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902.
目的 解决某飞机系统针对不同服役阶段和使用环境的故障率敏感性分析问题,发现影响系统故障率的重要因素。方法 结合Sobol方法和Kriging模型,发展一种适用于某飞机系统的故障率敏感性分析方法。该方法通过收集该飞机系统在不同使用年限和使用环境下的故障率数据,并将其作为训练样本训练Kriging模型成为满足系统故障率预测要求的黑箱函数,然后利用训练好的Kriging模型预测敏感性分析所需的样本故障率。结果 利用该方法对某飞机子系统进行了故障率敏感性分析,给出了影响系统故障率的各变量的主效应及全效应指标,发现平均温度和平均湿度为影响该系统故障率的重要因素。结论 该方法可以更加高效地计算故障率影响变量的敏感性指标,并给出相对重要度排序,可为飞机系统的故障预防、故障诊断和故障维修提供依据。 相似文献
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位于广西柳州市郊区的柳城县存在突出的臭氧(O3)污染问题,但目前尚未有当地O3污染成因分析的相关报道.为探究其O3污染成因,在2021年10月1~15日开展了116种挥发性有机物(VOCs)的在线连续观测,并对O3敏感性进行分析.结果表明,观测期间φ[总挥发性有机物(TVOCs)]平均值为27.52×10-9,其中污染过程(10月1~6日)φ(TVOCs)的平均值为32.15×10-9,比非污染过程(10月8~15日)高32.79%.从物种浓度来说,含氧挥发性有机物(OVOCs)贡献最高,贡献率为43.70%,其次是烷烃(23.00%)、芳香烃(11.75%)和卤代烃(7.35%).从臭氧生成潜势(OFP)来说,OVOCs对OFP的贡献率最高(41.96%),其次是芳香烃(32.60%)和烯烃(17.92%).观测期间VOCs主要来自机动车排放(32.44%)、生物质燃烧源(29.31%)、溶剂使用源(16.43%)、植物源(11.34%)和化工企业排放(... 相似文献
904.
钢铁行业是中国碳密集度最高的工业行业之一,为分析钢铁行业生命周期碳排放及碳减排潜力,从生命周期角度构建碳排放核算模型,以2020年为例开展实证分析,通过优化废钢使用量、化石燃料燃烧量、电力碳足迹因子以及清洁运输比例4项变量,对钢铁行业生命周期碳减排潜力作预测评估,同时使用敏感性分析确定影响钢铁生命周期碳减排因素的关键程度.结果表明,2020年中国钢铁行业全生命周期二氧化碳(CO2)排放总量约24.04亿t,其中原料获取和加工生产阶段是钢铁行业碳排放的关键环节,占钢铁行业生命周期CO2排放总量的98%以上.从CO2排放源类别分析,化石燃料节约和外购电力清洁化是钢铁行业降碳的重中之重.到2025年,通过推广低碳技术、优化电力结构、增加废钢炼钢量、提高清洁方式运输比例,分别可使钢铁行业实现20%、 6%、 5%和1%的碳减排潜力.化石燃料燃烧量对钢铁行业生命周期CO2排放的影响最显著,电力碳足迹因子和废钢炼钢使用量次之.关于钢铁行业节能低碳技术,短期内以推广轧钢工序与高炉炼铁工序低碳技术为主,未来随着电炉... 相似文献
905.
