不同构造措施的钢管混凝土边框钢板剪力墙抗震性能试验研究

钢管混凝土边框钢板剪力墙是一种新型抗震剪力墙,为了比较不同构造措施对该新型剪力墙抗震性能的影响,进行了3个剪跨比为1.5的钢管混凝土边框钢板剪力墙低周反复荷载试验.其中,试验模型1为墙体钢板与边框柱钢管焊接,试验模型2为墙体钢板与边框柱钢管螺栓连接,试验模型3为墙体钢板开孔并与边框柱钢管焊接.通过试验研究,比较了各剪力...     

汶川地震中远场深覆盖土层动力反应分析

对上海余山地震台在汶川地震中测得的基岩波地震记录进行频谱特性分析,然后以同济大学教学科研综合楼场地土层为研究对象,应用水平成层土层地震反应的一维有限元方法,分析该深覆盖场地在这一实测地震记录作用下的动力反应,并将其与同济大学强震监测台在汶川地震中获得的地表波记录进行对比.结果表明:汶川地震的远场地震动记录中,基岩波的长...     

基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法研究

为确定燃气管网风险评估的关键风险因素,以A省各地市燃气管网为研究对象,基于燃气专家经验确定燃气管线风险等级,提出基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法。采用样本增强及随机抽样的方式,选取400个均衡样本作为管网评估数据输入,通过因子分析方法对其进行降维,得到3个公共因子并作为一级指标反向构建燃气管网风险评估指标体系;利用有序多分类Logistic回归方法,根据回归系数绝对值大小对风险因素进行重要度排序。研究结果表明：外界环境对燃气管网风险的贡献程度相对较高,管道自身因素和巡检养护次之。研究结果可为城市燃气风险防控提供理论依据和方法参考。     

基于遗传算法的生命线工程网络抗震优化设计

进行网络抗震可靠性分析的目的,不仅在于定量评价生命线工程网络系统的抗震性能,更重要的是利用这种分析工具指导网络抗震性能的优化设计。以无向边权网络系统为分析对象,分别以管网造价和系统抗震可靠度作为优化目标和约束条件,建立网络系统拓扑优化模型,利用递推分解算法作为网络系统抗震可靠性分析工具,并引入系统单元的灵敏度分析,采用遗传算法求解网络系统的拓扑优化问题,从而发展了一类工程网络抗震优化设计方法。实例分析结果表明,网络系统拓扑结构与系统可靠度之间有显著的正相关关系。     

粘弹性阻尼减震结构研究与应用的新进展

系统总结了国内外粘弹性阻尼器及粘弹性阻尼减震结构研究与应用的进展情况。阐述了粘弹性阻尼材料和粘弹性阻尼器的耗能原理;对目前开发和研究的一些新型粘弹性阻尼器及其性能进行了介绍,同时概述了对保证结构安全性具有重大意义的粘弹性阻尼器的耐久性和耐火性问题,介绍了不同的粘弹性阻尼器计算模型;从结构试验的角度说明了粘弹性阻尼减震结构的特性,着重说明了粘弹性阻尼减震结构的分析方法和设计方法,列举了粘弹性阻尼器的工程应用实例。进而提出了今后粘弹性阻尼器应用于土木工程领域里应加强研究的一些问题。     

大跨结构多维多点输入抗震研究进展

对于大跨度结构来说,应该考虑地震动的多维多点效应。从国内外发展现状及取得的主要研究进展和近期的发展动向等角度,对大跨度结构多维多点输入抗震的研究现状进行了系统的综述和总结。首先论述了多维地震动及其相关性,从地震动的各个分量之间的强度比、频率、持时及相关性等方面说明地震动分量的特性;然后论述地震动时空模型,侧重于反映地震动空间变化的相关函数模型的研究现状;最后比较了大跨度结构考虑多维多点输入的抗震计算方法,包括反应谱法、时程分析法以及随机振动分析法。对今后关于这一问题所应开展的研究提出了建议。     

基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展.提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储.基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持.以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该...     

某储罐区火灾多米诺效应场景推演

化工园区中危险源众多,一旦发生事故很容易在整个园区内蔓延和发展.针对化工园区内储罐密集,容易引发连锁反应导致事故扩大的特点,利用FDS软件对储罐火灾场景进行数值模拟,根据储罐所受热辐射确定化工园区内储罐火灾最可能的事故发生序列,并引入基于设备失效前时间的机械设备故障概率模型对罐区内单个储罐的火灾风险进行研究,得到储罐区...     

Application of dynamic risk analysis in offshore drilling processes

Process safety is the common global language used to communicate the strategies of hazard identification, risk assessment and safety management. Process safety is identified as an integral part of process development and focuses on preventing and mitigating major process accidents such as fires, explosions, and toxic releases in process industries. Accident probability estimation is the most vital step to all quantitative risk assessment methods. Drilling process for oil is a hazardous operation and hence safety is one of the major concerns and is often measured in terms of risk. Dynamic risk assessment method is meant to reassess risk in terms of updating initial failure probabilities of events and safety barriers, as new information are made available during a specific operation. In this study, a Bayesian network model is developed to represent a well kick scenario. The concept of dynamic environment is incorporated by feeding the real-time failure probability values (observed at different time intervals) of safety barriers to the Bayesian network in order to obtain the corresponding time-dependent variations in kick consequences. This study reveals the importance of real-time monitoring of safety barrier performances and quantitatively shows the effect of deterioration of barrier performance on kick consequence probabilities. The Macondo blowout incident is used to demonstrate how early warnings in barrier probability variations could have been observed and adequately managed to prevent escalation to severe consequences.     

基于BP神经网络的受限空间火灾联合探测方法

针对航空受限空间火灾探测高误报的问题,在现有技术成果基础上对多种火灾探测方式进行研讨,并提出1种基于BP神经网络技术的飞机机身内部受限空间火灾联合探测报警方法。该方法结合现有烟雾感应、气体传感器探测等常用火灾探测技术,以红外热成像探测为辅助手段,采用神经网络实现数据融合,对模拟实验舱火灾烟雾进行联合探测,在单一火灾探测方式基础上提高了探测准确率。