无卤阻燃剂在聚合物阻燃中的应用研究进展

近几年来,无卤阻燃剂凭借其高效、低烟、低毒等特点,在阻燃领域的开发与应用受到越来越多的关注,已然成为阻燃高分子研究的重要发展方向。本文对近年来一些无卤阻燃剂在聚合物中的应用研究进展做了简要综述,并对其阻燃机理进行一定分析。最后,对聚合物阻燃剂的未来发展方向和趋势进行了展望。     

战疫打响,党员为先锋

面对疫情,中海油广大党员干部以实际行动,坚决打赢疫情防控阻击战。"全面贯彻坚定信心、同舟共济、科学防治、精准施策的要求,让党旗在防控疫情斗争第一线高高飘扬。"针对新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作,习近平总书记作出重要指示,要求各级党组织和广大党员干部坚决贯彻落实党中央决策部署,紧紧依靠人民群众,坚决打赢疫情防控阻击战。     

大规模多状态计算系统的容错性能分析

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题，提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述，通过构造多值决策图（Multi-value Decision Diagram，MDD）模型对系统进行容错性能建模，并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率，减少了计算的冗余性。实验结果表明，该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义，使其确保系统适合预期应用。     

基于残差决策的自动飞行控制系统远程实时故障诊断

针对自动飞行控制系统结构复杂、关联部件众多,发生故障时诊断时间长,从而影响飞机运行效率的问题,提出一种基于飞机通信寻址报告系统(ACARS)的远程实时故障诊断方案。首先,分析自动飞行控制系统的故障特点,设计搭建检测滤波器;然后,利用ACARS数据链实时发送的自动飞行控制系统的关键信息进行相关部件的残差计算,并根据残差决策算法进行故障诊断及定位;最后,针对不同故障部件残差间的差异大、决策门限无法统一的缺点,提出基于二次差值的残差决策改进算法,减缓了检测对象的整体变化趋势,降低了随机噪声和干扰的影响,避免了将瞬态故障诊断为系统故障的情况。实验仿真结果表明,基于二次差值的改进残差决策算法避免了多决策门限的复杂性,在采样时间为0.1 s的情况下,故障检测所需时间大约为2 s,故障检测时间大幅降低,有效故障检测率大于90%。     

基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术研究

针对传统人力资源决策技术对海量人力资源数据辨别能力不高,导致决策效果不佳,研究基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术。该技术对海量的企业人力资源数据进行分布式处理,将神经网络下的员工信息按照输入层、隐含层、输出层进行组别划分;根据影响每一数据组数据变化的影响因素建立初选数据集合;通过计算人力资源的熵值离散度设立决策指标,以员工的姓名、部门、历史业绩、往期工作效率等要素作为选择条件;采用决策树分类算法构建决策树,生成人力资源决策分析报表,以此实现人力资源决策技术。实验结果表明:所研究的人力资源决策技术面对海量的人力资源数据,其辨识能力更强,决策结果的完整度达到了98.35%,比传统决策技术高出了21.55%。由此可见,所研究的决策技术性能更优越、更能满足企业当前的发展需求。     

结合模糊决策与势场栅格的智能小车路径规划

针对智能小车在路径规划过程中环境建模和人工势场法存在的问题,建立了栅格法与势场法相结合的路径规划方法,并对结合后的势场栅格路径规划方法的缺陷和不足进行了改进。首先,在斥力场函数中引入影响因子,促使在目标点附近的斥力场能够迅速减小,从而解决障碍物附近目标不可达和振荡的问题;其次,将模糊决策和势场栅格法进行有机结合,考虑航向角,建立了势场值和航向角的隶属度函数,选择隶属度函数值最大的栅格作为路径点,有效地提高了路径的平滑性。论文通过matlab对改进前后的算法进行了仿真实验,结果表明该方法实时性好,路径平滑,充分体现了其有效性和优越性。     

在役大型游乐设施健康评价方法研究

大型游乐设施是人们追求美好生活的重要工具和弘扬传统文化的有力平台,其安全性、可靠性和经济性受到了社会的广泛关注。实施健康管理是保障大型游乐设施在服役期间能安全、可靠、经济运行的一种先进手段。围绕大型游乐设施健康管理中健康评价这一核心环节,第一,从健康状态的本质出发,建立健康状态的数学模型;第二,通过分析在役大型游乐设施的损伤发展和功能退化规律以及游乐园的实际需求,提出了大型游乐设施健康状态分级的概念,并划分为"健康"、"亚健康"、"微病态"和"病态"4个等级;第三,针对国内外大型游乐设施的技术现状,提出一种综合利用对设备的定期检验、日常维护保养和设备实时状态监测三方面信息的定量健康评价方法;最后,通过典型大型游乐设施进行综合应用及分析,验证了该方法的有效性和实用性,实现由静态的安全评价向动态的健康评价转变和升级,为今后进行更加深入的大型机电设备健康管理研究提供可以借鉴的思路。     

基于DRSA和BP神经网络风电机组检修决策

为缩减运维成本,降低检修资源配置,提出一种基于优势粗糙集DRSA和BP神经网络的风电机组检修决策新方法。基于风电机组多因素序信息系统表,采用优势粗糙集理论方法进行知识约简,获得检修决策规则集,将提取的规则集作为输入样本对BP神经网络进行训练,提高处理不确定性知识的能力。与基于DRSA的检修决策方法进行对比,该方法实现了风电机组的智能检修预测,更能优化机组检修资产的管理,为增加机组检修决策的透明性、合理性及科学性提供了依据。