摘要：现有生产安全事故应急救援体系未能充分利用历史经验辅助应急决策,并多为资源总体上的预测和调度。为高效、准确地应对地铁隧道施工坍塌事故,制定应急救援方案,提高应急救援效率,以确定应急车辆需求量为例,提出一种基于RBF神经网络的应急车辆需求预测模型。在确定预测指标的基础上,整理分析历史事故案例并提取关键指标值,通过训练确定扩展速度及隐含层神经元个数,分别构建以坍塌位置、次(衍)生事故、坍塌面积和被困人数为输入,救护车及消防车需求量为输出的RBF神经网络预测模型。在预测结果的基础上,确定所需应急车辆类型及数量,推算医护人员和消防人员的配备数量,并结合事故实际特征对预测结果进行修正。以某实际地铁隧道施工坍塌事故数据进行案例分析,预测该事故所需的应急车辆、相关人员及设备等应急资源的需求量,并将其与实际数据对比分析,验证了预测模型的可行性和有效性。该预测模型可为地铁隧道施工坍塌事故应急救援方案的制定提供新的思路和方法。

摘要：开普勒式望远镜由德国科学家开普勒1611年发明。该望远镜视场可以设计的较大,其物镜组和目镜组都是凸透镜形式。由于两者之间有一个实像,可方便的安装分划板(安装在目镜焦平面处),并且性能优良。所以目前军用望远镜,小型天文望远镜等专业级的望远镜都采用此种结构。进行开普勒式望远镜组装实验,有利于扩宽自身的知识面,培养严谨的科学作风,提高自主探究能力。一、开普勒式望远镜的构成及原理开普勒望远镜由两个共轴光学系统组成。

摘要：为了使历史事故经验在地铁施工坍塌事故的应急决策中起到高效、准确的辅助作用,提出一种基于案例决策理论(case-based decision theory,CBDT)和改进的K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法的地铁施工坍塌事故应急措施生成方法。在CBDT视角下,基于中文分词技术筛选出事故描述单元因素,并将这些因素用于结构化的事故信息记录中,构建历史事故案例库。基于改进的KNN算法,设计了权重、结构相似度、局部相似度、可替代度和全局相似度计算5个步骤组成的事故相似度计算算法,检索相似历史事故,从而输出应急措施建议。最后,通过案例分析验证了本研究方法的可行性和有效性。

摘要：在隧道施工过程中塌方事故时有发生,准确及有效的隧道施工塌方安全风险状态判断对控制及预防事故的发生极为重要。为此,本文从系统突变的视角出发,在分析提取主要安全风险因素的基础上,确定安全风险因素相对重要性程度,构建系统安全风险状态值计算模型,明确系统安全风险状态的运动轨迹,确定系统安全风险状态的判断类别,并以HZ高速MLP隧道K1+842~K1+870段导洞开挖及支护为例进行验证。结果表明:隧道施工塌方系统安全风险状态判断模型对MLP隧道安全风险状态的判断结果与实际施工相符合,对隧道施工塌方安全风险管理具有一定的实践价值。

摘要：拉拔工序是钢丝生产的重要环节,直接影响生产效率和钢丝的性能.本工作设计一种压力拉丝模,以期提高钢丝的生产效率.压力拉丝模分为润滑模和拉拔模两部分,以便能够将Φ3.556 mm的高碳钢丝拉至Φ0.965 mm左右.

摘要：轮胎取证是对失效轮胎进行结构和方法分析,以确定其失效的根本原因。这是科学、经验和艺术的结合,也是轮胎制造商的一个重要考虑因素,他们可能需要根据此类取证分析的结果,在制造、设计或理赔方面采取适当的纠正措施。对轮胎故障后的密切检查可以提供宝贵的线索,为生产改进提供信息,以防止将来出现问题并改进客户服务。

摘要：目的优选岩痛方的提取工艺。方法通过正交试验设计,以提取挥发油的体积为指标,粉碎目数、浸泡时间、加水倍数、提取时间为考察因素,优化岩痛方中乳香、没药、石菖蒲、白芥子的挥发油提取工艺;以延胡索乙素、苯甲酰新乌头原碱、苯甲酰次乌头原碱的含量及出膏率为指标,通过综合评分法,考察提取次数、乙醇浓度、溶剂量、提取时间对岩痛方中其余药味延胡索、川乌、姜黄提取工艺的影响。结果岩痛方挥发油最佳提取条件为药材粉碎过20目,水中浸泡时间为30 min,加水倍数为4倍,提取时间为3 h;优化后的醇提工艺为加药材8倍量90%的乙醇为提取溶剂,提取2次,每次1 h。结论优选得到的岩痛方提取工艺稳定可行。

摘要：针对传统零件边缘检测方法中存在的边缘不连续、不清晰的问题,研究了图像边缘检测算法的抗噪性、边缘连续性和边缘细节的完整性,在分析、研究了传统拉普拉斯算法高效优点的基础上,提出了一种新的算法,即圆周拉普拉斯算法。针对采集到的齿轮和手表零件图片,设计了边缘轮廓提取的实验:采用圆周拉普拉斯算法对图片进行了边缘锐化,得到了初步的零件边缘;再运用数学形态学算法对提取的边缘图像进行了去噪,得到了边缘清晰、轮廓完整的零件边缘检测图像。研究结果表明:圆周拉普拉斯算法能够保留传统算法中高效性的特点,同时检测出零件边缘的完整细节;针对图像中的噪声所采用的形态学算法,能有效去除图像中的无效信息。