学生公寓楼内人员应急疏散的数学模型

针对高等院校的特点,就发生火灾、地震等紧急情况下,学生公寓楼内人员的疏散状况,建立了就近原则逃生、左右分流双线并列逃生以及反三角("▼")逃生等3种数学模型.经过对比、分析、计算,提出了如何在最短时间内进行应急疏散的具体措施与对策.     

基于动态数据驱动的改进灰色马尔科夫模型黄金价格预测

将黄金数据的尖峰厚尾、异方差性及杠杆效应等统计特征与马尔科夫概率转移矩阵所具有的动态变化规律结合,提出一种改进的灰色马尔科夫模型.模型首先对数据进行统计分析,建立相应的概率统计模型并用此模型对系统发展变化趋势进行拟合.在拟合序列的基础上利用马尔科夫链的动态转移变化建立状态转移概率矩阵,采用动态数据驱动原理对未来每一步数据进行动态预测.模型既是统计方法与数据动态驱动的结合,克服了传统的灰色马尔科夫模型中对数据内在统计规律的忽视,实证表明其预测精度较灰色马尔科夫模型预测高,具有较好的实用性.     

滑坡灾害临时避难所区位布局规划方法

灾害发生前将危险区域居民快速有序地疏散到临时避难所能在很大程度上减少人员的生命财产损失.为建立一套科学的临时避难所区位布局规划方案,文章以最小化避难所数量、最小化人员分配离散度、最小化总疏散距离为目标建立多目标选址模型,采用NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解得到帕累托解集,通过随机多准则可接受性分析从帕累托解集中选取布局效...     

基于随机模型的区域产业资本漂移研究

资本是产业系统的"血液",是产业实现可持续发展的重要内因变量.在利益驱动下,产业资本会随机地发生漂移.采用Markov方法研究区域产业资本漂移这一随机过程,利用产业资本的转移概率得到了产业资本周转时间的均值和方差,也给出了资本支持某产业发展时间的均值和方差,进而推导出了产业资本的产出率和产出值的计算方法,并进行了实证分析.     

场馆人员疏散的元胞自动机模拟

在人口密集场所(馆)观众席位区及疏散通道分布模拟图的基础上,应用数据库技术结合元胞自动机模拟了场馆中人员的疏散情况,并针对场馆发生突发事件后,在疏散过程中某个出口堵塞的情形进行了模拟,模拟结果可以记录人员疏散的轨迹,为突发事件发生后人员疏散应急方案提供参考.     

数学期望应用题三则

数学期望问题在经济活动和日常生活中比比皆是.下面试举三例以作分析: 例1 某商场通过检查发现存在火灾隐患,并估计发生火灾的概率为0.01,一旦发生火灾将造成1000万元的经济损失和人员伤亡, 如果采取某预防措施需花费30万元,则可防止火灾发生.因为一旦发生火灾造成人员伤亡,     

响应变量缺失下部分线性EV模型的异方差检验

本文主要考虑响应变量缺失下部分线性EV模型的异方差检验问题.首先,利用完全观测到的数据对模型的未知参数和光滑函数进行估计,在此基础上利用回归借补的方法补齐缺失数据.然后,建立了对模型的随机误差进行异方差检验的经验似然比统计量,并证明该统计量渐近服从卡方分布.最后,通过数值模拟研究了检验在不同缺失概率下的有限样本性质,并在实例分析中利用部分线性EV模型对缺失数据进行了异方差检验.     

带止步与中途退出策略的M~x/M/1/N单重工作休假排队系统

研究了带有止步和中途退出的M~x/M/1/N单重工作休假排队系统.顾客成批到达,到达后每批中的顾客,或者以概率b决定进入队列等待服务,或者以概率1-b止步(不进入系统).顾客进入系统后可能因为等待的不耐烦而在没有接受服务的情况下离开系统(中途退出).系统中一旦没有顾客,服务员立即进入单重工作休假.首先,利用马尔科夫过程理论建立了系统稳态概率满足的方程组.其次利用矩阵解法求出了稳态概率的矩阵解并得到了系统的平均队长、平均等待队长以及顾客的平均消失概率等性能指标.最后通过数值例子分析了工作休假时的低服务率η和休假率θ这两个参数对系统平均队长的影响.     

