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1.
2.
对贵州一起"三合一"场所火灾进行建模重构,依据真实火灾数据,利用FDS软件设置相关参数重现火灾的发展过程,得到温度、烟气蔓延数据,并与实际火灾现场相应部位的痕迹特征进行对照,验证了起火部位和火灾蔓延发展过程。通过温度、CO体积分数切片以及相对有效暴露剂量(FED)的综合分析,对最终人员在高温与烟气的共同作用下死亡做出了合理解释。同时对模拟得到的温度和CO体积分数数据进行处理,与已知的经验公式和经验曲线相关联,粗略推算出人员死亡时间。研究结果可为类似火灾调查提供参考。 相似文献
3.
订单拣选是配送中心最费时费力的环节,配送速度不仅是新型电商的核心竞争力也是大型制造企业物料配送的核心指标,复合式拣选策略成为提高配送速度的重要方式。结合复合式拣选方式中货物之间不同的出货要求,将货物按照出货的紧急程度进行分类,建立了以能耗成本、作业时间以及出货惩罚值最小化为目标的堆垛机拣选作业序列多目标优化模型。通过改进带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现该问题的高效求解。算例分析表明,复合式拣选策略下可实现大多数订单的提前拣选,改进优化算法可为决策者在成本、效率和服务质量3个维度提供科学决策依据。 相似文献
4.
PCR实验室没有特定的洁净度要求,如果实验室采用有洁净度要求使用,在保证不同功能房间压力梯度不同的前提下,还要保证各个房间的使用温度。洁净实验室不得采用散热器或地暖供暖,利用洁净通风给房间供暖,必须采用全面通风计算。 相似文献
5.
在煤炭生产加工过程中,由于开采条件的限制,原煤中混入了大量的异物,导致重介质系统管路的堵塞,严重影响了煤炭加工的生产效率,制约了煤炭质量的提高。为有效解决煤炭分选系统中异物对生产的影响,使用机器视觉技术完成异物检测。本文针对煤中异物的不规则形状和复杂特征,构建一种多尺度特征融合的语义分割网络,对实际生产现场采集的煤中异物图像进行端到端检测。网络中,编码器端采用残差卷积块提取异物图像特征和捕捉上下文信息,将池化操作得到的多尺度特征图谱在解码器端进行融合;将编码器与解码器使用跳层连接,更好地结合图像的背景语义信息,进行端到端的训练;通过类激活图可视化方法分析了模型误检原因,提出了一种损失函数用于缓解模型因煤矸石表面和背景干扰产生的误检情况,并使用条件随机场对网络分割结果进行细化,最终得到一幅二值图像。实验结果表明:该模型能够对煤矸系统中的异物进行有效分割,最终模型在测试集上的均交并比(MIOU)为77.83 %。 相似文献
6.
随着配电网中分布式可再生能源(distributed renewable generation,DRG)单相接入及其出力波动带来的不确定性增加,DRG接入情景下的配电网过电压、三相不平衡等静态电压安全分析面临新的挑战。为此,提出采用极限学习机模型挖掘配电网的三相潮流计算输入输出之间复杂的映射关系,训练后的网络能够大幅提升不同拓扑结构及不同DRG输出场景下三相潮流的计算效率。基于此提出了一种考虑多场景的有源配电网静态电压安全分析方法,该方法能够快速地对配电网中不同接入节点的安全性做出分析判别。最后采用接入DRG的IEEE 13节点、33节点及118节点系统进行仿真计算。仿真结果表明,所提方法较传统的三相潮流计算方法具有更高的计算速度,且不存在收敛性能上的问题,较BP神经网络方法也具有更高的效率与准确性,验证了所提方法的有效性与实用性。 相似文献
7.
8.
以自行开发的羟基铁作为除磷吸附剂,针对低磷浓度水研究了羟基铁吸附法深度除磷的影响因素及吸附动力学,并对污水厂二级出水进行吸附除磷试验。结果表明:当水中磷酸盐的初始浓度为0.5 mg/L、羟基铁投加量为0.03 g/L、反应体系pH值为6.0、反应时间为30 min、体系温度为25℃时,羟基铁对磷酸盐的去除率为98.3%,剩余磷酸盐浓度为0.008 mg/L;在15~35℃的吸附等温线均能用Langmuir等温吸附模型描述,模型的R~2均达到0.99以上;伪二级动力学方程能够更好地拟合羟基铁对磷的吸附过程,R~2均达到0.999以上;2 mol/L的NaOH溶液对载磷羟基铁进行解吸,解吸率为97.3%,连续再生3次后的吸附量为初始吸附量的88.1%,再生效果明显;二级出水经羟基铁吸附深度除磷后,出水TP降至0.02 mg/L,可有效控制受纳水体的富营养化。 相似文献
10.
针对块对角表示(block diagonal representation, BDR)子空间聚类算法在对子空间重叠的高维数据聚类时效果较差的问题,提出成对约束的块对角子空间聚类(constrained subspace clustering with block diagonal representation, CBDR)算法,设计主动式学习策略,获取用户提供的少量数据点成对信息,以改进BDR算法的性能,给出CBDR算法的目标函数和求解过程。在测试集上的试验结果表明,CBDR算法的聚类错误率和归一化互信息指标比BDR和SBDR(structured block diagonal representation)算法好,而且主动式选取点对方法优于随机选取点对方法,使用少于5‰的约束信息可降低BDR的聚类错误率达到5%以上。 相似文献