基于SSA-BP与SSA的地下水污染源反演识别

应用基于SSA-BP神经网络替代模型的模拟-优化方法和SSA研究了地下水污染源位置及释放历史的反演识别问题。并在建立地下水水流模型时,应用Cholesky分解方法建立含水层渗透系数连续场,该方法相比于普通的参数分区方法更好地描述了水文地质参数的非均质性。结果表明:SSA-BP神经网络替代模型对模拟模型具有较高的逼近精度,其平均相对误差仅有3.21%。应用SSA求解优化模型,能够快速准确地识别出点污染源的位置及释放历史。SSA对污染源位置的反演识别相对误差在10%左右,对污染源源强的反演识别相对误差不超过4%。因此,本文所提出的方法是一种有效的地下水污染源识别方法,可为污染责任认定及污染修复方案的优化提供参考。     

新型复合垃圾衍生燃料的制备及性能分析

为了提高城市生活垃圾资源化利用的效率,采用室温冷压有粘结剂成型的方法将城市生活垃圾和煤按一定的配比制成新型复合垃圾衍生燃料,研究了成型压力、配比对衍生燃料的热稳定性、机械强度、粘结性以及发热量的影响.试验结果表明,在生活垃圾中加入煤可有效改善衍生燃料性能,增加其热值,在成型压力为25 MPa,煤配比为20%时复合衍生燃料的性能最优.     

基于时间的进场航班效率评估方法研究

终端区作为空中交通的起讫点,是拥堵、延误的多发区,其运行效率对航班整体的运行效率至关重要。欧洲航行安全组织(EUROCONTROL)采用畅通进场时间(Unimpeded AMSA Time)作为量化进场效率的标杆。我国目前还没有明确的进场效率量化指标,因此可以借鉴畅通进场时间这个指标来评估进场效率。以首都机场为研究对象,首先对进港航班ADS-B数据进行预处理来计算进场时间,然后利用K-means聚类算法对航班进行分组,运用回归分析法找寻与终端区拥挤程度关联性最强的解释变量,提出关于畅通航班拥挤阈值的方法来计算畅通进场时间,最后用时间效率指标对进场效率进行评估,得出5月首都机场的进场效率为83. 39%,可为进场效能评估提供参考。     

Failure Mode and Effect Analysis using an integrated approach of clustering and MCDM under pythagorean fuzzy environment

Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) is an effective risk analysis and failure avoidance approach in the design, process, services, and system. With all its benefits, FMEA has three limitations: failure mode risk assessment and prioritization, complex FMEA worksheets, and difficult application of FMEA tables. This paper seeks to overcome the shortcomings of FMEA using an integrated approach based on a developed Pythagorean fuzzy (PF) k-means clustering algorithm and a popular MCDM method called PF-VIKOR. In the first step, Pythagorean fuzzy numbers (PFNs) were used to collect Severity (S), Occurrence (O), and Detection (D) factors for failure modes to incorporate uncertainty and fuzziness into subjective judgments. Afterward, failure modes were clustered by developing a novel k-means clustering algorithm that accepts PFNs as input. Finally, the PF-VIKOR approach was used to analyze the ordering of cluster risks. The proposed approach was implemented in the dehydration unit of an Iranian gas refinery and the results were compared with the traditional FMEA. The findings showed the flexibility and applicability of the proposed approach in addressing real-world problems. This research provides two key contributions: (1) designing a PFN-based k-means clustering algorithm that tackles FMEA limitations and (2) using the PF-VIKOR method for prioritizing and evaluating failure mode clusters.     

