矿井风流温度预测分析研究

随着煤矿机械化程度不断提高,特别是随着开采深度逐渐增加,矿井热害问题日益突显,高温环境不仅影响生产效率而且严重危害着工作人员的健康。为了更好地降低高温矿井开采时期巷道风流温度,确定合理的巷道布置方案和矿井通风系统,提出矿井巷道风流温度预测方法。以矿井通风和热力学为基础,结合网络解算,对矿井风流温度分布进行研究,总结各种类型巷道风流温度的计算方法,提出多点风流混合温度计算模型。结合具体矿井进行实际预测分析,预测结果中显示风流温度可能超限的巷道,对通风系统进行优化设计。     

BP神经网络在航空机务人员本质安全程度评价中的应用

航空机务是飞机安全服役的重要保障,为提高航空机务系统的本质安全性,需要对航空机务人员的本质安全程度进行准确评价。在对本质安全人进行定义并明确航空机务人员本质安全程度评价项目后,构建了一种基于MATLAB的用于本质安全程度评价的BP神经网络模型。实例分析中,以某航空公司10位机务人员的专家打分数据作为样本输入,在对输入数据进行标准化处理,并明确期望输出后,通过编程计算,确定了网络隐含层神经元的最佳数目。采用优化结构进行仿真计算,结果表明BP网络的期望输出值和实际仿真输出值能较好吻合,证实了模型的可信性。基于BP网络的航空机务人员本质安全程度评价具有较好的适用性和可行性。     

重庆市骨架公路网规划生态环境影响评价

战略环境评价作为一种促进可持续发展的重要工具,已经得到了广泛的关注。以重庆市骨架公路网规划生态环境影响评价为例,探讨一种基于规划路网与生态要素空间关系的评价方法。将评价要素分为两类,运用地理信息技术识别出规划路网对4种生态组分影响较大的地区和直接受规划路网影响的自然保护区,做出了空间分布图,并针对存在的问题给出了建议和对策,为合理设计和布设路网提供了依据。提出的基于空间位置关系的评价方法将会促进路网规划环境影响评价的开展。     

2015-2019年汾渭平原臭氧污染状况分析

基于全国空气质量监测网数据,分析了2015-2019年汾渭平原11个城市臭氧(O3)污染状况.结果 表明:2015-2019年,汾渭平原11个城市O3平均浓度总体呈升高趋势,年平均升高12.2 μg/m3,其中,2017-2019年均超过二级标准限值(160μg/m3).O3单项污染物的空气质量分指数占空气质量指数的比...     

人工神经网络在大气环境质量评价中的应用

针对大气环境中的数据监测与模式识别问题,应用人工神经网络理论,在自然环境大气腐蚀试验网站建立大气环境质量B-P网络评价模型。江津试验站成功地应用了该模型。通过1996-2000年大气环境质量评价结果表明,人工神经网络用于大气环境质量评价的方法是一种新方法,也是一种可行的方法。     

平原河网地区水源地水质对土地利用变化的响应——以黄浦江上游水源地为例

以黄浦江上游水源地为例,利用1999年上海水资源普查数据及2000年初成像的上海市1∶50 000彩红外航空像片,采用G IS空间分析技术、灰色关联分析技术,划分土地利用样带,设计水质改善指数,探讨平原河网地区水环境质量对土地利用结构的响应,以及水源水质对土地利用变化驱动力的响应。结果表明,黄浦江上游水环境质量受到土地利用格局及上游来水的综合影响,各样带工业用地比例与水质改善指数呈极显著负相关(P<0.01),松浦大桥取水口水质与上游来水水质以及水源地当地的工业发展、人口密度等土地利用变化驱动力具有很好的关联性。建议在开展平原河网地区水源保护工作中,应在关注上游来水状况的同时,从土地利用及其社会经济驱动两方面控制水文敏感区域土地开发强度,构筑水源地圈层土地利用格局。     

特长公路隧道全射流火灾通风网络解算研究

为探究特长公路隧道全射流火灾在通风条件下隧道内风流分布及影响规律,基于斯考德-恒斯雷近似算法构建通风网络解算模型,并通过隧道现场风机效率测试和通风测试,验证通风网络解算模型的可靠性;引入火区阻力和火风压公式,建立全射流火灾通风网络计算模型.结果表明:铜锣山隧道射流风机正向运转效率为0.83～0.93,平均效率为0.88...     

城区内涝条件下城市公交-地铁双层交通网络的脆弱性分析

为提高城市公共交通应对内涝的能力,利用复杂网络理论的Space-L方法构建了武汉市中心城区的地铁、公交无向加权网络,并在此基础上运用ArcGIS软件构建了不同耦合半径的公交-地铁双层交通网络,确定了连边的权重和节点的重要度,计算了静态下地铁网络、公交网络和不同耦合半径的公交-地铁双层交通网络的介数、平均路径长度和聚类系...     

基于贝叶斯网络的消防协同治理影响因素研究

为有效提升消防安全协同治理的效能,在识别和量化政府部门、企业和公民社会消防协同治理的影响因素的基础上,分别构建政府部门、企业和公民社会影响因素的贝叶斯网络模型,辨识影响实现高效消防协同治理的关键因素。研究结果表明：部门的权力与利益、有效领导和组织激励3个因素对政府消防协同治理影响最为显著;交流沟通和参与渠道分别是影响企业和公民社会的关键因素,并且基于全局贝叶斯网络模型的敏感性分析可知,政府部门是整体消防协同治理的核心,调节相关部门的权力与利益和具备有效领导的能力能有效提高政府消防协同治理水平,明显改善整体消防协同治理效能。     

基于高阶递归神经网络的AUV鲁棒控制方法

目的 提出一种基于高阶递归神经网络的AUV鲁棒控制方法。方法 利用结构简单但逼近效果优越的高阶递归神经网络,对建模不确定性和外部未知干扰进行估计,并将其补偿到输入控制律中,以提高控制性能。之后,基于HJI理论和Lyapunov稳定性分析导出神经网络权重自适应更新律和AUV自适应控制律,设计反步滑模方法作为对比方法,并进行仿真实验。结果 设计的基于高阶递归神经网络的AUV鲁棒控制方法的跟踪误差、调节时间等控制指标均优于反步滑模方法。设计的鲁棒控制方法可以控制AUV精确跟踪目标轨迹,同时具有优秀的控制性能和鲁棒性。结论 这一研究为AUV轨迹跟踪控制领域提供了一种高效且有效的方法,有望在复杂、不确定的水下环境中得到应用。