基于改进N-K模型的地铁盾构掘进安全风险耦合研究

为预防和控制地铁盾构掘进施工过程中的关键安全风险,并精准判断哪些风险耦合情境是导致事故发生的显著情境,提出改进N-K模型研究地铁盾构掘进安全风险耦合;综合运用文献研究、事故案例、专家访谈等方法,辨识地铁盾构掘进的关键安全风险因素;基于N-K模型提出新的地铁盾构掘进安全风险耦合评估模型,并选用安全事故案例验证该模型的适用性。结果表明:辨识得到地铁盾构掘进关键安全风险因素清单,包括4类一级风险因素,21个二级风险因素;地铁盾构掘进施工安全风险随着耦合因素种类的增加而变大,4因素风险耦合值最高,3因素风险耦合值次之,双因素风险耦合值最低,作业人员安全意识薄弱和机械故障参与作用的耦合情境更容易发生安全事故。

基于DEMATEL/N-K的机坪管制系统运行风险因素耦合分析

为了分析机坪管制系统风险因素的耦合性,将决策实验室分析(DEMATEL)模型与N-K模型相结合形成新的风险因素耦合分析模型。首先,利用N-K模型对2017—2019年机坪管制运行不安全事件进行耦合分析,计算不同耦合方式的耦合值;然后,利用DEMATEL模型计算安全风险因素的影响度和被影响度,确定要素的中心度排序,通过DEMATEL模型得到的综合影响矩阵计算可达矩阵,用来分析风险因素的可达性,最后,利用风险因素耦合值对各风险节点的中心度进行修正,获得关键的风险因素。基于实际运行数据,通过DEMATEL/N-K模型分析机坪管制系统的关键风险因素。结果表明,人为因素和机械因素之间的耦合程度明显更高,即更容易导致事故的发生,其中地面保障人员操作出错或未有效观察航空器造成航空器或地面保障设备故障是重点防控的对象。此外,在夜晚或雨天等视线条件下工作,更容易发生不安全事件,应当采取措施控制此类风险。

基于信息熵和Canopy-K-Means算法的货车驾驶风格识别

为识别货车的激进驾驶行为,保障货车行车安全,提出1种基于信息熵和Canopy-K-Means算法的货车驾驶风格识别方法。首先,从货车自然驾驶数据中提取出604个驾驶片段,根据信息熵理论计算各个驾驶片段的速度熵值、横向加速度熵值和纵向加速度熵值,构成货车驾驶风格表征指标集;其次,针对K-Means算法的聚类数量主观选取、初始聚类中心随机选取的问题,使用Canopy算法改进K-Means算法(Canopy-K-Means算法);最后,分别使用K-Means算法和Canopy-K-Means算法对货车驾驶风格进行识别。研究结果显示,Canopy-K-Means算法的轮廓系数和Calinski-Harabasz指数均大于K-Means算法,表现出更优的聚类性能。根据Canopy-K-Means算法,可将货车驾驶风格分为沉稳型、常规型和激进型3类,其中激进型货车驾驶风格的指标熵值和极差均较大,存在较高的安全隐患,需要引起相关部门的高度重视。

基于Riemann-Liouville分数阶积分Bernstein-Kantorovich算子的逼近性质

文章构造一种基于Riemann-Liouville分数阶积分的Bernstein-Kantorovich算子。利用一阶、二阶光滑模、Peetre’-K泛函和Lipschitz型极大函数等工具研究该算子的近似性质。然后利用一阶、二阶和四阶中心矩对该算子建立Vorononskaja型渐进公式。该算子的构建使得在曲线曲面造型方面对于给定的函数将会有更小的近似误差。

液压圆柱滑阀K-K型节流槽流量面积参数模型

针对K-K型节流槽流量系数复杂时变及结构参数强耦合的特征,采用流量面积参数模型(FAPM),开展了液压圆柱滑阀K-K型节流槽阀口流量压降特性研究。首先,推导出K-K型节流槽阀口面积的数学模型,并将其等效为3个单阶K型节流槽阀口面积的组合形式;其次,基于计算流体动力学(CFD)和响应面模型(RSM),建立了极限饱和流量下K-K型节流槽的FAPM模型;最后,通过对FAPM模型的分析,得到组合型节流槽阀芯结构与流量压降的映射关系。研究结果表明:当入口体积流量大于7.31 L/min时,满足极限流量饱和条件,此时流量系数与入口体积流量无关;当入口体积流量分别为20、30、50 L/min时,FAPM模型预测的K-K型节流槽阀口压降与CFD仿真值的平均误差均控制在7%以内。该模型完成了对K-K型节流槽阀芯结构的近似表达,并可应用于其他类型的组合型节流槽。

