核材料炸药化学爆炸条件下烟云源项的实验与仿真

为获取核材料化学爆炸事故烟云参数和气溶胶扩散规律,本文理论分析了核材料化学爆炸事故烟云扩散过程与机理,建立了基于CFD技术的烟云扩散数值仿真方法,并通过爆炸烟云外场扩散实验对该方法进行了验证。研究结果表明：CFD方法能实现烟云扩散的数值仿真;实验和仿真均显示小当量TNT爆炸高度远小于Church经验公式,宽度比例却增加;气溶胶颗粒在蘑菇云形态的双涡环烟云流场中分布不均匀,粒径大于50 μm的颗粒物大多位于烟柱中,而大部分可吸入颗粒物在烟云顶部聚集;气溶胶在烟云稳定前的驱散与沉降会改变其源项参数,以Operation Roller Coaster实验气溶胶积累质量分布为例的计算显示,空载释放率约为地面气化率的58%,可吸入比率由20%升高至31%,可吸入释放率约为18%。     

基于模极大值法的γ能谱数据处理与分析

本文研究了Lipschitz指数与小波变换应用于γ能谱数据奇异点的使用方法,分析了模极大值去噪原理和Mallat提出的交替投影重构算法,建立了基于模极大值法γ能谱数据处理模型,基于MATLAB设计了小波变换模极大值去噪软件,通过实测γ能谱数据仿真分析基于模极大值法的γ能谱数据处理模型的效果。结果表明,利用小波变换模极大值法降噪,用交替投影法重构能谱数据,降噪效果较好。     

地铁站内脏弹爆炸烟团扩散的仿真研究

针对地铁站内脏弹爆炸烟团扩散问题,以计算流体力学(CFD)为理论基础,用FLUENT软件建立离散相模型(DPM)进行数值仿真。通过比较不同的爆炸载荷系数β和通风系统,分析了不同装药的脏弹对爆炸产生的PM₁₀粒子在室内运动的规律和浓度,同时进一步研究了通风系统对颗粒扩散的影响,为脏弹恐怖事件的辐射防护和应急救援提供源项参考。     

改进BP神经网络法预测环境氡浓度

针对传统BP神经网络进行环境污染预测时存在预测误差大、泛化能力弱和收敛速度慢等不足,提出了用最大熵原则代替传统BP神经网络均方差准则,推导最大熵原则下神经网络连接权值和阈值调整公式,建立了最大熵BP神经网络。最后利用氡浓度监测数据在Matlab平台进行了仿真实验,结果表明:改进模型的平均预测误差为5.22%,低于传统BP神经网络,同时具有预测结果可靠和泛化能力强的优点,可以较好地用于环境氡浓度预测研究。     

含铀材料化学爆炸事故后果预测与分析

含铀材料化学爆炸事故会产生放射性气溶胶危害人体健康.探讨了铀气溶胶的形成及危害,针对不同风速、天气因素和地貌状况,应用Hotspot核事故后果评价模型定量计算了有关辐射特征量,结合相关文献记录,对其进行比较和分析.计算结果显示,不同的风速、天气因素和地貌状况都会对应着相应不同的辐射特征量,并具有一定的规律性,对辐射危害防护及处置有着明显的影响.