基于模糊神经网络的一体化监测设备可靠性评价

为了实现对一体化监测设备的可靠性综合评价,基于T-S模糊神经网络的方法,以时效性、粗差占比、采样间隔、误报次数4个指标作为输入向量,利用T-S模糊系统的数据处理能力、神经网络的非线性拟合能力及MATLAB软件编程,构建一体化监测设备的综合评价模型。将训练好的T-S模糊神经网络模型与BP神经网络模型同时用于6组监测设备的预测,从数值模拟与应用的情况可以看出,普适型设备略强于一体化监测设备,与实际情况相符。该方法在一体化监测设备的评价方面具有可行性和实用性,可以作为该设备在实践应用过程中可靠性的依据。

管线阴极保护在线监测评价系统的研究进展

介绍了国内外阴极保护电位与杂散电流监测评价系统的发展状况,并对腐蚀在线监测系统的应用进行了展望。

高职高专系(部)级教学工作评价的实践研究

系(部)教学工作是高职高专院校教学工作的主体和基础,也是学校提高教学质量的落脚点。系(部)具体教学工作必须与学校整体目标有机结合,并进一步完善教学质量监控和评价体系,以促成高职高专院校的可持续发展。本文对"系(部)教学工作评价指标体系"的设计思想、设计原则加以论述,并结合系(部)教学工作评价的实践,阐明高职高专系(部)教学工作评价的方法与思路。

美国科学技术中心协同创新模式研究与启示

1987年,美国国家科学基金会(NSF)资助建立科学技术中心(STC),旨在促进科研领域前沿基础科学研究、培养大批创新性人才以及实现多方知识转移,以更好地巩固其在国际上的科学技术研究领导地位。研究发现,美国科学技术中心在运作模式上具有组织管理"集中—分散"、研究与教育紧密结合、知识转移有效、动态监测评估等多重优点。我国在建设协同创新中心时,应充分借鉴其优点,不断提高我国高校协同创新能力与质量,为早日从人力资源大国向人力资本强国转变创造有利条件。

基于Wonderware的火电厂小指标在线监测与考核

采用美国Wonderware公司的InTouch、Information Server等软件作为开发工具,完成了对火电厂各班组人员、各机组生产小指标的在线实时考核评分功能。通过绩效考核的方式,充分调动了员工的积极性、主动性和创造性,实现了对电厂生产管理模式的优化,提高了企业的整体运营效率。

隧道二次衬砌合理施作时机确定方法研究

隧道二次衬砌合理施作时机的确定关键在于分析评估围岩变形何时达到稳定状态,现场监控量测蕴含整个围岩发展演化过程的所有信息,是其应力、变形状态最直接的反映。文章构建了一种基于监控量测的隧道围岩变形状态动态综合评估模型,克服了传统综合评估方法仅在某一时间截面下进行静态评估的缺陷。该模型基于离差最大化原则对监控量测指标进行动态赋权,监测指标权重随其在评估时域内的稳定度而动态变化,时域内指标值离差越大赋予权重越大。同时,模型通过引入加速度修正系数概念,将监测指标变化速度状态和趋势进行融合考虑。并且模型引入了时间权重向量和时间度的概念,对采集的监测数据按不同时期合理地赋予不同时间权重(近期监测数据时间权重高于远期监测数据)。该模型的有效性通过在杭州紫之隧道设置试验段进行了验证,为确定隧道二次衬砌合理施作时机提供了一种新的可靠方法。