改进贝叶斯网络模型在起重作业人机交互差错风险分析中的应用

为量化分析起重作业人机交互差错风险,根据安全工效学原理及安全技术规范将起重作业人、机、环相关影响因素作为根节点,按照事故致因层次关联关系确定子节点,构建起重作业人机交互差错的3层级贝叶斯网络模型(Bayesian Network, BN);基于模糊集理论,采用认知可靠性与失误分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method, CREAM),厘定贝叶斯网络父节点失效概率以及中间节点条件概率;利用逆向推理仿真技术分析起重作业人机交互差错发生的因果链,探究起重伤害事故发生的人机交互差错风险。结果表明:起重作业人机交互差错最可能致因链为起重设备安全检查不到位→管理人员失误→人员操作失误→起重伤害事故发生;单因素失效条件下,起重作业人机交互差错风险概率呈线性增长趋势;在多因素失效条件下,一级节点因素失效概率愈大则人机交互差错效应愈显著,且呈现非线性增长态势。

融合Inception V1-CBAM-CNN的轴承剩余寿命预测模型

针对现有的滚动轴承剩余寿命(RUL)预测方法精度低、轴承健康指标(HI)构建困难等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)并融合Inception V1模块和卷积注意力机制模块(CBAM)的滚动轴承RUL预测模型。首先,在CNN中添加了CBAM机制,并进行了加权处理,在通道和空间维度对重要特征进行了强化,对次要特征进行了抑制,通过添加改进的InceptionV1模块,提高了CNN通道间信息交互水平,全面提取了退化特征;然后,进行了网络优化,采用全局最大池化(GMP)方法对模型进行了简化,采用Dropout和批量归一化(BN)方法,避免了过拟合,提高了精度,且克服了训练时出现的梯度消失问题;最后,对数据进行了处理,将降噪后的信号重组为三维张量,将其作为HI,构建了退化标签,引入了评价指标,采用PHM2012轴承数据集进行了实验验证,在3种工况下将其与深度神经网络(DNN)、CNN方法、结合注意力机制的残差网络方法(ResNet)进行了对比。研究结果表明:该方法在变负载条件下的平均RMSE为0.033,较其他方法的RMSE值分别降低了86%、78%和69%,在预测精度和泛化能力方面具有明显优势。

基于评价核数据库的多群协方差处理程序CovarXS的开发与验证

核数据的不确定度已成为反应堆物理计算结果不确定度的主要来源,而不确定度计算需要的核截面协方差数据处理软件强烈依赖于国外相关计算软件,目前国内对核数据协方差信息处理软件鲜有报道,且对其处理方法和理论研究不多,为此,本文深入研究多群协方差信息处理理论,在自主开发的先进核截面处理程序AXSP中开发了多群协方差处理模块CovarXS,基于ENDF/B-Ⅶ.1评价核数据库制作了33群协方差数据库,通过与NJOY2016中的ERRORR模块计算结果对比,产生的相对协方差数据的相对误差小于1.0%,验证了CovarXS模块开发的正确性。在此基础上,利用制作的33群协方差矩阵对MOX燃料钠冷快堆BN-600基准题进行了分析,对影响系统keff的不确定性最大的核素及其截面进行了分析。基于CovarXS模块和ERRORR计算得到的不同核素对keff的不确定度贡献的相对误差小于0.893%,由此说明CovarXS模块处理得到的多群协方差数据库精度与ERRORR模块生成的多群协方差数据库的精度相当。

应急情境下管制员情境意识可靠性研究

为提升管制员的应急处置能力,从管制员的个人能力、管制任务特点和管制设备3个方面构建管制员情境意识(SA)可靠性模型;利用塔台管制模拟软件和SA全面评价技术(SAGAT)测量管制员在应急情境下的SA水平;基于贝叶斯网络(BN)对SA可靠性进行定量分析,进而预测管制员的SA水平,并基于贝叶斯推理分析影响管制员SA可靠性的关键因素。研究结果表明:应急情境下,管制员SA可靠性和SA水平显著正相关,可通过管制员的SA可靠性预测SA水平;通过BN推理分析发现,对管制员的SA可靠性影响程度和敏感程度较高的因素为调配飞机可用时间、管制设备的精准度和管制员的记忆力;对管制员SA可靠性影响最大的致因链为调配飞机可用时间→任务特点→SA可靠性。

