基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43％减小到1.46％,其平均误差由4.00％减小到1.01％,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测.     

基于证据理论的煤矿瓦斯涌出组合预测

为提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确度,引入证据理论组合预测方法。根据瓦斯涌出量及其主要影响因素间的实验数据,采用3个不同的粒子群神经网络模型对涌出量进行初步预测。并由BP、RBF网络对预测误差及预测点的影响因素进行分析建模,以获取每个模型的可信度。再利用证据理论对其进行合成,确定组合模型的权值,最终实现对瓦斯涌出量的组合预测。实例结果表明,该组合预测方法的平均绝对误差、均方误差分别为18.5%、5.8%,均小于神经网络组合法及等权平均法的相应预测误差,适用于煤矿瓦斯涌出量预测。     

脑部外源性颗粒态污染物的识别与追踪

大量流行病学研究表明大气细颗粒物污染的长期暴露与脑血管、行为障碍、神经退行性疾病等脑部疾病的发生或恶化关系密切,然而,目前关于脑部外源性颗粒态污染物的认识仍近乎“黑箱”状态,这已成为准确认识环境污染对脑部健康风险研究的瓶颈问题.本文综述了当前脑部外源性污染物,特别是颗粒态污染物研究的最新进展,提出基于非靶向分析技术、同位素追踪技术等建立脑部外源性颗粒态污染物识别、表征和溯源的系统研究方法,解析入脑外源性颗粒态污染物信息,追踪典型污染物入脑的暴露途径、跨生物屏障转运、代谢归趋及生命周期.为进一步阐明外源性颗粒态污染物对脑部重要生理功能及生命过程的扰动机制提供方法学支撑和科学支持.     

固废填埋场地土壤-地下水的砷污染反应运移模拟与源强识别

污染场地土壤-地下水系统中污染组分源强的精准识别是实现地下水污染高效治理与有效防控的根本前提.针对某固废填埋场地1号、3号地块地下水As(Ⅲ)浓度出现高值异常,采用统计相关分析方法分析了地下水中As(Ⅲ)与其他检出特征组分的相关关系,确定了As(Ⅲ)与PO₄^3-之间的竞争吸附反应是地下水中As(Ⅲ)污染的主要原因;随后采用表面络合模型(SCM)模拟竞争吸附反应,并建立了基于TOUGHREACT的场地土壤-地下水系统As(Ⅲ)污染组分反应运移模型;最后利用粒子群优化(PSO)算法构建了污染地块As(Ⅲ)污染的源强识别的模拟优化模型.结果显示:(1)固废中存在的磷酸盐能解释污染地块土壤不同深度As(Ⅲ)含量较背景值偏高的现象;(2)构建的土壤-地下水系统As(Ⅲ)运移模型可较好地模拟As(Ⅲ)与PO₄^3-竞争吸附反应;(3)优化识别出1号和3号地块的As(Ⅲ)污染源强分别为187.25μg·L^-1和192.49μg·L^-1.研究表明,基于PSO算法的模拟优化模...     

Fe3O4@SiO2-NH2磁性复合纳米材料对铀(Ⅵ)的吸附性能

采用化学共沉淀法制备Fe_3O_4磁性纳米粒子,利用正硅酸乙酯的水解在其表面包裹SiO_2,以3-氨丙基三乙氧基硅烷(APTES)对复合粒子进行表面氨基化制备出Fe_3O_4@SiO_2-NH_2;采用红外(FT-IR)、扫描电镜(SEM)、磁滞回线等手段对复合粒子进行了表征.结果显示,制备的复合粒子呈微球形,粒径相对均匀,大约在200 nm.并采用静态吸附的方法进行批量实验,研究了该复合纳米材料作为吸附剂在不同条件下对U(Ⅵ)的吸附性能.实验结果表明,固液比1∶200、温度35℃、吸附平衡时间30 min、pH 5的条件下,复合粒子对U(Ⅵ)的吸附效果最佳,为95%左右.准二级动力学模型能更好地描述粒子对U(Ⅵ)的吸附动力学过程;吸附可用Freundich等温模型较好地描述,说明为多分子层吸附.实验表明所制备的氨基化磁性复合纳米粒子对溶液中U(Ⅵ)具有优良的吸附性能,有望成为一种能够有效处理含铀废水的吸附材料.     

航空电子设备大气中子单粒子效应辐射应力计算方法

本文提出了一套简易的航空电子设备大气中子单粒子效应辐射应力的计算方法。     

RBF神经网络可靠度分析方法在边坡稳定性研究中的应用

针对边坡稳定性可靠度分析,当状态函数无法显式表达且传统计算方法求解复杂问题困难时,提出一种基于ABAQUS和粒子群优化径向基函数神经网络的可靠度分析方法。基于ABAQUS的强度折减方法计算所选随机变量对应的安全系数,利用径向基函数神经网络的数据拟合功能,建立模型并映射出安全系数和随机变量之间的关系,构造响应面功能函数;利用蒙特卡罗生成的大量随机样本代入功能函数得到相应的安全系数,进而计算边坡的失稳概率和可靠度指标来反映边坡稳定性。研究结果表明:相对于传统方法,本文方法计算效率更高、误差更小,适合实际工程应用。     

超小型液体旋流分离器的研究

这是用超小型液体旋流分离器从水中分离固体粒子的性能实验。在旋流分离器下向流排出口内插入一个圆锥流量调节器。实验中使用的固体粒子为玻璃球，平均粒子径为4．84μm。通过实验发现了装有圆锥流量调节器旋流分离器有较好的性能，与普通型的相比，其压力损失约减少7％，分离效率增加10％。     

Cu/ZnO-RGO的抗菌性能及应用

采用溶胶-凝胶法制备铜锌复合氧化物（Cu/ZnO）,并将Cu/ZnO纳米粒子负载到还原氧化石墨烯（RGO）表面制备Cu/ZnO-RGO复合材料.对Cu/ZnO-RGO复合材料进行表征分析及抗菌性能考察,结果表明,Cu/ZnO纳米粒子成功负载在RGO表面,负载前后Cu/ZnO纳米粒子形态不发生改变,复合材料纯度较高.Cu/ZnO-RGO复合材料对大肠杆菌与金黄色葡萄球菌均有着优异的抗菌性能,可以破坏细菌细胞膜,导致细菌内容物流出,延长细菌进入对数生长期所需的时间.当RGO质量分数为15%?Cu/ZnO-RGO复合材料使用量为120μg/mL时,在循环冷却水系统中作用2h即可拥有96.76%的抗菌率.     

油粒子模型中扩散系数对油膜扩展影响分析北大核心

针对油粒子模型中油膜扩展面积计算不足的问题,运用GNOME溢油轨迹模型模拟平静水面上的油膜扩展行为,与Fay提出的油膜扩展理论公式进行对比分析,剖析了油膜在重力-惯性力、重力-粘性力和表面张力-粘性力三个阶段作用下油膜面积的变化特征。模拟结果表明,在油膜前期自身扩展过程中,重力-惯性力作用对油膜面积扩展影响最大,重力-粘性力影响次之,表面张力-粘性力影响最小。油膜受自身重力、惯性力、粘性力和表面张力作用的平均扩展速率约为186 m^2/s,与扩散系数取为4.2 m^2/s的扩散范围一致。模拟结果为溢油数值模拟经验参数的选取和溢油模型的进一步完善提供理论依据和技术参考。