基于Petri网的建设工程项目实施阶段资源建模与仿真*

基于分层赋时着色Petri网,构建了一个能够准确表达资源配置、任务持续时间及信息传递的资源模型,以便有效进行建设工程项目实施阶段的资源管理和优化配置.在建设工程项目实施阶段资源特点分析的基础上,对分层赋时着色Petri网中的非空颜色集合进行定义,并对资源管理中分层建模、资源分配和资源归还基础模型进行了研究,解决了基于分层赋时着色Petri网构建建设工程项目实施阶段资源模型的关键问题.最后,以某工业与民用建筑的实施阶段为例,进行资源管理模型的构建和仿真分析,验证了基于分层赋时着色Petri网构建建设工程项目实施阶段资源管理模型的正确性和有效性.     

基于虚拟现实技术的煤矿安全培训系统

针对传统煤矿安全培训手段单一、效果不理想的问题,提出了基于虚拟现实技术的煤矿安全培训系统。该系统应用虚拟现实开发软件3DS MAX和Virtools DEV来完成设备建模、场景构建和交互式系统的开发,实现了煤矿风险预控、事故案例再现和事故应急救援的仿真。应用结果表明,该系统通过三维仿真和交互形式可有效提高煤矿安全培训的针对性和实施效果,达到提高安全意识、减少安全事故的目的。     

副井提升系统安全回路及上位机优化改造

针对煤矿副井提升系统安全回路软硬件及上位机中存在的不足进行了优化改造,改进了过卷试验方式,将闸系统紧停信号引入安全回路,并将安全回路各节点状态信号引入RSView32人机界面,实时显示安全回路状态;根据现场检修需要,在上位机增加了复位显示功能及行程偏差大报警信号。实际应用表明,该优化改造可迅速定位故障节点,实现软硬件互查。     

河道穿堤涵闸闸门溃损抢险堵漏稳定性分析

河道堤防上的穿堤涵闸是重要水工建筑物之一,具有泄水排涝、引水灌溉、挡水防洪等功能。汛期涵闸溃损导致的洪水非预期外泄将带来灾难性后果,严重影响保护区人民生命财产安全。本研究以2020年7月淮河姜唐湖行洪区戴家湖涵闸溃损险情为例,回溯了涵闸闸门断裂溃损过程及险情处置方案。对抛投堵漏材料进行了水下力学分析,经测算堵漏效果不佳的原因为,堤内外水头差过大导致堵漏石笼所受的水流冲力过大,无法稳定。通过堵漏稳定条件分析,得出戴家湖涵闸抢险的抛投堵漏临界稳定流速为2.76 m/s,临界稳定水头差为3.01 m,矮粗型石笼具有更强的稳定性。本研究还对大型养水盆建造及涵闸闸门溃损抢险堵漏策略等进行了分析讨论。本文研究成果可为今后涵闸抢险方案的合理制定提供可借鉴的方法。     

基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究

在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。     

A Building Information Model enabled Multiple Traveling Salesman Problem for building interior patrols

During building emergencies, an effective and visible primary search plan enhances situation awareness and enables a more efficient rescue mission. The aim of the primary search during an emergency is the rapid screening of every space in the building to identify locations of victims and their conditions. Afterwards, first responders can plan for the rescue of those victims. To provide a timely draw up of interior patrol routes and assign rescue teams to conduct the primary search, this study formulates the problem as a multiple traveling salesman problem (M-TSP) where the comprehensive building interior network is given by the building information models (BIMs), while the total traveling costs (lengths) of every rescue team is minimized. To meet the requirement of real-time patrol routes optimization, we employed the branch-and-price algorithm for the enhancement of computation efficiency. In addition, a heuristic method was introduced to provide timely solutions for large-scale networks. A case study is conducted for a single-floor convention center. We utilized BIM to construct a network of nodes and arcs where the decision model requires as input, and the branch-and-price algorithm finds the optimal patrol. The resulting patrol routes can be visualized and serve as guide for rescue teams to conduct the primary search. The integrated approach proposed in this study is practical and can expedite search and rescue missions.     

多量级应急数据无监督离散化方法研究

在对连续的多量级应急数据进行离散化时,采用传统无监督离散化方法难以找出量级变化点完成离散。提出一种针对多量级应急数据的无监督离散化方法。根据量级变化的差异性将离散数据由大到小排序,结合拟合函数和二阶导数计算得到准确的量级变化点作为数据截断点,将截断所得较大数据构成的离散类移出待离散数据集,不断重复上述操作直到待离散数据满足设定的离散系数阈值,最终完成全部数据的离散。实验结果表明,该方法实现了地震相关多量级应急数据的均匀离散,其离散系数较等频离散化、层次聚类离散化等传统方法更低,可有效离散化隐藏多量级差异的应急数据。     

无服务器平台资源调度综述

无服务器(Serverless)计算正成为部署云应用程序的一种具有广阔发展前景的范式。其实现了一种真正的现收现付的计费方式,并且不会浪费资源。开发人员无需担心计算平台的底层细节,只需在处理请求或事件时付费,从而降低了开发人员的门槛。无服务器模式的转变虽然带来了机遇,但也带来了平台函数冷启动延迟、资源利用不足等问题。为此,文中对无服务器计算平台的资源调度技术做了深入的调查和分析,重点阐述了面向资源利用、响应时间延迟以及多目标优化的无服务器平台资源调度的技术原理和相关研究现状,并在此基础上分析总结并指明了无服务器平台资源调度未来的主要研究方向:即面向不同应用类型负载的调度优化、响应时间与资源利用率的折衷调度、虚拟机与无服务器平台的联合调度以及无服务器资源调度的混合算法。     

面向案例消耗推理的应急物资预测

面向案例推理（Case-Based Reasoning,CBR）的应急物资需求预测中,针对老旧案例影响推理结果精确度的问题进行了研究,给出了一种基于消耗策略的案例推理的应急物资预测方法。通过粗糙集属性依赖度的计算确定了案例属性之间的权重系数;针对地震应急数据特征提出了一种消耗策略的定义,确定消耗函数、消耗参数和消耗区间参数,采用消耗策略对各案例间的相似度进行优化调整,减小老旧案例的权重,进而不同程度地削弱老旧案例对案例匹配结果的影响,再从案例库中检索到与目标案例匹配的最佳源案例,从而决策出目标案例的处理方案;通过进行地震实例分析,验证了参数调节后的案例消耗推理的预测结果精度更高。该方法在应急救援的物资预测中有一定的借鉴意义。     

基于熵权法的综合商场应急处理能力评估

综合运用事故树分析和专家咨询方法,建立指标体系;对层次分析法所确定的指标权重进行修正,并通过模糊综合评价法确定某综合商场应急处理能力等级。