飞机雷雨情景着陆冲偏出跑道的贝叶斯网络风险分析

为解决飞机雷雨情景下着陆冲偏出跑道风险因素之间关系不清且量化程度不足的问题,提出一种融合文本挖掘与贝叶斯网络的飞机雷雨情景着陆冲偏出跑道风险量化分析模型。首先,通过136起事故报告建立语料库,构建潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型并对文本进行挖掘以提取关键词,进而形成包含3个一级指标和26个二级指标的风险分析指标体系;其次,采用因果效应公式确定节点优先次序,并运用K2算法和期望最大(Expectation Maximization Algorithm,EM)算法分别学习贝叶斯网络的结构和参数;最后,使用贝叶斯网络模型对飞机冲偏出跑道事故数据进行算例分析,计算风险因素的发生概率并分析事故与风险因素间的灵敏度。研究结果显示:飞机在雷雨情景下着陆时更倾向于由跑道末端冲出跑道;导致飞机冲出跑道的主要风险因素为道面积水、飞机空中平飘过长以及进场过高;导致飞机偏出跑道的主要原因为跑道过窄及滑跑方向偏离。研究表明了贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)模型用于飞行事故风险因素分析的可行性,为飞机在雷雨天气下的运行管理、风险处置策略提供了重要参考。

铜纳米颗粒修饰多孔氮化硼高效还原对硝基苯酚的研究

为了寻找高催化活性、环境友好、价格低廉、稳定性好的催化剂,研究金属与载体之间的协同催化效应,采用煅烧前驱体法制备了表面富含羟基和氨基的高比表面积多孔h-BN载体,通过简单的液相还原法成功地制备出粒径分布均匀的Cu/h-BN纳米复合材料,并对复合材料的组成、微观结构和性能进行表征。结果显示,铜纳米粒子的引入并未破坏多孔h-BN的二维片状结构,但比表面积及孔径均有不同程度的下降。以对硝基苯酚(4-NP)还原为对氨基苯酚(4-AP)为模型反应,考察Cu/h-BN复合材料的催化性能,当Cu含量为6%(质量分数)时,复合纳米材料具有最高的催化性能(表观反应速率常数k=4.62×10^(-2) s^(-1))和稳定性,催化活性在5个循环内基本保持不变。因此,具有高比表面积的h-BN载体负载可稳定Cu纳米颗粒,它们之间的协同催化作用使Cu/h-BN具有优异的催化活性和稳定性。此研究为今后进一步研究金属与h-BN协同催化提供了理论基础。

强降雨情景下附着式升降脚手架事故致因IFRAM-BN模型

强降雨事件频发造成附着式升降脚手架事故剧增,为提高强降雨情景下施工安全性,降低事故发生率,提出一种基于改进的功能共振分析模型(IFRAM)和贝叶斯网络(BN)相结合的事故致因分析模型。首先,从定性角度,利用IFRAM识别事故机制并深度挖掘系统功能共振情况;其次,将IFRAM映射至BN定量分析模型,并引入联系云优化计算各根节点的先验概率;最后,以西安“9·10”事故为例,进行实证研究并提出相应预防措施。结果表明:事故在安全状态为Ⅳ级时,发生的可能性最大。工人违规操作、未进行旁站等强制性监督、强降雨等是导致爬架事故的核心致因;强降雨环境→雨后架体载荷超载等致因组合是诱发爬架事故的关键。

