超细水雾抑制受限空间轰燃有效性实验研究

抑制轰燃能有效降低火灾造成的人员伤亡与财产损失.通过搭建超细水雾抑制受限空间轰燃的小尺寸实验台,研究了超细水雾抑制轰燃的有效性及其影响因素.研究发现,超细水雾抑制轰燃的效果依赖于雾通量、施加时刻、施加位置等因素.在雾通量充足时,早期施加的抑制效果优于晚期施加,从受限空间底部施加的抑制效果强于从侧上方施加;雾通量不足时,超细水雾的强化燃烧功能将加速、加剧轰燃的发生.     

细水雾与火灾烟气相互作用的实验和数值模拟研究

通过模拟实验研究了细水雾与火灾烟气的相互作用,揭示了细水雾作用下烟气温度及组分浓度的变化规律。同时利用FDS程序计算了细水雾作用下烟气温度和组分浓度随时间的变化规律,利用实验数据对计算结果进行了准确性验证。结果表明只要计算网格匹配合理,FDS可以较为准确地预测细水雾作用下烟气温度和组分浓度的变化规律。在实际的细水雾灭火系统工程应用中,可以利用FDS场模拟方法预测灭火过程中火场温度及组分浓度等特性参数的变化规律,这对灭火系统的优化设计具有一定指导意义。     

细水雾灭火技术在电气环境的研究与进展

介绍了细水雾的定义和主导灭火机理，对细水雾、水喷淋及气体灭火技术在电气环境的应用进行了比较，说明了细水雾用于电气环境火灾防治的优点及不足。结合前人实验结果系统地阐述了细水雾的导电性、细水雾作用下电气设备击穿强度变化规律、细水雾的滞空性及烟气冲刷能力。重点回顾了国际上细水雾用于计算机、程控交换机及发电机等电气设备火灾防护的可行性及有效性研究，描述了细水雾作用下带电工作的计算机、发电机、程控交换机等设备的稳定性和可靠性，讨论了雾滴粒径、雾滴速度、雾通量及障碍物遮挡程度等因素对扑灭电气火灾有效性的影响，介绍了国际上细水雾灭火技术在电气环境的应用现状。     

某地下隧道细水雾灭火有效性的FDS模拟研究

隧道火灾由于其特殊性,对灭火系统要求较为特殊.细水雾灭火技术作为一种较为现代并且清洁、高效的灭火技术,广泛应用于地下隧道的灭火工作中.利用火灾场模拟软件FDS模拟研究证实了成都某商业区地下隧道中细水雾灭火技术在抑制隧道火灾烟气、降低温度等方面的有效性.指出细水雾灭火应与机械排烟合理有效地结合才能够达到最佳的灭火效果.     

细水雾作用下固体PMMA燃烧特性的实验研究

利用三维激光粒子动态分析仪对细水雾喷嘴的雾场特性进行了测量,选择固体PMMA(聚甲基丙烯酸甲酯)作为典型燃料研究细水雾与聚合物火焰的相互作用过程,重点考察细水雾抑制熄灭PMMA火的机理以及细水雾对PMMA燃烧特性的影响.结果表明,在细水雾扑灭PMMA火的不同阶段,主导灭火机理不同.在火焰抑制初期,火焰冷却与氧气稀释起主导灭火作用;但火焰完全被熄灭,依赖于细水雾对燃料表面的有效冷却.细水雾可以有效降低PMMA火的热释放速率与组分生成速率,但氧浓度的降低会使燃烧变得更加不充分,有毒产物的生成比例提高.细水雾对烟气也具有显著的洗涤与冲刷作用,不仅提高了火场的能见度,还能吸附与溶解有毒产物,促使烟颗粒凝聚,从而降低聚合物火灾烟气的危害性.     

细水雾有效雾通量的称重法测量研究

雾通量是影响细水雾灭火性能的关键参数之一,前人研究它对灭火性能影响时,通常分析的是细水雾的总通量.为了将与火焰或燃料发生相互作用的细水雾从总量中加以区分,定义这部分雾通量为有效雾通量.测量雾通量主要有两种方法,一种是量杯收集法,另一种是间接测量积分计算法.在量杯收集法的基本思路上,提出了有效雾通量的称重测量法.通过建立细水雾发生系统与电子天平实时称重系统,实验验证了称重法测量的可行性.结果表明:称重法可以实时、有效获得细水雾的有效雾通量;且不同高度平均雾通量随高度变化的规律与一定假设前提下的理论推导结果能够较好地吻合,由此得到了有效雾通量空间分布的近似计算方法.在计算获得了有效雾通量空间分布的基础上,如果通过实验得到有效雾通量与细水雾灭火性能的对应关系,就可以分析出不同雾场不同区域的灭火性能分布,有效减少灭火实验次数.     