达雷妥尤单抗治疗患者检出抗-K、抗-Wr^(a)的血清学分析

目的 通过对1例使用达雷妥尤单抗患者的抗-K、抗-Wr^(a)标本特点进行分析,以研究合理的血清学检测途径。方法 选取盐水法、凝聚胺、卡式抗人球蛋白方法、二硫苏糖醇(Dithiothreitol, DTT)处理、胰蛋白酶处理、木瓜蛋白酶处理等方法,对患者血浆、酸放散液进行意外抗体筛查和鉴定。用K抗原阴性红细胞吸收患者血清后热放散。分析抗体性质,持续检测效价。排除达雷妥尤单抗干扰后进行交叉配血。结果 患者血浆在盐水、凝聚胺介质中检出抗-K、抗-Wr^(a),患者自身放散液中应为达雷妥尤单抗。木瓜酶不能排除达雷妥尤单抗干扰;DTT、胰蛋白酶处理红细胞后可排除达雷妥尤单抗干扰。但DTT处理破坏K抗原,漏检Kell系统IgG抗体;胰蛋白酶处理不影响K抗原,可检出达雷妥尤单抗治疗患者血清中的Kell系统IgG抗体(抗-k)。该患者抗-K为IgM,盐水法效价4,39 d后减弱至盐水法室温不凝集;抗-Wr^(a)为IgG,凝聚胺法效价4,39 d后减弱为1;76 d后抗-K、抗-Wr^(a)均测不出。选择K、Wr^(a)抗原阴性的红细胞输注,安全有效。结论 DTT处理红细胞可排除达雷妥尤单抗干扰,但要注意Kell系统抗体的漏检。为避免达雷妥尤单抗掩盖同种抗体,可联合使用DTT处理、凝聚胺法、胰蛋白酶处理等多种方法。

分布式网络中连续时间周期的全局top-K频繁流测量

在分布式网络中,测量top-K频繁流对资源分配、安全监控等应用至关重要。现有的top-K频繁流测量工作存在不适用于测量分布式网络流量或只考虑单时间周期等局限。为此,提出了分布式网络中连续时间周期的全局top-K频繁流测量方案,在分布节点中布置了紧凑的概率数据结构来记录网络流信息,每个时间周期结束后分布节点向中心节点发送必要信息,中心节点汇聚得到从测量开始至当前时间周期的全局top-K频繁流。考虑到每条流可能出现在一个或多个测量节点,使用了不同的方法来减少传输开销。对于每条流只会出现在单一节点的情况,采用传输分段最小值的方法来获得阈值,实验结果表明这种方法减少了全量传输超过50%的传输开销。对于每条流会出现在多个节点的情况,提出了多阶段无误差处理方法和单阶段快速处理方法,分别应对不能容忍误差的场景和实际高速网络流量,相比每个时间周期都使用已有单周期方法,传输开销的实验表现降低了两个数量级。最后还提出了一种利用历史平均增值信息降低通信延迟的方法,实验结果表明该方法有效降低了限制信息的平均相对误差。

0-k膨胀计数回归模型的参数估计与统计检验

0-k膨胀计数回归模型的参数估计与统计检验一直是数据分析的热点问题.借助隐变量重新设定0-k膨胀回归模型,并采用EM算法和Fisher信息矩阵给出参数的点估计和区间估计;基于Wald统计量和LR统计量对0-k膨胀分布是否会退化的现象进行统计检验;以0-k膨胀泊松回归模型为例进行实际应用.研究结果显示,采用EM算法进行参数估计时收敛速度较快且估计结果稳健,不同的0-k膨胀泊松分布对原始数据的拟合效果不同,若将k设定为非膨胀数值可能会导致拟合结果出现偏差.

回火对E101T1-K3C熔敷金属显微组织和力学性能的影响

采用E101T1-K3C低合金高强钢药芯焊丝对EH620钢进行焊接。焊接接头分别在460℃、580℃进行保温1 h回火热处理,应用金相显微镜、材料试验机、冲击试验机、扫描电子显微镜等对试样进行分析与测量。结果表明:焊态下熔敷金属显微组织为条状铁素体+少量贝氏体+第二相颗粒,熔合区显微组织为片状铁素体+马氏体+第二相颗粒。焊接接头经过460℃×1 h焊后回火处理后,焊缝区的显微组织为铁素体+少量贝氏体+第二相颗粒,熔合区组织为铁素体+回火屈氏体+第二相颗粒。焊接接头经过580℃×1 h回火处理后,焊缝及熔合区显微组织均为铁素体+回火索氏体+第二相颗粒;熔敷金属屈服强度由725 MPa下降589 MPa,-40℃冲击吸收能量KV2由71 J提高到114 J;维氏硬度值在焊接接头焊缝及热影响区的分布趋向一致,焊接接头具有理想的力学性能。

