基于IC卡的橇装式CNG加气站售气系统的设计与开发

基于天然气汽车的日益普及及应用的背景,以及采用现金加气给用户带来诸多不便,设计并开发了一套功能较完善的可适应于橇装式CGN加气站天然气加气机的IC卡售气系统.详细介绍和分析了该系统的设计原理和技巧,其主要内容包括硬件电路设计及软件流程设计,并给出了部分详细的设计电路.除此之外,重点分析了该系统中的核心器件--IC卡控制的软硬件安全性设计方案.通过实际应用,证明了该系统的科学性、合理性及稳定性,是一套可靠的IC卡售气系统.     

交通仿真研究现状分析

交通仿真技术是计算机仿真技术在交通工程领域的应用,目的是建立一种能够虚拟现实交通的计算机模型,从而利用该模型来评价交通控制方案设计的优劣和交通规划设计合理性等。在介绍了交通仿真的概念和意义的基础上,按照不同的分类标准对交通仿真进行了分类,然后分析了目前国内外交通仿真研究的现状以及三种典型的国外仿真软件:CORSIM、PARAM ICS和V ISSIM的基本原理,最后预测了交通仿真的发展前景。     

无安全监控系统的煤矿特别重大瓦斯爆炸事故案例分析

分析了死亡105人的瑞之源煤业有限公司"12.5"特别重大瓦斯爆炸事故,得出结论:爆炸时间为2007-12-05T23:07;瓦斯爆炸爆源位于9号煤层40m掘采面;40m掘采面无风作业,造成瓦斯积聚,达到爆炸浓度界限;40m掘采面放炮产生火焰,引爆瓦斯,煤尘参与爆炸;该矿9号煤层没有设置煤矿安全监控系统,不能及时发现瓦斯超限,停电撤人;该矿井下机电管理混乱,电缆不使用防爆接线盒连接,井下大量使用非防爆三轮车,煤电钻不使用综保装置。     

烟花爆竹厂爆炸事故破坏效应评估分析

随着人们生活质量的不断提高,烟花爆竹的使用范围越来越宽泛,相对其产生的爆炸伤亡事故,也在逐年递增,给国家经济及人们生命财产安全构成了很大的威胁.因此,为了缓解这种严峻势态的蔓延,相关部门,应针对烟花爆竹厂所引发的各种爆炸事故破坏程度进行全面的分析和鉴定,并采取科学的评估方法进行死亡概率预算,从而为制定相关决策方案及安全防护措施提供准确的参考.本文也会对烟花爆竹厂爆炸事故破坏效应评估做进一步的论述和分析.     

基于X3D的CNG仿真培训系统的研究与应用

本文通过分析现有CNG加气站安全培训的缺陷,提出利用Internet虚拟现实技术与CNG安全培训结合的方式,实现CNG仿真培训系统来提高培训质量。本文详细阐述了系统的组成、界面设计、建模技术、X3D技术和利用X3D技术实现关键人机交互的方法。     

电气火源引起的特别重大瓦斯爆炸事故案例分析

分析了死亡76人的新华区四矿"9.8"特别重大瓦斯爆炸事故原因:201掘进巷因201机巷顶板垮落造成其局部通风机停风,积聚了大量高浓度瓦斯;违章送风造成瓦斯浓度达到爆炸界限;201掘进巷煤电钻电缆失爆引起瓦斯爆炸;煤尘参与了爆炸。总结了事故教训:该矿通风管理混乱,巷道断面小,煤尘大,风门漏风严重,突出矿井串联通风;该矿采用木支护方式,顶板垮落严重;该矿机电管理混乱,井下电缆多处破皮,电气设备失爆,不按规定维护煤电钻综合保护装置;该矿不执行瓦斯电、风电闭锁的规定;局部通风机无专用电源,无备用通风机;该矿安全监控系统中的传感器数量远远低于有关标准和规程要求,安装地点不当,使用方法不正确;当安全监控系统报警时,不是采取停电、撤人等安全措施,而是将传感器拔脱,躲避监管。最后指出必须从通风、监控、抽采、供电、防爆、防尘、防火、爆破、避险等多方面综合防治瓦斯。     

