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371.
372.
防灾工程投资的动态评估 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以动态的观点,根据灾害发生的不确定性以及未来各时间内,净现金流量发生的不确定性,将整个现金流量过程看作是一个随同过程,提出计算模型,达到相对正确地、动态地估算出平均防灾工程投资折现值,从而对防灾工程投资的经济效益作出正确评价。 相似文献
373.
目的建立小样本情况下,通过试验及仿真结合求解PCB板在随机振动激励下的振动加速因子的方法。方法以疲劳累计损伤等效为研究基础,以PCB板为研究对象,通过实验室的动力学环境模拟试验,在施加相同谱型不同量级的随机激励载荷下的振动加速因子,并通过采用试验数据对仿真局部模型修正的方法得出PCB板在随机振动激励载荷下的振动加速因子。结果通过试验数据与仿真计算结果的对比,两种方法得出的振动加速因子的误差在5%以内,满足工程实践精度要求。且进一步的证实了该方法的可行性。结论对于不同种类的PCB板在进行小样本摸底试验及随机振动仿真计算的前提下,确定电路板产品的薄弱位置,之后通过疲劳仿真计算局部的疲劳寿命便可以求得一定精度要求下的振动加速因子。 相似文献
375.
极端降水是流域水文水质变化的重要驱动事件.本研究使用RclimDex、随机森林回归和Mann-Kendall等方法分析了滇池流域多年极端降水指标变化特征及其对滇池湖体水质的影响,评估了不同极端降水指标、经济社会指标、人为氮磷输入量、调水量等驱动因子对滇池TP、TN浓度的重要性.结果表明:近67年间,滇池流域的总降水量没有显著变化,极端降水的频次及强度显著降低,但由于极端降水对流域总降水量的贡献较大,流域面临的极端降水风险较大.近20年来,滇池湖体TP、TN浓度呈显著降低趋势,水质显著好转,但极端降水将持续影响滇池水质,并且,在人为氮磷输入与极端降水变化的双重作用下,滇池水质持续好转的压力较大. 相似文献
376.
隧道地层变位的可靠性分析 总被引:3,自引:1,他引:3
分析了隧道与围岩设计中的不确定性因素 ,指出由于隧道及岩土参数分布的随机性 ,地层变位具有不确定性。运用ANSYS有限元程序建立隧道地层变位的计算模型 ,进行数值模拟并取得地层变位的原始数据。在此基础上把主要影响因素视为随机输入变量 ,地层变位为随机输出变量 ,采用蒙特卡洛方法模拟出地层位移的统计值 ,进而计算出地层变位的可靠指标与失效概率 ,并通过相关系数矩阵和概率灵敏度图分析了随机输入参数对地层变位的影响 ,为隧道地层变位的可靠性分析提供了一种新的途径。 相似文献
377.
根据中国海上石油工业缺乏独立的风险评价体系的现状 ,笔者对极端海况进行了环境荷载的联合概率分析 ,利用随机模拟技术 ,求解结构的失效概率 ,提出结构失效分析的新方法 ,并利用DNV提供的历史数据 ,对结构失效的后果做了适当分析。以埕北 12 C井组平台作为实例 ,对平台甲板高程 (AirGap)失效分析进行了实例计算。结果表明 ,使用多维联合极值分布理论及相应的求解方法 ,是离岸工程结构物风险评估的重要手段。 相似文献
378.
<正>在吉林省集安市安全生产应急救援信息指挥中心网站,进入"网格化管理",就可以看到安全生产网格化监管信息平台。鼠标随机点击进入一家企业,企业的基本信息立即显示出来,同时还可以看到实时监控视频。"你看这是中国石油莲花加油站,员工有任何违规操作行为我们都可以看到,然后通过信息平台立即调取企业的详细资料,并及时与企业取得联系,要求采取措施。" 相似文献
379.
为使事故再现结果更符合实际情况,对事故再现中的计算过程进行优化。基于蒙特卡罗方法和随机加权方法,提出一种改进的事故再现蒙特卡罗优化算法。该算法以二维碰撞模型和车辆轨迹模型为计算模型,选择碰撞点位置、碰撞前速度、法向恢复系数为优化参数,以实际车辆碰撞后运动轨迹离差最小为优化目标。分别用所提出的改进算法和Pc-Crash中的优化方法对一算例进行优化。结果表明,改进算法在准确度和稳定性等方面优于Pc-Crash中的方法。利用改进的事故再现蒙特卡罗优化算法,不仅能获得最优的事故再现结果,还能获得再现结果落在任意区间的概率。 相似文献
380.
上海市轨道交通网络可靠性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
城市轨道交通网络是由大量相互作用的单元构成的复杂系统。为增加城市轨道交通对突发事故的应变能力,提升运营效率,基于复杂系统理论探讨轨道交通网络的可靠性。以上海轨道交通网络为研究对象,采用空间L方法系统分析其网络特征参量,从最大连通子图的相对大小、网络全局效率、网络局部效率等3项指标分析网络的可靠性,并就该网络受到随机攻击和蓄意攻击的情景分析这些指标的变化。模拟结果表明,上海轨道交通网络为无标度网络,蓄意攻击对网络可靠性造成更大的破坏,站点的度值与其重要性并不呈现绝对的正比关系。在轨道交通的规划、建设、运营中,应加强对关键站点的管理和保护。 相似文献