列的人工神经网络预报模型

利用变步长BP算法,对白腐真菌生化降解实际TNT装药废水过程中TNT含量变化的时间序列建立了人工神经网络预报模型,并利用该模型对生化降解过程的变化规律及趋势进行了研究。结果表明,模型的计算值与实测值之间的误差很小,对未来时刻数据的预测精度也较高,模型较好地反映了TNT含量的变化规律。      

基于火场预测和多出口决策的协同进化救援路径优化方法

为给深入火场救援的消防员提供最佳救援路线,掌握营救和自救时机,通过改变涟漪规则、动态调整扩散速度、多出口决策设置来改进基于涟漪扩散算法(RSA)协同进化路径优化方法(CEPO)。基于火场预测和多出口决策提出协同进化救援路径优化(CERPO)方法,并以湖北某校教学楼火灾扩散仿真模拟为背景,在不同时间节点情境下规划最佳救援往返路径并比较路径异同,与D^*算法对比验证CERPO有效性和灵活性。研究结果表明：CERPO能基于火灾预测提前避障规划最佳路径,并在第500 s情境下及时启动多出口决策,规划新的撤离路径;CERPO与传统算法相比可避免绕路,提高消防救援效率,研究结果可为救援路径规划提供参考。     

基于WiFi-蓝牙混合定位技术的震后压埋人员手机定位方法

我国地震灾害频发,快速确定压埋人员的准确位置成为震后救援工作的一大难点。文中提出的基于WiFi-蓝牙混合定位技术的震后压埋人员手机定位方法,通过在模拟的震后压埋环境周边分别部署WiFi探针和蓝牙网关,采集压埋人员携带的智能设备发射的信号接收强度(received signal strength indication, RSSI)数据,利用高斯-卡尔曼混合滤波对RSSI数据进行预处理,建立基于震后压埋环境的无线信号距离损耗模型,采用改进的加权质心定位算法解算压埋智能设备的坐标,通过评估WiFi和蓝牙定位结果可信度确定最终的定位结果。实验结果表明：单一的WiFi定位技术和蓝牙定位技术的平均定位精度分别为0.917、0.867 m,而WiFi-蓝牙混合定位技术的定位精度为0.541 m,相对于单一的WiFi和蓝牙定位技术,定位精度分别提高了41%和37.6%。     

考虑惯性耦合的两相介质动力反应显式数值计算方法∗

基于包含惯性耦合（耦合质量密度系数）的 u?p 形式饱和两相介质弹性波动方程,开展了对饱和两相介质近场波动问题时域全显式数值计算方法的研究。通过对波动方程中的质量集中矩阵和流体压缩矩阵对角化处理,消除了方程中的动力耦联的影响。分别应用中心差分法和 Newmark 常平均加速度法求解固相位移和固相速度,基于向后差分法求解孔隙流体压力,建立了考虑惯性耦合的饱和两相介质的时域显式数值计算方法。将该方法的数值解与相应的解析解进行对比,二者符合良好,验证了该方法的正确性。将该方法应用于饱和两相介质自由场的地震反应问题,研究了惯性耦合对两相介质动力反应的影响。基于本文研究的两种情况表明,惯性耦合对饱和两相介质动力反应的影响程度有限。     

面向变压器继电保护的励磁涌流分析及二次谐波制动保护

为了提高电网系统的继电保护水平,分析了变压器继电保护中的励磁涌流现象,提出了更有效的二次谐波制动保护方法。在传统Jiles-Atherton模型（J-A模型）中引入涡流损耗和额外损耗,引入粒子群优化算法（PSO）智能识别特征参数,提出J-A改进模型。结合差动保护和二次谐波制动,采用J-A改进模型分析变压器磁滞过程并提取二次谐波。对比分析不同制动保护方法的实验结果,进一步探索J-A改进模型在不同温度下保护动作的有效性和可靠性。研究表明,二次谐波与基波的比值与温度呈正相关,温度越高,二者比值越低;而在二次谐波比方面,25℃、50℃时随时间增加而下降,75℃时随时间增加而上升。引入J-A改进模型能够自行调整二次谐波制动系数,有效防止励磁涌流误动,准确反应实际应用中的温度影响。该研究提高了电网系统的继电保护水平,有效避免了电网故障甚至系统崩溃等严重事故。