基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

金具零部件表面防腐蚀试验研究

随着经济的持续高速增长，各行业用电需求增大。在加快特高压骨干电网建设的同时，提高现有电网的输电能力、输电质量成为重中之重。金具是海上换流站的重要组成部分，海洋环境的特殊性，对金具提出了更高的耐腐蚀性能要求。为了探究海洋环境对金具的腐蚀性，选用ZL101A和ZL102两种典型的铝合金金具，采用5种辅助防腐蚀工艺获得5种耐腐蚀样本，并模拟海上工况对其分别进行盐雾腐蚀试验，得出最优防腐蚀工艺。研究表明：ZL101A和ZL102两种铝合金具有一定的耐腐蚀性能，ZL101A铝合金的耐腐蚀性能强于ZL102铝合金的；抛丸处理的防腐措施在ZL101A铝合金样本中的防腐蚀表现要强于ZL102铝合金样本的；阳极氧化在两种材质中防腐蚀表现均为优异，是最优异的防腐蚀工艺。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

三门峡水库电站运行调度的优化研究

三门峡水库泥沙淤积严重，使其枢纽的各项技术指标经常变化，为其调度运行带来极大困难。为此，充分考虑三门峡水电站运行过程中的各种约束条件，分别采用动态规划和遗传算法给出了电站优化调度模型，建立了该电站的运行调度系统。经过水库1991年—2000年实际来水和控制运行的月报资料的模拟验证，结果表明，该系统可平均增加发电量约12．9％，使电站能更合理地进行管理调度。而且，通过对随机模拟的长序列入库月径流过程的模拟调度，建议了三门峡水电站具体的管理调度运行方式。     

通辽地区医疗防保单位消毒质量现状与分析

为了解通辽地区医疗防保单位的消毒状况，1999－2001年对32家医疗防保单位的消毒与灭菌情况进行了调查。各年度监测合格率分别为55.76%、78.93%、90.54%。并对医疗防保单位消毒工作提出了建议。     

泵站运行效率分析与节能措施

从泵站的电耗入手，讨论和分析了泵站机组实际运行工况与设计工况的偏离．并通过机组电耗和效率分析，提出了若干节能措施。     

传染病医院污水处理工艺选择案例

文章通过对临汾市传染病医院拟建的传染病区污水的来源、排放量、污染物的分析,结合污水处理原则,提出了具体的污水处理工艺。并根据污染物去除率预测了污染物浓度,与污染物排放标准进行对比分析,结果表明所选工艺处理后的污染物浓度能够达标,污水处理工艺是可行的。     

中水回用前景及其实际意义

概述了中水及中水回用的概念,分析了目前中水回用中存在的问题,探讨了水源热泵技术的应用。     

工程中常用的几种氧化沟及其发展

简要介绍了当今工程中常用的几种氧化沟技术的特点及其发展历程,主要包括Carrousel氧化沟、Orbal氧化沟、交替式氧化沟以及一体化氧化沟。     

矿区铁路专用线下综采放顶煤开采的试验研究

介绍了国内第一个综采放顶煤开采矿区铁路线下压煤试验面的成功经验，总结了试采中对铁路所采取的各种分析和维护措施，分析了该采煤方法下的地在移动和变形特点，为我国“三下”采煤领域提供了具有特色的成功实例。