压力对细水雾抑制汽油池火影响数值模拟

利用火灾动力学仿真软件(FDS)软件模拟研究低、中、高3种压力下细水雾对汽油池火的抑制过程。对比分析细水雾压力为1、3和5 MPa时的火焰区域内温度变化、烟气中O2和CO体积分数变化、灭火时间以及灭火用水量等情况。结果表明:细水雾抑制池火的过程可分为3个阶段,分别是火焰初步抑制阶段、火焰增长阶段和火焰再次抑制阶段。增加细水雾的释放压力,可以明显降低火焰温度,有效抑制火焰的发展。综合考虑灭火时间和灭火用水量的影响,中压细水雾具有灭火迅速、节约用水的优点。     

顶部排烟耦合细水雾作用下的火灾烟气特性

利用长宽高为6m×15m×2m的隧道模型，进行了顶部排烟和细水雾灭火实验.通过对各测点烟气温度、火焰温度、CO含量及能见度的测试，分析了不同的顶部排烟以及细水雾耦合作用模式对火灾烟气的控制效果.结果表明:顶部排烟加快了柴油燃烧速率，顶部排烟耦合细水雾的冷却作用明显.在火灾增长阶段(50s)，细水雾耦合顶部排烟对于烟气控制效果最优；在火灾充分发展阶段(90s)，细水雾耦合顶部排烟作用易引起沸溢及轰燃，且细水雾喷洒瞬间，火焰强化现象最明显，CO含量迅速上升.顶部排烟对于能见度的提高效果明显；单独施加细水雾虽然能起到控制烟气的作用，但会使能见度进一步降低；在顶部排烟的耦合作用下，烟气经细水雾吸附沉降后能见度的提高速率增大.     

感应式荷电细水雾对瓦斯爆炸传播速度的影响

为了研究荷电细水雾对瓦斯爆炸火焰传播速度的抑制效果及抑爆机理,基于静电感应原理,设计荷电细水雾发生及其瓦斯抑爆装置,并开展一系列荷电细水雾抑制瓦斯爆炸的实验研究。分析在不同荷电极性、荷电电压及雾通量下,荷电细水雾对爆炸火焰传播速度的影响。研究结果表明:与普通细水雾相比,荷电细水雾能更有效地降低瓦斯爆炸火焰传播速度,且随着荷电电压的增大,荷电细水雾对火焰传播速度的抑制效果显著增强;同时荷负电荷的细水雾抑爆效果比荷正电荷的细水雾更好。当细水雾加载电压为8 k V时,火焰平均传播速度下降62.12%,火焰瞬时速度下降45.67%。     

细水雾灭火技术研究进展

介绍了细水雾灭火技术在国内的主要研究进展．着重阐述了细水雾雾特性测量方法、雾发生方法及灭火有效性实验，并对细水雾的灭火机理和灭火技术未来的发展方向进行了讨论．细水雾的雾特性参数决定了它的灭火性能，目前对其测量的主要方法有LDV／APV、DPIV及扩展的DPIVS技术．传统的雾发生方法有着或多或少的缺点，因而新型的雾发生方法得到广泛地研究，如气泡雾化，所以我们对不同的雾发生方法进行了比较．此外通过一系列的小尺度和全尺度实验研究了细水雾在不同火灾场景下的灭火有效性．     

Quantum-inspired evolutionary tuning of SVM parameters

The most commonly used parameters selection method for support vector machines （SVM） is cross-validation, which needs a long- time complicated calculation. In this paper, a novel regularization parameter and a kernel parameter tuning approach of SVM are presented based on quantum-inspired evolutionary algorithm （QEA）. QEA with quantum chromosome and quantum mutation has better global search capacity. The parameters of least squares support vector machines （LS-SVM） can be adjusted using quantum-inspired evo- lutionary optimization. Classification and function estimation are studied using LS-SVM with wavelet kernel and Gaussian kernel. The simulation results show that the proposed approach can effectively tune the parameters of LS-SVM, and the improved LS-SVM with wavelet kernel can provide better precision.     