基于M-K模型计算FLC无条件收敛新算法

M-K失稳模型的无条件收敛与快速求解对成形极限曲线(forming limit curve, FLC)的获取具有重要的理论意义与研究价值,也是理论FLC计算的难点之一.然而,在M-K失稳模型框架内基于复杂屈服准则计算成形极限曲线时,采用传统牛顿迭代算法无法保证收敛,而固定增量法则计算耗时过长,严重制约了M-K失稳模型的应用场景.因此,文章以锆合金为实验材料,提出了一种自适应增量算法,该算法通过迭代误差信息与震荡情况自适应调整迭代步长,不仅能够保证计算精度,满足无条件收敛,还能大幅提升计算速度.此外,本研究还验证了采用自适应增量法计算锆合金FLC的准确性,并分析了算法的迭代误差Err与初始应变增量对FLC预测结果的影响.结果表明:自适应增量法具有无条件保证收敛、计算速度快以及计算结果不受初始迭代步长影响的优势,其计算耗时仅为固定增量法的0.44%;此外,本研究认为初始参数中迭代误差小于10-6、初始应变增量小于0.001是得到稳定的FLC结果的前提条件;根据对锆合金FLC预测结果可知,在M-K模型框架内基于Yld2000-2d屈服准则理论采用自适应增量法计算可以很好地描述锆合金的塑性行为.由于自适应增量迭代法简单易用且计算高效,有望应用于有限元软件中子程序的开发,加速其计算速度并提高锆合金数值模拟精度.

一次性条件下top-k高平均效用序列模式挖掘算法

针对传统序列模式挖掘(SPM)不考虑模式重复性且忽略各项的效用(单价或利润)与模式长度对用户兴趣度影响的问题,提出一次性条件下top-k高平均效用序列模式挖掘(TOUP)算法。TOUP算法主要包括两个核心步骤:平均效用计算和候选模式生成。首先,提出基于各项出现位置与项重复关系数组的CSP(Calculation Support of Pattern)算法计算模式支持度,从而实现模式平均效用的快速计算;其次,采用项集扩展和序列扩展生成候选模式,并提出了最大平均效用上界,基于该上界实现对候选模式的有效剪枝。在5个真实数据集和1个合成数据集上的实验结果表明,相较于TOUP-dfs和HAOP-ms算法,TOUP算法的候选模式数分别降低了38.5%~99.8%和0.9%~77.6%;运行时间分别降低了33.6%~97.1%和57.9%~97.2%。TOUP的算法性能更优,能更高效地挖掘用户感兴趣的模式。

基于N-K-FRAM的空中交通运行安全风险耦合机制

为探究空中交通运行安全风险耦合演化特征,厘清基于N-K模型与功能共振分析方法(FRAM)相结合的空中交通运行系统耦合变异形成机制,首先,收集不安全事件文本数据,归纳事件中的风险因素并归类,得到其历史发生频率以及风险因素之间的耦合关系;其次,利用N-K模型求解运行风险因素间的耦合度值;然后,结合输出时间与精度,定量评估FRAM功能模块的可变性,分析空中交通运行安全风险耦合机制;最后,分别以区域导航(RNAV)进近不安全事件与偏离航路不安全事件为例,分析其安全风险。结果表明:基于N-K-FRAM的风险耦合机制能够合理有效地定量计算功能模块间的变异性,弱化了传统分析方法对主观意识的依赖性,分析结果更为客观科学。

关于(C-K)性质和L-KR空间的对偶性质

证明了(C-K)性质,(S-K)性质,L-KR空间,L-KS空间和CL-KR空间和CL-KS空间的一些充要条件.这些条件表明了(C-K)与(S-K)性质,L-KR与L-KS空间及CL-KR空间与CL-KS空间之间的对偶性质.

JS-K对HBV阳性肝癌鸡胚移植瘤生长影响的实验研究

目的:在乙型肝炎病毒(HBV)阳性肝癌鸡胚移植模型中,探讨一氧化氮供体JS-K对肿瘤细胞生长的影响。方法:将HBV阳性肝癌细胞HepG2.2.15接种于9日龄受精鸡胚中,按照处理方式不同分为5组:阴性对照组,JS-K低、中、高剂量组(1、5、10μg/个),索拉非尼(Sora)组(400μg/个),每组各3只。2 d后按分组给药,给药采用直接滴加于移植瘤上的方式,1次/d,连续8 d。实验结束后取出鸡胚移植瘤,观察各组移植瘤大小,拍照并称重,采用HE染色法观察各组JS-K对肿瘤细胞的影响;采用免疫印迹法检测肿瘤组织中迁移相关蛋白Vimentin及N-Cadherin的表达情况。结果:与对照组相比,不同剂量JS-K作用后,鸡胚移植瘤体积均明显减小,其中JS-K高剂量组肿瘤体积最小(P<0.05);HE染色可见JS-K作用后瘤细胞数量明显减少;JS-K低剂量组鸡胚移植瘤波形蛋白Vimentin表达水平高于其他组,N-cadherin表达水平低于其他组(P<0.05)。结论:JS-K对HBV阳性肝癌鸡胚移植瘤具有抑瘤作用,该效应可能与抑制鸡胚移植瘤细胞迁移有关。