典型舰船水下爆炸冲击环境仿真

利用冲击谱描述方法,对舰船在水下爆炸载荷作用下的冲击环境进行了数值模拟和分析. 利用MSC Dytran软件计算在爆炸载荷作用下舰船各测点的加速度,用加速度计算得到冲击谱,并总结出爆炸参数和冲击谱的关系. 通过分析表明冲击谱的谱值由船底外板到最上层甲板呈衰减的趋势;各测点加速度谱值随爆炸距离的增加近似呈指数衰减;各测点的加速度谱值随炸药量的增加近似呈抛物线增加.     

基于粒子系统的爆炸效果仿真研究

针对目前诸如军事、铁路等领域事故爆炸仿真模型运算复杂、仿真效果较差的问题,提出了改进的仿真模型,该模型以粒子系统为基础,用定性、定量的随机变化模型代替爆炸物理过程的流体模型。将粒子发射速度参数与随机扰动速度参数相结合,建立通用仿真模型,通过给定不同的参数形成烟雾、火焰与爆炸碎片的具体仿真模型,可以有效降低爆炸效果模拟的计算复杂度。实验证明,该方法运算速度快,真实感强,可以满足各种爆炸效果的仿真需求。     

交通三维视景仿真软件设计方法

在当前的交通仿真研究中,虚拟现实技术的应用是热点之一也是难点之一,矛盾主要在于二者都是硬件资源的消耗大户。在目前的主流PC配置下,传统的设计方法无法给虚拟现实技术以充分的发挥空间。为此,文章提出了基于路段交通统计数据的显示模块设计新方案,并在此基础上通过分割地图多PC处理虚拟城市以及独立出显示模块,在自由交通流基础上对仿真结果二次逼近等手段突破了交通仿真研究中虚拟现实技术的应用在计算机硬件能力和网络传输能力上的瓶颈,并完成了基于Paramics—WTK平台的三维视景仿真软件。真正实现了虚拟城市环境下的交通仿真。     

LVB-220W3型倒立式电流互感器爆炸故障诊断分析

本文阐述了一座220k V变电站倒立式电流互感器在正常运行过程中,发生的一起爆炸事故,并结合其爆炸前带电取油色谱数据进行分析探讨,目的在于提高制造工艺质量,通过科学、有效的管理,减少倒置式电流互感器事故的发生,与此同时并对生产安装及运行维护提出了改进措施和技术对策。     

基于LSTM神经网络模型的交通事故预测

道路交通事故是道路交通安全水平的具体体现,为使预测数据更科学地为交通管理系统提供决策。提出建立基于LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络的交通事故模型,训练交通事故相关的数据,对交通安全水平的指标进行预测。经过与传统回归模型和传统神经网络模型进行实验对比,实验显示LSTM拟合效果最佳,另外LSTM模型对同一趋势上的预测效果有明显优势。通过使用LSTM模型捕获数据中存在的时序依赖关系,能够更准确地对交通事故安全水平进行预测,使交通管理部门制定更加科学准确的决策。     

元胞自动机地铁人员疏散模型仿真

基于元胞自动机模型对地铁人员疏散进行研究,通过对地铁的疏散个体微观建模,构建出元胞的移动规则,从而确定元胞下一时间步长的移动路径。针对地铁紧急情况下的疏散情形,提出了两种基于元胞自动机的疏散规则:概率计算方法和元胞空间场吸引法。利用VC++开发环境与OpenGL图形库对地铁的人员疏散情况进行仿真,描述不同疏散规则下的地铁疏散整个动态过程,并分别模拟得出不同的疏散效率,从而为指导地铁紧急情况下人员疏散提供理论依据。     

