农业气象干旱指标研究综述

干旱作为最严重的气象灾害之一，已经对我国社会经济和人民生活造成严重影响。结合农业干旱和气象干旱基本理论，对农业气象干旱的定义及指标作了较为详细的综述与评价，指出了不同指标的优点和缺点，对今后的研究方向进行了展望，为干旱的监测和评估及农业防灾减灾研究提供了方法和依据。     

昆明-楚雄-大理-丽江地区地震软风险区划实例

应用云南省昆明市、楚雄州、大理州、丽江市1900—2000年这100年内M≥5．0的地震记录资料，对该地区的地震灾害软风险区划进行了实例分析。结果表明，软风险区划图是以带有“层”结构的地图形式表述风险评估结果的，而“层”是根据可能性水平来划分的。因此，软风险区划图对分析结果的表述，不仅能对风险分析提供更多的信息，而且能提供风险值可信度的信息，从而使风险图“服务信息”丰富化。     

气候条件变化对棉纤维品质的影响

对棉纤维品质试验的结果分析表明，其长度受气候条件的影响不明显，而比强度和麦克隆值则明显受气候条件的影响。从变异值分析，受气候影响大小顺序是：比强度〉发克隆值〉长度。影响比强度的气候因子主要是日均温、累积降水量和相对湿度，影响麦克隆值的气候因子主要是日均温和累积降水量或夜均温、累积降水量。并确定影响比强度的日均温最低临界值为24．5℃，最适值为26．1℃，铃期累积降水量的最高临界值为109．9mm，最适值为44．6mm，栩对湿度的最高临界值为77．7％，最适值为67．9％。麦克隆值适宜范围的日均温为20．5～24．8℃，累积降水量为108．2～308．2mm。长度适宜范围的最低温度为14．7～20．8℃，相对湿度为84．7％～89．5％。这些因子和指标的确定为建立棉纤维品质的定量模型奠定了基础。     

采用磁流变阻尼器的地震结构模糊控制

以磁流变阻尼器所在层的层间位移和层速度响应为输入变量，以控制电流为输出变量，根据抗震规范和实际经验提出了模糊控制器的合理的设计方法。对一个3层钢筋混凝土结构进行了实例分析，结果表明，模糊控制无论是对于位移响应还是加速度响应都有较好的控制效果。     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.     

以人为因素为中心的航空安全多级模糊综合评价

在航空安全中,根据SHEL模型,以人为因素为中心,列出影响航空安全的一级和二级指标进行多级模糊综合评价,得出各指标对航空安全的影响权重,从而采取相应措施,即加强组织内的横向纵向沟通交流,加大机务方面的培训力度,严格按照标准操作程序,形成公正合理、积极向上的企业文化,以提高航空安全.     

高层建筑火灾中安全疏散的评价分析

由于高层建筑的迅猛发展,高层建筑的火灾防范和安全疏散成为一个重要的研究课题。笔者阐述高层建筑的火灾特点,以及人员安全疏散的安全评价在消防中的重要作用;综述火灾危险分析的方法;介绍几种可以用于安全疏散的评价方法,并结合各种评价方法的优缺点进行了比较。根据实际情况,选择了模糊综合评价法对某一高层建筑作了简单的算例,从其结果中可以看出:疏散楼梯、防排烟和通风空调系统及事故疏散标志、通信设备存在一些问题,需要整改,以确保人员疏散的安全性;制定相应的应急预案,调整人员疏散策略,确保火灾中人员安全、及时、迅速撤离火灾现场,至安全区域。     

在役化工装置安全评价模式的研究

根据在役装置安全评价的两类目的,分析现有在役化工装置安全评价模式中存在的不足;提出在役化工装置安全评价的一个新思路和新模式;给出了基于新模式的安全评价程序,并对该评价程序各个步骤及采用的评价方法组合进行了较为详细的讨论,其关键是建立评价指标体系。该评价模式既能查找出装置中存在的具体安全隐患,也能给出装置总的安全评价结论。同时指出,安全评价指标体系的建立和完善应成为安全管理的一项标准化、基础性工作。该评价模式的思路不仅适用于在役化工装置的安全评价,也适用于其他系统安全现状评价,是对进一步完善当前安全现状评价工作的一个有益尝试。     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。