基于BP神经网络的饱和砂土液化判别方法

基于唐山地震中大量的砂土液化现场实测资料,选取描述地震动特性的烈度、震中距、地面峰值加速度和描述砂土层埋藏环境条件的地下水位、标贯点深度(土层深度)、上覆非液化覆盖土层厚度、有效覆盖压力,以及表示砂土自身属性的标准贯入锤击数、平均粒径、不均匀系数、修正标贯击数共11个指标的不同组合作为输入变量,采用快速BP算法和LM算法构造了饱和砂土液化判别的BP神经网络预测模型.通过所建网络模型的训练、验证和应用,结果表明:(1)所建14个BP神经网络模型都是有效的,液化判别的准确度与模型输入变量的不同组合有关;(2)增加网络模型的节点(考虑因素较多)并不一定能够提高BP神经网络模型的液化判别准确度,反而增加了BP神经网络模型的复杂性和学习时间;(3)两种算法的BP神经网络模型都有很高的液化判别准确度,LM算法的计算速率要比快速BP算法快得多,但在计算过程中需要更多的内存,建议采用LM算法;(4)采用所提BP神经网络模型的权值与阈值进行其它预测样本的液化判别时,判别结果可能偏于保守;(5)从影响砂土液化的主要因素、获取指标难易程度考虑,在与<建筑抗震设计规范>砂土液化判别公式考虑指标一致的情况下,建议采用BP神经网络模型M4或M5a,该模型简单、方便,且其预测准确度远高于<建筑抗震设计规范>的砂土液化判别准确度.     

蚁群算法在马斯京根模型参数估计中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,该算法具有许多优越的性质.研究了一种可用于求解连续空间优化问题的蚁群算法策略,针对洪水演算的马斯京根模型参数估计问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型进行了求解.应用实例表明,蚁群算法在求解连续空间优化问题中是很有效的,可以广泛应用于各种自然灾害模型的优化问题.     

表面活性剂对极性有机物在沉积物上吸附的影响

研究了苯酚、苯胺和对硝基苯酚在沉积物-十二烷基苯磺酸钠(SDBS)体系中的分配特性.结果表明200mg/L和1200mg/L的SDBS存在下,苯胺和对硝基苯酚的沉积物-水分配系数均增大,分配作用的增大倍数与有机物的K_ow呈正相关;苯酚的分配系数则因表面活性剂存在浓度的不同分别增大和减小.十二烷基硫酸钠(SDS)、Triton X-100(TX100)和Brij30存在下,苯酚等温吸附实验表明:表面活性剂浓度约低于其临界胶束浓度(CMC)时,苯酚的吸附量增大;表面活性剂浓度约高于其CMC时,苯酚的吸附量比纯水中的吸附量小.     

不同喷射方式对柴油/甲醇组合燃烧尾气中甲醛排放的影响

在一台经过改装的压燃式柴油机上进行了柴油/甲醇组合燃烧试验,对比了甲醇的不同喷射方式(顺序喷射与连续喷射)对组合燃烧尾气中甲醛排放的影响.试验结果表明,顺序喷射方式下尾气中的甲醛浓度要低于连续喷射尾气中的结果,在低负荷工况时,顺序喷射最大降低量达32%,在中高负荷工况下,两种喷射方式的甲醛排放相差不大.对比甲醇对柴油相同替代率时,两种喷射方式均表现在低负荷时的甲醛排放最多,而且甲醛排放差值也较大.此外,试验结果还表明,顺序喷射的燃料经济性要优于连续喷射.     

纳米RuO2－TiO2光电催化处理农药废水研究

采用自制的负载型纳米RuO₂－TiO₂光催化剂对农药厂生产废水进行光电催化降解试验。考察了煅烧时间、催化剂用量、光辐照强度、电流密度、废水初始pH值和反应时间对废水COD和色度去除率的影响。结果表明，自制光催化剂光电催化性能显著，最佳光电催化活性是同样降解条件下、同样含量的Degussa P－25 TiO₂的1.38倍，是Ru_0.3Ti_0.7O₂的1.81倍。其COD和色度去除率分别为64.3%和95.2%。     

环境监测优化布点的人工神经网络模型

采用B－P算法的人工神经网络,对选定的标准样本进行训练,用训练结束后网络的稳定权值和阈值,并结合标准样本的网络输出,即可对环境监测样点进行优选。应用于大气环境监测优化布点的实例结果表明,人工神经网络用于环境监测优化布点是可行的