基于RF-PSO的塔吊事故可能发生阶段预测与分析

塔吊在高层建筑的施工现场较为常见,为了探索塔吊事故的影响因素,对塔吊事故可能发生阶段进行预测,建立了塔吊事故的人为因素分析分类系统（HFACS）模型框架,明确了塔吊事故的影响因素;利用卡方检验对事故致因进行特征选择及量化分析,提出了一种基于粒子群优化算法优化随机森林预测模型（RF-PSO）。结果表明：RF-PSO模型的预测是可靠的,训练后的RF-PSO模型可以预测塔吊事故可能发生的阶段,影响因素塔吊安装不符合设计要求、缺乏沟通和个人防护设备缺失发生的概率越大,塔吊事故分别在安拆阶段、吊装阶段和攀爬阶段发生事故的可能性越大。研究结果可为塔吊施工现场管理提供理论依据。     

地下车库火灾烟气运动的数值模拟

以CFD软件PHEONICS为基础,采用SIMPLE算法求解N-S方程,对地下车库火灾中烟气的流动、传热与燃烧过程进行数值模拟,得到着火空间的浓度场、速度场及温度场分布等。通过对两种条件下(侧排系统、顶排系统)火灾烟气运动的数值模拟,得出相同条件下顶排系统的排烟性能明显优于侧排系统的结论。     

量子粒子群优化算法在结构参数识别中的应用

系统识别问题可以转化成一高维多模优化问题。针对基本粒子群优化在分析此类问题时容易出现早熟收敛从而导致局部优化和较大误差的缺陷,提出将量子粒子群优化算法(QPSO)应用于结构参数识别。QPSO具有参数少、编程简单、易实现、收敛速度快、可以避免早熟收敛、能够迅速在全局找到最优解的特点。本文在测量数据不完备且含噪声污染,参数质量、刚度和阻尼等信息缺乏的情况下,通过数值模拟以及在真实结构参数识别中的应用,验证了QPSO的有效性。     

交通噪声地图的声源反演及修正计算

交通噪声地图是环境噪声管理的重要工具,为了减小大范围噪声地图绘制时产生的预测误差,提出了一种基于监测数据的声源特性反演算法,给出了噪声地图修正计算的详细方法和步骤.该算法利用原始噪声地图的计算结果参与计算来提升修正求解效率,避免对预测模型参数进行直接修改,保证修正区域的计算结果符合预测模型中的声传播规律.在自主研发的噪声地图绘制软件中实现该反演修正算法,并对北京某示范区噪声地图的求解和修正计算来验证算法有效性.6组实验结果分析得出,该算法在监测点位置处的修正误差小于1.1dB,而在非监测点位置处也均对原始预测值进行了不同程度的修正改善,其误差程度与监测点主要声源对监测点的贡献率及监测点的影响范围有关,在监测点控制范围内的预测值误差在2.5dB以下.实验证明该算法能够有效的对交通噪声地图进行修正更新计算,并在保证满足预测模型声传播规律不变的情况下改善噪声地图求解质量.     

环境模型参数优化方法的比较

模型参数优化是通过极小化目标函数使得模型输出和实际观测数据之间达到最佳的拟合程度.由于环境模型本身的复杂性,常规优化算法难以达到参数空间上的全局最优.近年来,随着计算机运算效率的快速提高,直接优化方法得到了进一步开发与广泛应用.本文比较了CRS、SCEUA、SA和Annealing-Simplex等4种算法应用于环境模型参数优化的结果和计算效率.     

母管制机组脱硫设施考核算法的研究及应用

对母管制运行燃煤机组和脱硫设施各项参数进行综合分析,研究设计出针对母管制运行机组脱硫设施考核的加权算法。实践证明:该算法能够准确、快速、直观地考核母管制机组脱硫设施运行状况和单机组大气污染物排放情况,为母管制机组脱硫设施的管理提供支持。     

基于CNN的化工园区火灾火焰图像识别研究

为及时发现化工园区火灾事故,降低事故损失,利用卷积神经网络(CNN)建立化工园区火灾实时检测系统。基于CNN-YOLOv5算法训练化工园区火灾数据集和普通火灾数据集,分析对比2个数据集的损失值、召回率、精度和类别平均精度。其中,化工园区火灾数据集的损失值和召回率略低,但精度和类别平均精度高于普通火灾数据集,证明通过CNN检测化工园区火灾的可行性。结果表明：基于火灾检测结果,借助PyQt5程序框架设计化工园区火焰图像识别软件系统,可实现对化工园区火灾火焰图像和视频的识别应用,扩大该方法适用范围。基于CNN的YOLOv5目标检测算法可以实时检测化工园区火灾,其检测方法具有便携性、检测结果具有可靠性,可提高化工园区的安全管理水平。     

基于混合分解技术的鲁棒极限学习机的风速预测

提出一种基于混合分解技术的改进鲁棒极限学习机的风速预测模型。混合分解技术的特殊性在于采用变分模态分解,把互补集合经验模式分解所产生的高频固有模态函数进一步分解为多个模态分量,以提高短期风速预测的精度。然后对混合分解技术分解得到的全部风速分量分别建立鲁棒极限学习机模型进行预测,并采用一种改进鲸鱼优化算法对鲁棒极限学习机的参数进行微调。最后,根据西班牙某-风电场实际风速数据进行风速多步短期预测。实验结果表明:基于混合分解技术和改进鲸鱼优化算法优化鲁棒极限学习机的组合预测模型在风速预测.中取得较好的预测效果。     

电力系统在线安全分析与预警系统实用化研究

针对在线安全分析及预警系统部分结果无法达到指导在线运行要求的问题,提出了暂态稳定曲线在线分析、小干扰稳定振荡模式在线辨识、电压稳定薄弱点在线辨识、危险断面在线搜索的实用化算法。实际系统应用结果表明,该算法取得了良好的效果,能够在线为电网调度运行人员提供决策依据。