基于专家知识与监测数据联合驱动的高压开关柜状态评估

高压开关柜(HVS)作为电力系统的关键设备,对其工作状况进行有效评估可以保障电力系统的安全稳定运行。在工程实践中,由于高压开关柜长期服役于潮湿、高温等恶劣环境下,不可避免的传感器失效或人为因素会导致其设备状态数据存在随机缺失的现象,从而破坏了数据的完整性和可用性,使得对数据质量要求较高的数据驱动方法难以直接用于解决高压开关柜状态评估的问题。为了解决上述问题,研究了一种基于专家知识和监测数据联合驱动的高压开关柜状态评估方法。首先,对高压开关柜系统的内部构成进行了深入分析,并根据区域中设备的功能不同将其分为电缆室、母线室和断路器室三大区域。其次,进一步分析了系统状态、各区域状态及其关键部件状态两两之间的因果关系,从而建立了适用于高压开关柜状态评估的三层贝叶斯网络(BN)拓扑结构。然后,引入专家领域知识设计了适用于高压开关柜系统的3种约束罚函数,并通过求解带有约束的优化问题,改善了不完整数据集下的贝叶斯网络参数估计性能,进而实现了对高压开关柜系统状态的精确评估。最后,在自主设计的10 kV高压开关柜样机上开展了对比验证实验,结果表明,相比于支持向量机(SVM)方法和反向传播(BP)神经网络方法,本文所提方法在状态评估精度上更具优势。

掺杂BN-OH纳米片的P/PEG@BN-OH同轴纳米纤维的制备及其热性能

为制备高效稳定的相变储热材料,采用同轴静电纺丝技术制备了以聚丙烯腈(PAN)为鞘、聚乙二醇(PEG)与羟基化氮化硼纳米片(BN-OH)为芯的同轴纳米纤维(P/PEG@x BN-OH),并分别通过场发射扫描电子显微镜、透射电子显微镜、差示扫描量热仪、红外热成像仪等手段分析了掺杂不同质量BN-OH纳米片对纤维形貌、热性能、循环稳定性、热能效率及热导率的影响。结果表明:纤维形成了稳定且连续的鞘-芯同轴结构,平均直径介于279~335 nm,而且PEG和BN-OH被包裹在PAN纤维内部,内径大小范围为107~188 nm;P/PEG@x BN-OH纳米纤维显示了优异的相变储热焓值(75~78 J/g)和热稳定性,经100次热循环后PEG无相变渗漏现象;掺杂质量分数为10.0%的BN-OH纳米片可将纤维的热导率提高95%,而且其相变储热和释放率分别提高了67%和154%。

基于STPA-BN的船舶航行人为风险因素分析与评估

人为因素是引发船舶事故的最主要因素之一,为了研究船舶人为风险因素的因果关系,从中国海事局发布的船舶事故报告出发,引入系统理论过程分析-贝叶斯网络(STPA-BN)模型对船舶航行人为风险因素进行分析和评估。采用系统理论过程分析(STPA)方法识别出船舶航行中存在的不安全控制行为,结合事故报告内容提取出12种人为风险因素,利用风险因素的内在因果关系和结构学习功能构建贝叶斯网络拓扑结构;将事故报告量化,并对网络进行参数学习,对模型进行验证。在此基础上,利用贝叶斯网络(BN)的推理功能得到船舶航行中7种突出的人为风险因素和3条事故核心致因链,为保障船舶安全航行与船员培训提供数据支持。