暴雨洪涝敏感性影响因子分析及评估--以江西安义县为例 总被引:1,自引:0,他引:1
由于区域地理环境存在差异,洪涝敏感性影响因子的选取主要根据区域地理特征及个人经验确定,缺乏统一的标准、系统的分析和科学的评价。洪涝灾害与影响因子之间是复杂的、多变量的非线性关系,与研究区的地质、地貌、土地覆盖等诸多因素密切相关。针对不同的研究区域,搜集尽可能全面的影响因子并对其进行优化选取是实现洪涝敏感性准确评估的前提和保证。南昌市安义县位于潦河中下游,是洪涝灾害的主要受灾区域。基于遥感影像数据和地理信息系统技术,以安义县为例开展暴雨洪涝敏感性影响因子分析及评估研究。首先,利用成灾前后哨兵一号雷达影像提取安义县2016年6月30日至7月5日暴雨洪涝的淹没范围,选取高程、降水、用地类型、距河流距离、坡度等15个洪涝敏感性影响因子。然后,基于随机森林模型对15个影响因子进行重要性排序,按照排序结果对影响因子逐步精简,并基于神经网络模型对影响因子进行优化选取。最后,基于优化选取后的影响因子,采用神经网络模型进行安义县洪涝敏感性评估,并用实例验证洪涝敏感性评估结果的可靠性。研究结果表明,在精简收敛指数、坡向、剖面曲率、地形位置指数和汇流动力指数5个最不重要的影响因子后,神经网络模型的性能有一定提升;敏感性等级为中等及中等以上区域主要分布在潦河两岸,约占安义县总面积的1/3,近70%的洪涝分布在敏感性中等及中等以上区域,洪涝发生在洪涝敏感性等级为中等及中等以上区域的可能性非常大,洪涝敏感性评估结果与安义县实际情况相符。 相似文献
906.
907.
908.
化学检测实验室目前使用的ISO/IEC17025(JJF1059-1999)测量不确定度评定方法较繁琐、容易造成遗漏或重复计算不确定度分量、而且某些不确定度分量难以准确量化。本文以红外分光度法测定水中石油类的试验为例,依据Top-Down技术的统计控制图法对该方法的不确定度进行了评定,相对容易、简便、客观。 相似文献
909.
使用多介质模型建模方法,构建了针对疏水性液体物质的顶空被动加标系统的动力学模型,以浮萍生长抑制试验系统和鱼类胚胎毒性试验系统为例,得出了3种不同性质的疏水性液体物质正壬烷、十甲基环五硅氧烷(D5)和邻苯二甲酸(2-乙基己基)酯(DEHP)在顶空被动加标系统中的浓度变化,并使用实测浓度对模型进行验证.结果表明,正壬烷和D5在两类系统中平衡24h后,水中浓度便已达到完全平衡时浓度的80%以上,而DEHP的平衡时间很长,不适合使用顶空被动加标系统开展试验,原因是DEHP的挥发性极低.实测浓度和模型预测结果偏差较小.敏感性分析表明,试验系统参数中容器直径对待测物质在水中浓度影响较大,因此可通过调整容器直径来缩短平衡时间,或提高平衡后化学物质在水中的浓度.使用所构建的模型可确定试验系统平衡时间、水中待测物质浓度和待测物质添加体积是否满足试验需求,并可通过敏感性分析来优化试验系统参数,提升试验效率和质量.以上结果完善了顶空被动加标系统应用的理论基础. 相似文献
910.
《安全与环境工程》2021,28(5)
目前对于社区户内燃气系统的风险评估大都为静态分析方法,且一般只对系统中单独组成部分进行建模,忽略了户内燃气系统风险复杂的耦合影响关系。针对现有风险评估方法的局限性,提出了一种基于图神经网络的社区户内燃气系统动态风险评估方法。该方法首先通过梳理社区户内燃气事故、分析社区户内燃气系统的风险源和风险影响因素,构建了社区户内燃气系统动态风险评估指标体系;然后将知识图谱用于社区户内燃气系统的场景构建,基于社区户内燃气系统的构成和指标体系确定知识图谱中的实体类型和实体特征,并在所构建的社区户内燃气系统知识图谱的基础上,提出了一种基于图神经网络的社区户内燃气系统动态风险评估方法;最后,以某一社区为例,对所提出的基于图神经网络的社区户内燃气系统动态风险评估方法进行验证。实例应用分析结果表明:该方法可以针对社区户内燃气系统风险复杂的耦合影响关系,实现社区户内燃气系统的安全动态风险评价,对社区燃气用户的安全管理具有一定的指导和参考意义。 相似文献