基于模糊DEMATEL方法的建筑施工安全影响因子分析

近年来,建筑施工安全问题层出不穷。为加强建筑施工安全管理,本文识别了影响施工安全的6个影响因子和产生安全事故的7个因子并对其重要程度进行排序。首先,通过文献分析,结合建筑事故数据的事故因子,提出施工安全管理的发展现状;其次,建立施工安全因子模型,采用模糊DEMATEL法根据建筑行业专家对影响因子的打分情况进行分析,找出各安全因子的特点;最后,在此基础上,结合安全因子分析建筑施工的安全管理的具体内涵,并提出安全施工的办法。     

吸湿凉爽机织物的结构设计与性能

为研究织物组织结构与复合纱线线密度对织物凉爽性能的影响,将线密度为7.4和9.8 tex涤纶分别与线密度为7.8 tex锦纶反向加捻、并线后作为纬纱,以8.3 tex涤纶/竹浆纤维50/50混纺纱作经纱,设计平纹、二上一下斜纹和透孔组织织物.测试织物的瞬间接触凉感、热湿舒适性能及织物干、湿态升温曲线,并采用凉爽温度指数对织物的综合凉爽性能进行评价.研究结果表明:6种设计织物的瞬间接触凉感均高于标准,且平纹织物最好,纬纱粗细对瞬间接触凉感影响不显著;透孔织物透气性最好,且在人体出汗的状态下具有较好的导湿散热性能.平纹织物凉爽温度指数最高,最大凉爽温度为2.8℃,综合凉爽性能最好.     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

基于网络的决策支持系统在水资源管理中的应用

综述了决策支持系统(DSS)与基于网络的决策支持系统(Web-based DSS)在水资源管理中的应用概况,通过对二者进行比较,指出Web-based DSS具有便于系统更新维护、降低用户使用门槛、扩展用户沟通渠道等优势。对Web-based DSS涉及的基础应用开发、多源信息采集与集成、多模块并行耦合、决策效果评估等关键技术进行了分析,探讨了Web-based DSS在多源异构大数据环境下面临的问题与挑战。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

一种新的多渐消因子容积卡尔曼滤波

将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter，CKF），建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下，滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法，发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素，并没有考虑各个状态之间的相关性，不能充分发挥多渐消因子的优势。为此，本文提出渐消因子矩阵，基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法，提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制，也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性，能更好的满足工程应用的要求。     

农田废旧滴灌带捡拾机的研究设计

废旧滴灌带捡拾机是大面积推广、应用滴灌技术的关键机械装备,本文结合本地区农作物的种植特点,阐述了滴灌带回收设备的设计思路、技术难点、整机结构、主要技术参数、工作原理。本设备的主要创新点为采用相应的机构解决了卷好的滴灌带的打捆问题,避免了卷好的滴灌带拆卸后的松散现象;结构简单的排管机构保证滴灌带在卷筒上排列紧而整齐。主要技术参数为:捡拾行数2行;配套动力≥14.7kw:作业速度2~4km/h。