远程控制船舶内河航行风险评价研究

针对远程控制船舶内河航行风险定量评价问题,提出了一种不确定性建模与船模航行试验相结合的风险评价框架,分为模型构建、量化和验证3个部分。在模型构建方面,模型节点来自内河环境、通信、岸端、船端和风险5个方面辨识的船舶远程控制航行风险因素,根据专家经验和航行试验对初始模型结构进行迭代修正,形成了远程控制船舶内河航行风险评价的贝叶斯网络模型;在模型量化方面,为量化父子节点之间线性或非线性关系提出了条件概率计算方法,在内河连续桥区开展船模航行试验,获取了部分根节点的先验概率、航行事故或险情,以及试验人员对航行风险的评价等数据;在模型验证方面,从情景分析、敏感性分析、对比分析3个角度对模型进行了验证。结果表明:在统计的40起航行试验案例中,触碰/碰撞事故占比最高,试验发现了新的失效模式,即控制冲突、程序错误、信号丢失等;构建的贝叶斯网络模型能够有效评价不同情景下航行风险水平,并辨识了与远程控制船舶内河航行风险相关的重要节点。研究结果可以为实现内河船舶远程控制作业模式提供理论依据,也为内河远程控制船舶航行安全提供研究思路。

基于贝叶斯网络的重特大交通事故关键因素分析

基于2013—2021年97起重特大交通事故数据,探究重特大交通事故关键致因。采用改进的灰色关联法构建关键影响因素集,以关键因素为节点变量建立了贝叶斯网络,通过网络结构学习和节点条件概率学习,分析了14个与事故相关的因素,并从中提取了15个单、多车事故死伤人数因素组合链,基于区间数理论对影响因素的危险性进行了排序。结果表明:单、多车事故致因存在差异,超载、存在大型客车、无物理隔离等因素对单、多车事故均有影响,但这些因素对单、多车事故死伤人数的影响程度不同,整体来看,多车事故后果更严重。贝叶斯网络可以反映各因素之间的真实关系,且具有较好的预测精度,研究结论有助于管理部门制定相应的预防策略以减少重特大交通事故发生频率。

C/SiC-BN复合材料的制备及氧化行为

C/SiC复合材料作为一种高温结构材料,在航空航天热防护领域具有广泛的应用前景。然而,该材料的中低温抗氧化性能相对较差,制约了其在更广泛领域的应用。本研究采用料浆抽滤工艺,通过调节料浆中陶瓷含量在纤维增强体中引入不同含量的抗氧化组元BN,再通过反应熔体渗透法制备C/SiC-BN复合材料。系统研究了不同BN含量对复合材料结构组成及抗氧化行为的影响,并分析相关氧化机理。研究结果表明:引入BN颗粒显著降低了C/SiC的开口孔隙率,并明显提高了C/SiC的起始氧化温度。引入质量分数3%BN时,C/SiC-BN复合材料(B3样品)的抗氧化性能最优,其在900、1200和1500℃静态氧化1 h的质量损失率分别为0.009%、–0.301%、–0.596%,显著优于C/SiC。1500℃氧化后,B3样品的强度保持率最高,达到52%。900℃氧化时,C/SiC-BN复合材料主要经历C相和BN相的氧化,以O_(2)扩散反应控制的缓慢失重为主;1200℃氧化时,C相和BN相氧化速率加快,SiC发显著氧化,生成的B_(2)O_(3)、硼硅酸盐和SiO_(2)等氧化产物减缓了O_(2)的扩散速率,减小了基体碳的损伤;1500℃氧化时,SiC氧化速率加快,生成的SiO_(2)在复合材料表面形成的连续氧化膜阻碍了O_(2)的向内扩散。B_(2)O_(3)、CO等气体产物溢出及持续生成SiO_(2)主导了整个氧化过程。

基于FDHHFLTS-BN的海底管道泄漏失效风险定量分析

为预防海底油气管道泄漏失效事故,提出基于自由双层次犹豫模糊语言术语集(FDHHFLTS)和贝叶斯网络(BN)的FDHHFLTS-BN风险分析方法,用于分析海底油气管道泄漏失效事故概率及事故的关键风险因素。将故障树模型转换为BN结构,由专家根据FDHHFLTS评估基本事件发生可能性;采用最佳最差法(BWM)确定专家权重,结合相似性聚合方法(SAM)聚合专家意见;依据构建的BN模型,正向推理得到事故发生概率,反向推理得到后验概率,并进行敏感性分析。将该方法应用于实例分析,结果表明:分析段海底管道泄漏事故的概率值为P=6.20×10^(-3);焊缝施工缺陷、材料施工缺陷和渔具作用等为事故发生的关键因素;与传统方法对比分析结果证明,所提方法在确定海底管道风险方面具有一定的优势。

