某战场侦察雷达电子机箱重要件寿命预测与可靠性分析

目的进行振动与冲击非常恶劣的履带车配套的某战场侦察雷达电子机箱结构件寿命预测和可靠性分析。方法通过故障模式分析和概率设计与分析,借助专业的概率分析软件,对机箱结构件进行失效概率分析和定量的寿命预测。结果量化出机箱结构件的工作风险时间,识别出重要件的设计参数,确定结构件的重要特性及检验要求,并形成重要特性检验单元明细表。结论参照上述分析结果,在进行机箱结构设计与加工的时候,对灵敏度较高的参数进行重点质量监控。     

珠三角空气质量数值预报系统的检验与订正研究

通过对珠三角空气质量预报模式的模拟结果进行检验,发现模式预报值整体偏小,特别是峰值,但变化趋势与实测一致,峰值都能较好模拟出.模式对PM10的预报准确率要高于PM2.5,从等级预报来看PM10和PM2.5的二级预报准确率要高于一级,利用MOS方法对模式预报结果进行订正,订正后颗粒物平均偏差都有一定程度的下降,颗粒物等级预报准确率PM10由64.7%提高到77.6%,PM2.5由59.9%提高至74.5%,准确率的提高明显.     

Visual Modflow模型在地下水污染模拟预测中的应用研究

选取中国东北部某地级市地下水源地补给区,研究地下水运动规律及水中所含污染物迁移转化规律,结合气象、水文、地质、水质等资料,在地下水水均衡计算的基础上,应用地下水有限差分软件Visual Modflow建立了地下水水流水质预测模型,并校正模型.提出的建议对研究区地下水多为战略用水,多属风险防控区,其次是需加强地下水环境准入,以生态红线标准管理,以及加快落实工业污染源、垃圾填埋场等污染防治责任.通过模型预测出未来一定时间段内的地下水流及水质变化情况,为当地政府提出地下水污染防治对策和措施提供了理论依据.     

国外矿山开采沉陷预计技术研究及应用概述

地表移动和变形的预计是根据已知的地质和开采条件,在矿山开采之前对地表可能产生的移动和变形进行估算,准确的预计对尽量减少开采过程中由采动造成的地表损害具有重要意义。简要介绍了一些国外关于地表沉陷预计的方法及其优缺点,并通过两个实例进行了比较。通过对不同方法的思路及使用的数学模型进行初步的探讨与分析,得出各方法在开采沉陷预计中的优缺点,并对矿山沉陷预计方法的发展提出了建议。     

亿元GDP死亡率与区域发展水平的相关性分析

为探讨亿元GDP死亡率与区域发展水平之间的关系,选择能够反映区域整体发展水平,又与安全生产密切相关的影响因素,通过统计年鉴获取大量数据的基础上,从时间和空间2个维度,采用SPSS数据统计软件对亿元GDP死亡率和13个定量影响因素、5个定性影响因素之间的Spearman相关系数进行计算,排除区域发展水平的极度差异,在总体趋势上,亿元GDP死亡率与各相关因素的相关性在时间和空间2个维度上保持较好的一致性。计算结果表明,各地区可从提高经济发展水平、优化产业结构、大力发展科学教育事业、提高医疗卫生水平和健全法制体系等方面降低亿元GDP死亡率,改善当地的安全生产水平,该结论能为各区域控制亿元GDP死亡率,对安全生产进行宏观调控提供科学依据。     

瓦斯浓度区间预测的灰色聚类与高斯过程模型

为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用灰色关联分析方法将瓦斯浓度时间序列划分成若干样本集,将其中具有关联特征的样本作为虚拟变量进行预测以消除因随机、不确定因素干扰而引起的预测误差;应用高斯过程回归模型实现瓦斯浓度区间预测,将预测结果表示成一个具有较高可信度的取值区间,以此表达对未来一段时间内瓦斯浓度动态变化情况的预测。实例分析表明:预测结果准确、可靠,能够较好地反映瓦斯浓度的实际变化状况。     

基于HHT方法的矿井瓦斯体积分数预测

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的瓦斯浓度预测,研究应用希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。应用经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同频率的固有模态函数(IMF)分量的叠加,以获取瓦斯浓度时间序列的瞬时特征;通过Hilbert变换求得各IMF分量的瞬时频率,依据各IMF分量瞬时频率的均值将分解得到的IMF划分成较高频和低频2类新的分量,选取适合于各分量特征的预测模型分别进行预测,以消除局部随机性对预测精度的影响,结合自回归(AR)、径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)3种预测模型实现瓦斯浓度预测。实例分析表明:应用该方法所得预测结果比较准确,降低了预测复杂度,提高了预测精度。     

基于Fisher判别法岩溶塌陷倾向性等级分类预测

为准确预测岩溶塌陷倾向性的等级分类,通过分析大量观测实例,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为模型判别因素。对12个实际观测样本进行训练,建立了基于Fisher判别分析法(FDA)的岩溶塌陷倾向性等级分类预测模型。借助SPSS软件工具,得到判别模型的4个判别函数。根据判别函数对训练样本进行回判,并对2个待判样本进行预测。结果显示:第一、第二判别函数的综合判别效率达到100%,大于规定的85%,满足工程实际应用需求;对训练样本进行回判时,误判率为零,同时对待判样本的分类预测准确率为100%。     

秦皇岛市地面塌陷模糊层次综合预测

通过对大量实际数据的分析,得到了影响秦皇岛市地面塌陷的主要因素有历史条件、地质条件、人为条件。在此基础上,建立了秦皇岛市地面塌陷模糊层次综合预测模型,模型包括3个层次、3个条件,对研究区划分了8 070个单元格并进行计算,得到地面塌陷危险性分区结果。该地面塌陷模糊层次综合预测模型的预测结果符合研究区实际情况,具有较高的可信度。     

BP网络马尔可夫模型的水质预测研究——基于灰色关联分析

根据汾河水质的实际情况,应用BP网络马尔可夫模型对水质进行预测。采用拉依达准则剔除样本集异常数据,结合水质污染的实际情况,以COD为参考序列,应用灰色关联度对常规指标进行分析,确定BP网络的输入节点。在BP网络预测结果的基础上采用马尔可夫链对残差序列进行修正。经过关联度分析,确定氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD自身作为BP网络的输入节点,解决了多变量复杂系统建模过程中BP网络输入节点无法自动寻优的问题,使得BP网络的预测结果更加符合实际。对预测误差较大的样本采用马尔可夫修正误差残值,使得相对误差从-15.43%改善到了-15%,修正值更接近于实测值。BP网络马尔可夫模型,结合了BP网络和马尔可夫的优点,提高了预测的精度。