模糊综合评价方法在企业安全评价中的分析与应用

应用模糊数学理论,将模糊综合评价方法引入工业企业安全评价,结合企业的实际管理情况将企业的系统根据需要分成若干个单元,建立多层次的安全评价因素体系,采用定性与定量相结合的层次分析法确定评价因素的权重,并采用安全等级特征量对模糊综合评价结果进行处理,得出企业的安全等级.应用实例表明:模糊综合评价方法可操作性强、效果较好,可在一般工业企业的安全评价中广泛应用.     

CRB550级箍筋混凝土梁的抗震性能对比试验

为揭示CRB550级箍筋混凝土梁的抗震性能,按等强度准则设计了18个不同纵筋配筋率、箍筋强度等级、箍筋直径的钢筋混凝土梁构件,并对其进行低周反复作用下的拟静力试验,分组对比分析骨架曲线、延性和耗能性能.结果表明：a.在箍筋强度相等的前提下,较小直径CRB550配箍的混凝土梁试件与满足规范最小直径的HPB235配箍的混凝土梁试件相比,在纵向筋配筋率中等和偏大情况下延性要好,在纵向配筋率偏小的情况下延性稍弱但相差不大,两者承载力相差不大;b.在能量耗散方面,各对比组中按等强原则采用较小直径CRB550配箍的混凝土梁试件与对应的HPB235,HPB335配箍的混凝土梁试件的等效黏滞阻尼系数基本相同,归一化总滞回耗能也相差无几,都具有很好的耗能能力.     

基于连通能力的区域公路网的连通度研究

由于受公路技术等级、功能差异和地区经济发展不平衡的影响,传统连通度和模糊连通度的计算方法很难真实反映区域公路网的连通状况.基于公路适应交通量、公路重要度和节点重要度对连通能力的影响进行分析,分别对节点连通度和网络连通度的定义做新的描述,提出区域公路网连通度的计算模型.通过实例表明,考虑连通能力的区域公路网连通度计算模型不仅能真实反映区域公路网的结构性能,而且还可以对节点连通度进行排序,深化了连通度的内涵,有助于为区域交通规划提供决策参考.     

纳米中药的研究及其前景展望

纳米中药是近年来迅速发展起来的前沿科技领域.目前对它的研究主要一个是中药纳米微粒的研究,另外一个是纳米载体微粒与中药结合的研究.纳米中药是中药走向国际化的方向,具有着光辉而广阔的前景.     

高速电主轴单元温度测点优化新方法

针对电主轴热变形建模技术中温度测点的分布和数量问题,提出优化热关键点的新方法.根据测得的温度和热变形数据序列,该方法采用模糊聚类法将测温点进行分组,建立灰色关联分析模型综合分析和评价电主轴温度场分布中各测点对主轴热变形的影响程度并将其排序,最后采用修正可决系数进行优化选择.通过与已有文献结论的比较,说明该方法的可行性和有效性.该方法减小了温度变量和建模所需的时间,也为工程经验提供了理论支撑.     

中德生物垃圾堆肥相关标准之比较

概述了德国和中国生物垃圾的产量及处理量以及德国和中国生物垃圾的主要堆肥方式等基本情况,列出了德国和中国堆肥的相关标准如物理参数、化学参数及生物学参数的标准,将中德堆肥相关标准进行了比较分析,指出了中德两国有关堆肥标准的异同及中国在堆肥标准方面的完善及努力方向.     

基于竞争型神经网络的城市空气质量分析

该文利用竞争型神经网络来对空气质量进行分类。竞争型神经网络模拟生物神经网络中的神经元之间的兴奋、抑制与竞争的机制,进行网络的学习与训练。竞争型神经网络的输出层神经元能够通过竞争以确定胜者,胜者将指出哪一种原型模式最能代表输入模式。将不同空气质量等级下的各空气指标作为原型模式,通过输入样本模式,利用竞争网络的竞争特点得到胜者,以此得出空气质量等级。     

织物风格评价的灰色研究

对于织物风格评价这一灰色系统的评价问题,可以用灰色关联分析的方法来评价织物风格的优劣,评价仿真织物的近似程度,并可用灰色关联度作为风格值的量值。另外,还可用构造造近优复合灰元模型求解近优良的方法来评价织物。     

相对Fuzzy集,相对Fuzzy点和相关子空间

本文首次引进相对隶属度，相对Ｆｕｚｚｙ集、相对Ｆｕｚｚｙ点和相关子空间的概念，讨论了相对运算的基本性质；证明了相对Ｆｕｚｚｙ集族Ｉ＾ＸＡ是完全分配格，以及相关算子ｆ是从Ｉ＾Ｘ到Ｉ＾ＸＡ的满广义序同态；引进并考察了非退化相对Ｆｕｚｚｙ点，证明了非退化相对Ｆｕｚｚｙ点之集ＭＡ恰是Ｉ＾ＸＡ的所有非零Ｕ－既约元之集，从而Ｉ＾ＸＡ（ＭＡ）＝Ｉ＾ＸＡ是以ＭＡ为分子集的分子格。     

基于智能算法的燃料电池汽车道路坡度估计

道路坡度是燃料电池混合动力汽车(FCHV)能量管理策略中的重要参数,但精确的道路坡度很难实时获取。因此,提出了一种基于智能算法(长短期神经网络,LSTM)的道路坡度估计方法。通过分析汽车行驶动力模型,选择了合适的行驶参数作为网络输入。同时,比较了该算法与多层感知器(MLP)算法的估计结果,也比较了不同文献中各算法估计结果的归一化均方根误差值(NRMSE)。实车实验结果表明:该方法能在不使用额外传感器的情况下,较准确地估计实时道路坡度,估计结果的RMSE值(均方根误差值)和NRMSE值仅为0.65°和4.6%。