城市火灾次数与气象因素的Adaptive-Lasso分析

为研究城市火灾次数与气象因素的关系,以天津市的火灾数据为例,建立月度火灾次数与温度、风速、降雨量、日照、湿度等相关的各月气象因素及上月火灾起数间的线性回归模型.通过Adaptive-Lasso方法对上述变量进行选择并估计其参数,并对所得模型进行了分析比较,同时预测分析了2008年上半年火灾发生数.研究表明,通过Adaptive-Lasso方法建立的线性回归模型能够更好地预测火灾次数.     

基于COX生存分析的大型公共建筑火灾疏散模型

本文根据火灾动力学和建筑物疏散通道的网络结构,以逃生时间为因变量,影响疏散的各因素为自变量,建立了考虑多种安全因素的动态疏散cox风险比例模型,并以大型商场火灾为例对人的有计划疏散行为进行计算机仿真研究.     

基于故障树和混沌粒子群算法的锻压机床故障诊断方法

锻压机床由于生产效率高和材料利用率高的特点,被广泛应用于各领域.然而,锻压机床发生故障时,其故障种类繁多、故障数据量大,所以对锻压机床故障源的快速、准确诊断较困难.针对该问题,文章提出一种将故障树分析法和混沌粒子群算法相融合的方法,对锻压机床的故障源进行故障诊断.该方法是先通过故障树分析法对锻压机床的故障进行分析从而得到故障模式及其故障概率,然后由得到的故障模式和已知的故障维修经验分析归纳出故障模式的学习样本,再根据得到的故障概率运用混沌粒子群算法的遍历性快速、准确地诊断出锻压机床发生故障的精确位置.文章提出的方法以锻压机床的伺服系统为例进行了故障诊断实验,将该实验结果与遗传算法、粒子群算法进行对比.实验结果表明,文章的算法在锻压机床伺服系统的故障诊断中准确度更高、速度更快.     

基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法

针对多态系统故障树分析的难点,通过一个多态雷达系统的实例给出了一种基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法.首先根据多态故障树的结构建立贝叶斯网络的拓扑结构,然后根据多态逻辑算子对其进行定量化,进而利用贝叶斯网络分析多态故障树顶事件概率、部件重要度及其它结果.最后通过对实例的分析说明了基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法有更强的建模分析能力.     

基于故障树分析的堰塞湖溃坝概率估计方法

堰塞湖排险的一个关键问题是如何针对实施不同应对措施情况下的堰塞湖溃坝概率进行估计,这是一个值得关注的重要研究课题。本文提出了一种基于故障树分析(FTA)的堰塞湖溃坝概率估计方法。首先,通过堰塞湖排险问题的实际背景分析,基于FTA构建了堰塞湖溃坝故障树的基本架构;然后,通过相关领域知识、历史案例分析、专家主观判断和多位专家主观判断信息的融合,可以确定实施某一应对措施情形下故障树中各基本事件在不同时段内发生的概率;进一步地,依据构建的故障树和基本事件发生的概率,给出了在不同时段内堰塞湖溃坝事件发生的概率的估计方法。最后,通过一个实例分析说明了本文所提出方法的可行性与有效性。     

Fuzzy temporal fault tree analysis of dynamic systems

Fault tree analysis (FTA) is a powerful technique that is widely used for evaluating system safety and reliability. It can be used to assess the effects of combinations of failures on system behaviour but is unable to capture sequence dependent dynamic behaviour. A number of extensions to fault trees have been proposed to overcome this limitation. Pandora, one such extension, introduces temporal gates and temporal laws to allow dynamic analysis of temporal fault trees (TFTs). It can be easily integrated in model-based design and analysis techniques. The quantitative evaluation of failure probability in Pandora TFTs is performed using exact probabilistic data about component failures. However, exact data can often be difficult to obtain. In this paper, we propose a method that combines expert elicitation and fuzzy set theory with Pandora TFTs to enable dynamic analysis of complex systems with limited or absent exact quantitative data. This gives Pandora the ability to perform quantitative analysis under uncertainty, which increases further its potential utility in the emerging field of model-based design and dependability analysis. The method has been demonstrated by applying it to a fault tolerant fuel distribution system of a ship, and the results are compared with the results obtained by other existing techniques.     