基于灰色加权马尔可夫SCGM(1,1)c的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。基于灰色系统理论和马尔可夫链理论,应用系统云灰色模型SCGM(1,1)c拟合道路交通时序数据的总体趋势,所得拟合指标是随机波动的。马尔可夫链原理适合处理波动性大的系统过程,因此选用能更好解决随机波动性的加权马尔可夫链预测方法,提出一种用于道路交通事故次数预测的灰色加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型,它适用于时间序列短,数据量少且随机波动不太大的动态过程预测。以某市1975—2010年道路交通事故次数为例进行了预测分析,结果表明该模型既能揭示交通事故次数变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性。     

基于GMM的ESP流量应用层协议识别

提出一种高斯混合模型的ESP流量应用层协议识别技术,采用同步采集和流量模拟2种方式构造ESP数据集,建立HTTP、FTP、SMTP和TELNET 4种协议的ESP流量高斯混合模型,并对该模型进行测试,结果表明,高斯混合模型对ESP流量具有较好的协议识别能力,可利用ESP流量的网络层特征识别其应用层协议。     

液化天然气储罐仪表系统的选用

本文介绍了液化天然气（LNG）储罐的类型和特点,以及LNG储罐仪表的选用原则。     

经GA优化的WNN在交通流预测中的应用

针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型。利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市南京西路交通流进行仿真预测,实验结果表明,GA-WNN模型的预测效果较好,相比GA-BP和WNN模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。     

应用卷积神经网络与RPN的交通标志识别

在智能交通系统中要求交通标志识别具有良好的鲁棒性、实时性,并且实际交通环境中可能因路标模糊、光照强弱、尺度大小、复杂背景等因素的问题,导致交通标志识别准确率很低。针对上述问题,提出了利用深度学习方法设计卷积神经网络,并通过卷积和池采样的多层处理,结合目标检测方法中的RPN网络结构,以提取图像的候选区域,从而对候选区域进行特征提取,最后利用全连接网络实现对特征图进行回归处理,获取检测目标的位置及识别。实验结果表明,该方法能有效地提高检测精度和计算效率,降低错误率,对于光照、旋转等不良因素下交通标志检测具有较好的稳定性和准确性,有效地提高了交通标志识别效率,具有良好的泛化能力和适应性,且满足一定的实时性的要求。     

基于AHP和混合Apriori-Genetic算法的交通事故成因分析模型

针对交通事故数据多维多层的特点,对交通事故的主要成因与潜在规律进行了研究。从驾驶员、车辆、时间—地点、环境四个维度出发,提出了基于层次分析法（AHP）和混合Apriori-Genetic的模型挖掘事故成因。首先,引入AHP对事故诱发因素进行重要度排序,在客观分析的基础上将事故因素量化,筛选出引发交通事故的主要因素;其次,结合混合的Apriori和遗传算法对主要因素进行定向分析,找出关联规则,提高挖掘的准确性。相关对比实验的结果表明该模型可以减少无用规则的产生并提高挖掘的准确性,具有一定的科学意义和应用价值。     

交通网络设计问题的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种新的群体智能优化算法,可较好地避免局部极值并取得全局极值,但针对离散优化问题却存在开发平衡及探索能力差等缺点。为此,设计一种自适应变异的人工鱼群算法,在迭代过程中添加变异算子并自动调节视野范围和拥挤度因子。将该算法应用于多等级选择的离散型交通网络二层规划模型设计中,上下层模型分别采用人工鱼群算法及Frank-Wolfe算法进行求解,从而为求解这类模型提供新方法。仿真结果表明,该算法具有较好的稳定性和收敛速度,能够应用于大型城市交通网络设计中。     

双阻爆瓦斯管道输送监控设计

矿井中存在着大量易燃易爆瓦斯气体,开采出的瓦斯需要经过输送再加以利用。但由于瓦斯气体的易燃易爆性,在输送过程中必须进行监控。考虑到输送对于安全性、实时性、有效性有较高的要求,本文提出分布式双阻爆瓦斯输送监控设计方案,保障输送的安全。