液固比对沼渣协同硫酸亚铁修复Cr(Ⅵ)污染土壤的影响

通过污染土壤修复模拟实验,研究25℃恒温条件下液固比对沼渣协同硫酸亚铁修复Cr(Ⅵ)污染土壤的Cr(Ⅵ)还原稳定效果的影响。结果表明：Cr(Ⅵ)去除率随着液固比的增大而增大,当液固比为6∶1时Cr(Ⅵ)去除率最大;Cr(Ⅵ)还原反应发生在以氧化还原为主的初期,后续生物还原Cr(Ⅵ)缓慢持续进行直至稳定,最终铬元素以稳定态即铁锰氧化态和残渣态形式存在,液固比对Cr(Ⅵ)的还原影响差异不显著;不同液固比组间的微生物组成和丰度差异不显著,微生物变化均发生在反应1 d即Cr(Ⅵ)的主还原阶段,当液固比为6∶1时,优势菌门拟杆菌门相对丰度增至21.31%,优势菌属嗜冷杆菌属相对丰度增至18.98%,微生物组成和丰度变化较显著。     

基于鸟击事故征候预测的通用航空安全研究

作为民航运输的两翼之一,通用航空安全水平直接影响民机系统的安全。目前,对通航以及鸟击事故征候进行预测的研究较少,本文根据收集到的美国从事通用航空活动发生鸟击事故征候安全状况数据,采用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型对鸟击事故征候数据进行训练和预测。实验结果显示,与传统模型相比, LSTM模型具有更好的预测效果,精确度更高。基于此,提出了预测稳定性更好的LSMT-均方根误差(LSTM-root mean square error, LSTM-R)模型,为通用航空鸟击事故征候预测提供了手段和方法,加强了通用航空安全管理。     

基于改进深度残差网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械工况复杂多变、有标签样本不足而导致的故障特征提取困难等问题,提出了一种用于旋转机械故障诊断的改进深度残差网络(improved deep residual network, IDRN)。首先,采集旋转机械一维振动信号进行数据预处理;然后,在深度残差网络的基础上引入了长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络,其中,LSTM网络可以有效捕捉故障的时序信息;在残差块中引入Dropout层提高了故障诊断的精度和收敛速度;最后在轴承与齿轮数据集上验证本文提出方法的有效性。实验结果表明,该方法在堆叠多层网络模型时,没有出现明显的网络退化现象,与当前广泛使用的几种诊断方法进行对比实验,表现出了较高的平均诊断精度和良好的适用性。     

一种开放式交通信号控制机的设计

为满足高级用户对于控制策略的二次开发需求,设计了一种基于AT91SAM9260微处理器和嵌入式Linux操作系统的开放式交通信号控制机。采用3G网络通信模块和B/S模式的远程升级系统,在具备常规信号机的功能的同时,还设计了独特的信号控制算法编程接口。实际应用证明,开放式交通信号控制系统运行稳定可靠,为开展交通信号控制硬件在环仿真实验平台的研究奠定了基础。     

基于多元联系数集对分析的航空维修风险态势评估

为提高航空维修风险评估的有效性,引入多元联系数集对分析理论,将评估系统中的确定与不确定因素作为一个整体进行处理。在考虑专家权重的基础上,运用不确定层次分析法确定各评估指标的权重区间,并通过三元联系数的联系度表达式将权重区间转化为权重精确值。对三元联系数的不确定项进行拓展得到五元联系数表达式,以此为基础建立风险的同异反评估模型。根据由该模型计算出的集对势结果对系统风险态势进行评判,并利用各阶偏联系数对风险发展趋势进行分析,实现静态和动态评估的有效结合。以某航空公司维修基地为实例,计算和分析结果表明了该方法在系统风险评估及趋势分析中的可行性与有效性。     

双层套管井中界面胶结差时单极全波响应特征的对比

通过实轴积分和有限差分相结合,计算双层套管井不同界面胶结差时单极子声源激发的套管波、井孔伪瑞利波以及斯通利波的响应特征。结果表明：第Ⅰ界面胶结差时套管波的到时最早,其次是第Ⅲ界面,第Ⅱ界面和第Ⅳ界面胶结差时套管波到时较晚;从套管波的幅度特征观察,在各个界面胶结程度一致时,第Ⅰ或第Ⅲ界面胶结差时套管波的幅度较强,第Ⅱ界面和第Ⅳ界面胶结差时套管波的幅度较弱,理论计算结果与现场测量结果一致。不同界面胶结差时井孔伪瑞利波和斯通利波的响应也有明显差异,随着不胶结界面距离井轴越远,伪瑞利波的频散曲线逐渐向低频偏移;且在同一胶结状况下套管井中伪瑞利波的截止频率随地层横波速度的降低明显向高频移动,这一响应特征与裸眼井下的变化规律不同。在复杂的双层套管固井质量评价中,可结合井孔模式波的频散特征为判断各个界面的胶结状况提供参考。     

综掘工作面快速回收安装技术研究与应用

通过优化掘进工作面的安装回收工艺，合理地进行劳动组织，编制施工网络图，提高了掘进工作面的回收、搬家、倒面、安装效率，缩短了设备周转周期，提高了设备使用效率。缓解了矿井运输压力，经济效益、社会效益十分明显。     

基于遗传算法的系统动力学仿真模型研究

系统动力学（SD）在模拟复杂大系统的动态行为等方面颇具有优势；但同时存在固有的缺陷和不足，如机械性，精确度低等。本文提出了基于遗传算法的SD，它具有自组织，自适应，智能决策等特点，能更有效地领导具复杂大系统的动态行为。     

基于稀疏降噪自编码神经网络的通用航空风险预测

近年来通用航空发展迅速,由此引发的安全问题日益引起重视。但是由于通用航空器种类繁多,样本之间的差异性较大,传统的统计分析技术在通用航空风险预测方面就显得无能为力。提出一种基于稀疏降噪自编码神经网络的通用航空风险预测方法,稀疏降噪自编码模型(sparse de-noising auto-encoder,SDAE)可以学习相对稀疏简明的数据特征,更好地表达输入数据。利用收集到从2012年1月至2015年12月共48个月各个不同事件发生原因的其他不安全事件总数量,建立民航事故征候万架次率的神经网络预测模型,将其他不安全事件的发生与事故征候联系起来。通过实例说明,构建的SDAE模型可以根据输入的其他不安全事件的数量对当月的事故征候万架次率做出较为准确的预测。     

多部件系统的预防性维修优化模型研究

针对多部件系统固定维修费用高的特点,提出采用机会维修策略,将预防性维修和故障维修有机结合起来,从而分摊系统的固定维修费用,实现节约维修费用的目的.分析了系统的故障率特性,确定了系统中各部件最小维修、故障更换、机会更换、预防性更换的概率.在此基础上,以最小化维修成本为目标建立了优化模型.最后通过算例,将优化结果与原有的维修策略的结果进行了比较,说明了模型的合理性.