基于多模态支持向量回归的PM_(2.5)浓度预测

为更好地掌握日均PM_(2.5)浓度的变化规律,提出了一种基于多模态支持向量回归(MSVR)的混合预测模型。利用集成经验模态分解将日均PM_(2.5)数据分解成不同频段的分量序列,以降低数据的非平稳性。然后根据每组分量自身特点构建不同的支持向量回归(SVR)模型,并通过相关分析确定各分量输入变量。最后,将各分量预测值进行叠加得到最终预测结果。以浙江省玉环市的PM_(2.5)浓度进行验证。结果表明:与单一SVR模型相比,MSVR模型具有更好的预测效果,精度评价指标MAE、MAPE和RMSE分别下降了26.98%、23.04%、34.08%,这为大气污染预控提供了有效的技术支持。     

分布式光纤应变系数标定方法与试验

采用定点拉伸法标定分布式光纤应变系数的过程中,一般以滑台的位移作为计算光纤应变的参数,但由于拉伸荷载是通过界面剪切的方式传递,因此会导致光纤受拉固定端黏结材料或护套变形,进而导致光纤应变系数的标定结果偏离真实值。通过改进光纤应变测算区间,避开了光纤受拉固定端黏结材料及护套变形所产生的误差,同时采用数字图像相关方法(DIC)测量标定段光纤的应变,避免了应变测量设备与光纤接触产生的干扰信息。试验结果表明:提出的标定方法相较传统方法在光纤应变系数的拟合上表现更优,说明该方法具有可行性和有效性,对于分布式光纤应变系数的标定及其应用具有一定的借鉴意义。     

生活垃圾焚烧飞灰固化体力学及重金属浸出特性

以苏州七子山生活垃圾焚烧厂产生的飞灰为研究对象,采用水泥作为固化剂,研究水泥飞灰固化体的应力应变特征及重金属浸出特性,并探讨了水泥飞灰配合比、养护时间等关键性因素对这些特性的影响。实验结果表明:较养护3 d的样品,其余养护时间的样品强度平均增长了约96.2%,而其破坏应变平均减小了56%。随着水泥含量和养护时间的增加,飞灰固化体的强度上升,而其破坏应变减小,该趋势主要归因于钙矾石(AFt)的形成促进了飞灰固化体强度的发展。较飞灰原样,飞灰固化体的重金属浸出浓度随着水泥含量、养护时间的增加而降低了38%~99%,重金属的迁移被限制,主要归因于水化硅酸钙(C—S—H)和钙矾石(AFt)的形成,以及飞灰和水泥水化反应创造的强碱性环境。     

亚洲地区MODIS和Himawari-8细模态气溶胶产品验证及其时空分布分析

利用AERONET观测网数据,结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)及Himawari-8(新一代地球同步气象卫星)的气溶胶产品分析了亚洲41个站点2015—2016年细模态气溶胶光学特性.结果表明,MODIS和Himawari-8反演气溶胶细模态比例(FMF)及细模态气溶胶光学厚度(fAOD)落在误差区间EE(期望误差)内的比例均不超过80%,其中8个典型站点则不超过50%,总体上MODIS要优于Himawari-8,但与AERONET地基观测资料相比还存在一定的误差.因此,需要进一步研究反演方法,提升地表反射率的确定精度,从而提高卫星遥感反演精度.通过季节平均的比较,发现春、夏、秋、冬四季MODIS和Himawari-8的反演值均有所低估,MODIS fAOD各季节平均偏差相对较小.Himawari-8 FMF秋季在Dhaka_University站的平均偏差较大,MODIS FMF春、冬季的平均偏差最大值相对较大,夏、秋季则相对较小;对于同一站点在相同季节均为Himawari-8 fAOD偏差较大,并且MODIS fAOD各季节的平均偏差最大值均小于Himawari-8 fAOD的偏差值.同时,利用卫星观测分析了亚洲地区FMF和fAOD年均及季节平均分布特征,发现MODIS和Himawari-8 FMF年均分布高值区主要位于华北平原、东北平原、四川盆地和中南半岛,MODIS fAOD年均分布高值区主要位于中南半岛,Himawari-8 fAOD年均值则普遍较低.MODIS FMF和fAOD季节平均分布呈现出夏秋高、春冬低的趋势,Himawari-8 FMF和fAOD季节平均分布则呈现出春秋高、夏冬低的特征,高值区的位置和量值均有明显的季节变化.     

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。     

HHT在震动信号处理中的应用

希尔伯特-黄变换是一种处理非线性、非平稳信号的方法,它的核心是经验模态分解(EMD),但是EMD分解存在模态混叠等不足现象,针对这个问题引入了总体平均经验模分解(EEMD)算法。对实测的震动信号分别做两种算法的分解得到固有模态函数(IMF),再对其结果进行能量分析,绘制瞬时频率图、希尔伯特谱,得到信号震源的真实时频特征量,以便进一步分析震源类型,从而可以更好地实时预测震动灾害发生的可能情况。     

电镀锌镍钢板镀层对r值、n值的影响研究

基于电镀锌镍钢板脱锌前后的力学性能试验及拉伸试验过程中镀层表面的微观变化 ,分析了电镀锌镍钢板脱锌前后钢板的塑性应变比n和应变强化指数r变化的原因     

基于前景-后悔理论的油气管道风险模态分析

针对现有油气管道的风险评估方法未考虑人的有限理性和后悔规避的心理行为特征,提出了一种基于前景-后悔理论的油气管道风险模态分析方法.首先,通过期望值法明确决策事物参考点,并限定决策者对各风险模态的期望取值区间,构建可能性分布函数.其次,利用决策准则值与参考点的差值确定收益或损失,进而计算价值函数矩阵.再次,基于概率-可能性相容性原理,采用比例转化法实现可能性与概率的转化,以构造权重函数矩阵,从而计算前景值矩阵.最后,以前景值中的正负理想点为参考点计算后悔理论中各风险模态的欣喜-后悔值,确定油气管道的风险评估结果.研究表明,该方法合理且有效,能够准确地对油气管道风险进行预测,为油气管道的风险评估提供了新方法.     

基于小波变换和模态曲率差的起重机金属结构损伤识别

属于焊接结构的起重机金属结构受交变载荷的影响,随着使用年限的增加,不可避免地会产生裂纹和腐蚀等损伤,从而引发突发性重大断裂事故。为此,基于结构的振动特性及小波变换理论来研究起重机金属结构的早期损伤识别问题,通过改变局部弹性模量模拟不同损伤工况,分析了起重机主梁在不同损伤工况下的动态响应特性。结果表明,小波变换可明显放大不易察觉的损伤突变,模态曲率差具有较好的损伤识别能力,可为起重机金属结构损伤识别提供新的思路。     

WJ-7型扣件弹条静力研究与模拟分析

通过建模模拟WJ-7型扣件在施加不同螺栓预紧力情况下,弹条所受应力变化情况,与WJ-7型扣件在静载试验下所得试验结果做对比。研究发现,对WJ-7型扣件施加不同的荷载,其应力最大值均出现在弹条弯折处后端大圆弧内侧,确定其为应力集中点,即弹条最危险的位置。通过对比不同大小的荷载产生的应力值与弹条的屈服强度相比较,得知25 kN荷载下,弹条所受最大应力为1568.2 MPa,接近WJ-7型扣件的屈服强度,当荷载为27.5 kN时,弹条所受最大应力值超过弹条本身屈服强度,由此得出,WJ-7型扣件安装的最佳应力为25 kN,且分析得出WJ-7型扣件弹条所受应力值与施加荷载成正比关系。