大图中多样化Top-k模式挖掘算法研究

频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining,FPM)是图数据挖掘领域的一项重要任务。该任务的目标是从图数据中找到出现频次大于给定阈值的所有模式。近年来,随着社交网络等大规模图数据的涌现,单一大图上的FPM问题受到广泛关注,并得到了较为充分的研究,取得了一系列研究成果。然而,已有技术大都存在着计算成本高、挖掘结果理解困难以及并行计算难等问题。针对上述问题,文中提出了一种从大规模图数据中挖掘多样化top-k模式的方法。首先设计了一个多样化函数,用于度量模式集合的多样性;随后设计了一种面向分布式图数据,具有提前终止特性的分布式挖掘算法DisTopk,以实现多样化top-k模式高效挖掘。在真实图数据和合成图数据上进行了大量实验,结果表明,与传统分布式挖掘算法相比,DisTopk算法能更高效地挖掘多样化top-k模式。

PeakSketch:检测网络流中的top-k流的无偏和通用草图

通过对现有Sketch结构的研究,提出一种新的Sketch结构:PeakSketch,本文将其应用于三种任务:检测top-k频繁流,检测top-k重变化流,检测top-k持久流,从理论上证明了PeakSketch可以提供无偏估计,并且给出了算法的误差界。实验结果表明,PeakSketch的各项性能优秀,在检测top-k频繁流任务中,PeakSketch的吞吐量显著提升,特别是在分配内存小于200 kB以下时,吞吐量最高提升可以达到50%,准确率最高提升一倍,PeakSketch也展现突出的性能。

改进N-K模型分析装配式建筑多阶段质量风险耦合

为探究装配式建筑多阶段质量风险因素间的耦合机制,促进装配式建筑质量的提升,采用改进的N-K模型计算耦合风险的大小.在归纳总结样本文献基础上构建多阶段多层次的风险指标体系,依次采用主观赋权的AHP法、客观赋权的惩罚-激励型变权综合评估法及拉格朗日乘子组合赋权法计算指标权重,并以权重代替概率方式对传统耦合模型进行改进,将203篇有关装配式建筑质量风险样本文献统计数据进行耦合风险值的计算,结果表明:风险耦合值的大小与参与耦合的风险因素个数成正相关;客观因素和主观因素结合后风险耦合值更大,更容易导致安全事故的发生;风险具有阶段间叠加传导的性质.

基于N-K模型和尖点突变的公交车交通事故风险分析

为了探究公交车交通事故中的风险耦合关系,从单因素、双因素和多因素的角度分析了公交车交通事故风险耦合关系,并建立了公交车交通事故风险耦合层次网络模型。基于N-K模型,构建了公交车交通事故双因素和多因素风险耦合度量模型,以国内发生的664起公交车交通事故为例,得到了不同风险因素耦合发生概率和风险耦合度值,建立了公交车交通事故尖点突变模型,最后通过仿真,使公交车交通安全系统风险状态可视化。结果表明:参与风险耦合的因素数量越多,发生公交车交通事故的风险越大;人的因素和道路因素具有较强的耦合性,在风险耦合过程中造成的风险最大,是影响公交车交通安全的关键因素。

基于优化N-K模型的洁净室高处作业安全风险耦合分析

为量化洁净室高处坠落致因因素耦合关系,利用N-K模型构筑洁净室高处作业安全风险耦合度量模型;进一步搭建洁净室高处作业风险因素指标体系,运用层次分析法优化经典N-K模型,从而获取各个风险因素的权重及其相应风险值,识别造成洁净室高处坠落事故的关键因素。结果表明,耦合风险值与耦合风险因素数量成正比;耦合风险因素数量相同时,各准则层风险因素影响程度依次为人员因素、安全管理因素、材料及设备因素、环境因素,即主观因素耦合风险大于客观因素耦合风险。耦合风险分析与近些年洁净室高处坠落事故案例相符合,关键致因因素及耦合情况与实际情况基本一致。

Top-k空间偏好查询方法研究

随着无线通信技术的发展和智能移动终端的广泛普及,基于位置的服务已经融入了人们生活的方方面面。其中,Top-k空间偏好查询在地理信息系统、城市建设规划、资源调度与分配、旅游规划等领域具有重要的意义。Top-k空间偏好查询是根据空间对象周围的特征对空间对象进行等级评价,并返回具有最高等级评价的k个空间对象。目前,对于Top-k空间偏好查询的研究主要集中在欧式空间和路网环境,本文对欧式空间和路网环境下的Top-k空间偏好查询方法进行分析和比较。