产品质量危机事件原因挖掘模型研究

为有效解决因产品质量危机事件发生原因揭示不准确而导致应对措施选择与实施不当问题,根据产品质量危机影响因素发掘结果,提取出了产品质量危机事件可能原因,采用故障树法构建了质量危机事件潜在原因关系模型;将故障树法和贝叶斯网络相结合,基于专家调查与模糊集理论,推理出底层原因先验概率算法,并将其先验概率输入贝叶斯网络模型,获得底层原因后验概率及关键重要度,将后验概率及关键重要度共同作为质量危机事件关键原因诊断依据,构建了质量危机事件原因挖掘模型;通过实际案例验证了关键原因挖掘结果的准确性,为企业挖掘质量危机事件发生原因提供了理论依据。     

基于FTA方法的COVID-19疫情应急防控决策研究

鉴于新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的易感染性与聚集性等特点,基于COVID-19的传播机制,应用故障树分析(FTA)方法,研究了具有不同特征的疫情突发事件风险决策问题,包括疫情突发事件的动态演化过程、多种情景以及应急方案对突发事件的影响。通过分析COVID-19疫情突发事件的演化过程,构建故障树来描述导致突发事件演变的条件与因素之间的逻辑关系,给出了不同的可行应急方案。利用FTA预估出疫情突发事件发生的概率,计算出可行应急方案的整体排序值,获得最优应急方案。最后通过一个COVID-19确诊患者的案例分析,验证了所提出的方法的可行性和有效性。     

配电设备实时故障风险评估方法

现有配电设备故障风险评估方法在因素分析方面不够全面,未能综合考虑天气等环境因素与设备健康状态因素对设备故障风险的影响,且数据来源主要为长期历史数据,缺乏时效性。为解决此问题,本文提出了一种配电设备实时故障风险评估方法,结合天气状况、设备状态两大因素计算配电设备实时故障概率,通过负荷损失量、停电用户数量、负荷重要等级三个因素评估配电设备故障影响程度,并以设备故障概率和故障影响程度为准则建立风险评估模型。通过IEEE-RBTS BUS2算例分析,证明该模型能够有效评估配电设备实时故障风险,对于电力企业优化设备检修工作,提升应急管理水平具有重要的指导意义。     

火场-结构联合分析简化模型及其应用研究

为在建筑结构火灾反应分析中考虑实际火场特性,并简化火场分析模型与结构有限元分析模型之间的复杂对应关系,提出并建立了火场温度及对流辐射边界的热传导分析时空模型(STM)和基于时空模型的火场-结构联合分析方法。该方法根据火场模型计算出室内火场温度分布场以及对流辐射边界场离散数据,通过双向正交多项式进行拟合来得到不同时刻的构件边界连续时空模型,再通过时空模型进行热传导分析和热力耦合分析,从而实现火场-结构联合分析方法。在验证其合理性的基础上,通过ABAQUS子程序UTEMP和DFLUX实现其分析过程,并进行了北京某档案馆工程的应用分析,结果表明该方法可以较好地联合火场模拟与结构分析用于结构火灾安全评价。     

系统多故障状态模糊决策的研究

复杂系统发生故障时，往往出现两个或两个以上故障现象，并且故障原因与故障现象之间常存在交叉关系，传统的故障树分析法无法对系统多故障进行诊断。本将模糊决策的基本原理和故障树定量分析中常用的重要度分析法相结合，提出了一种对多故障状态的分析方法，并对液化气储配站烃泵灌装系统多故障状态进行了分析，取得了良好的应用结果。     

基于故障树的城市雾霾天气模糊综合评判

以某市雾霾天气为例,找出导致该市雾霾发生的原因并建立相关的故障树,通过分析得出导致该市发生雾霾的主要原因为气象和人为原因.然后利用模糊综合评判法,对该市雾霾污染程度进行了量化评判,得出该市雾霾污染程度为重度污染,便于该市相关部门做好防范措施.结果表明,利用故障树分析法和模糊综合评判法对雾霾天气进行分析是可行的,为其他雾霾城市分析提供了参考依据.