基于混沌最小二乘支持向量机的软测量建模

提出一种改进算法,用来解决现有最小二乘支持向量机方法在处理大规模样本软测量建模问题时出现的模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定等问题.对样本集进行预处理,通过计算样本间欧氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中1/3的样本以简化支持向量机模型结构并提高计算速度.定义了一种混沌映射构成混沌系统并分析了其遍历性.应用改进的混沌优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力.将改进算法用于丙烯腈收率软测量建模中,仿真实验结果表明:模型精度较高,泛化性能好,满足现场测量要求.     

一种新的支持向量回归预测模型

运用支持向量机（SVM）理论，建立了一种新的支持向量回归（SVR）预测模型.模型的求解可转化为二次规划问题，并能实现模型参数的自动选择.用此模型对我国粮食产量增长率的预测表明，模型具有较好的概化能力.     

基于合成核支持向量机的高光谱土地覆盖分类

提出一种基于合成核支持向量机的高光谱数据分类方法。该方法首先对高光谱数据进行分组, 对得到的不同数据组分别运用支持向量机方法进行分类参数的优化, 然后组合不同的核函数来综合不同的数据组, 得到最终的分类结果。利用华盛顿地区 HYDICE 高光谱数据对所提出的方法进行评价和验证, 结果表明, 基于合成核支持向量机的高光谱图像分类, 可获得比传统支持向量机更高的分类精度。     

高炉透气性指数智能预测模型

高炉透气性指数是生产中最重要的监控参量之一,对透气性指数未来趋势的把握,于高炉操作者而言至关重要.通过支持向量机结合小波分析建立一个高炉透气性指数的预测模型,将历史四点透气性指数通过7层小波分解.使其波动范围变窄,结合相关的操作参数针对分解后的8个小波分量通过支持向量机建立8个预测子模型,最后通过预测分量的重构得到预测值.模型四点预测误差较小,并能满足高炉短期调节时限的要求.     

直线振荡电机支持向量机非参数建模

为了寻找反映直线振荡电机参数与性能输入输出传递关系的快速计算模型，利用有限元分析法，建立了直线振荡电机非参数建模的基本数据计算模型，根据基本数据计算模型，引入支持向量机（Support Vector Machines，SVM）非参数回归建模方法，建立了用于直线振荡电机参数与性能之间输入输出传递关系的SVM计算模型，为电机参数优化过程提供了方便快捷的在线计算方法。通过SVM模型和有限元模型输出推力的比较，验证了直线振荡电机支持向量机非参数建模的可行性。     

模拟退火算法与支持向量机在机械故障诊断中的应用

为提高支持向量机在机械故障诊断测试中的分类正确率,将模拟退火算法与支持向量机相结合,用模拟退火算法优化支持向量机核函数及其参数,再将故障特征输入支持向量机进行故障识别.诊断实例表明,该方法与传统支持向量机方法相比能得到较高的诊断精度.     

基于正反馈的支持向量机

在分析现有的基于高斯核的支持向量机(包括基于K-邻域法的支持向量机)的优缺点的基础上,通过对支持向量机之所以能够描述数据集的分布特征的本质进行分析,突破目前在构造支持向量机中存在的"所有支持向量与样本之间的在特征空间中的内积所对应的核函数参数一定要相等"的这一苛刻要求,提出了用于模式识别的基于正反馈的支持向量机.给出了基于正反馈的支持向量机的算法.通过对人工数据和现实数据的仿真实验,表明基于正反馈的支持向量机在推广性能方面明显优于现有的支持向量机.     

基于全局优化支持向量机的多类别高炉故障诊断

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求,提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先,采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化;然后,利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理;最后,构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明,通过对故障训练样本有意义地分割重组,用较少的最小二乘支持向量机分类器,得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性.     

多变量过程传感器故障检测的SVM方法

提出一种适用于具有纯滞后多变量过程的传感器故障检测方法.该方法结合支持向量机回归算法与数据驱动的信息融合技术,给出一种采用广义支持向量机观测器的传感器故障检测、分离和数据恢复系统的架构.每个关键传感器都配置一个由过程输入和除被监视传感器之外的过程输出共同驱动的观测器,对传感器实际输出与观测器输出进行了比较,并对数据的有效性进行了确认.多组分精馏塔系统实验表明,该方法能够对过程传感器故障进行检测,并且具有较好的鲁棒性.