大尺寸GaN微波材料范德瓦耳斯外延机理及应力调控研究

本文基于金属有机化学气相沉积(MOCVD)技术,以少层氮化硼(BN)作为插入层在4英寸蓝宝石衬底上开展范德瓦耳斯异质外延GaN微波材料的生长机理及应力调控方面的研究,探讨了AlN成核工艺对GaN缓冲层生长机制的影响,以及与材料晶体质量、应力及电学性能等之间的关联。提出了一种基于AlN/AlGaN复合成核技术的应力调控方案,首次实现了大尺寸范德瓦耳斯(vdW)异质外延材料应力的有效管控,研制的GaN微波材料的弯曲度(Bow)为+20.4μm,(002)/(102)面半峰全宽为471.6/933.5 arcsec,表面均方根粗糙度为0.52 nm,电子迁移率达到2000 cm^(2)/(V·s)。最后,基于机械剥离实现了大尺寸晶圆级GaN微波材料与蓝宝石衬底的分离,为高导热衬底转移提供便利,为大功率射频器件的制作创造条件。

高温质子交换膜水电解用Nafion/BN复合膜的制备与性能研究

在研究高温质子交换膜水电解系统时,膜脱水引致质子传导率降低的情况是造成电解性能较低的主要问题。针对该问题,引入了氮化硼(BN)作为一种无机吸湿改性剂。通过采用掺杂浇铸技术,成功制备了Nafion/BN复合膜。氮化硼的卓越吸湿能力,以及其表面碱性基团与Nafion分子链上磺酸基团之间的酸碱相互作用,共同形成了一个密集的氢键网络,从而推进质子的传递。扫描电子显微镜(SEM)和X射线能量散射光谱(EDS)的分析结果验证了氮化硼在复合膜中的均匀分布。吸水率的测试结果显示,BN的引入显著增强了复合膜的水吸附能力。通过质子电导率的测试,证实BN的掺杂显著提升了复合膜的质子电导率。在130℃的高温条件下,采用Nafion/BN复合膜构建的水电解装置表现出了卓越的电解效能,尤其是在2.0 V电压下,电流密度达到2.04 A/cm^(2),表明Nafion/BN复合膜在高温质子交换膜水电解领域内具有一定的发展潜力。

ZrO_(2)(AlN)/h-BN复合陶瓷性能研究及超重力凝固坩埚研制

凝固是制备材料很基本的成型技术之一,但超重力凝固时,高转速产生的离心力克服合金熔体在坩埚孔隙处产生的表面张力,极易在超重力凝固过程中发生熔体渗漏或坩埚破碎,导致实验失败。本工作采用热压烧结工艺制备ZrO_(2)/h-BN和AlN/h-BN复合陶瓷,测试其物理和力学性能,择优选材加工成坩埚。结果表明,AlN/h-BN的热导率优于ZrO_(2)/h-BN,其高温压缩强度明显高于ZrO_(2)/h-BN。基于超重力凝固时坩埚损伤的力学分析,选用低密度、高热导率、高压缩强度的AlN/h-BN制备坩埚,通过50炉超重力凝固实验,验证其性能满足超重力凝固的需要。

有机前驱体法制备氮化硼纤维的研究

氮化硼(BN)纤维是一种耐热和介电性能优异的陶瓷纤维,目前的主要合成方法为有机前驱体转化法。以聚三甲胺基环硼氮烷为前驱体,通过熔融纺丝、不熔化和力热耦合热解处理,制备出直径均匀的BN纤维。利用扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、X光电子能谱(XPS)、BET比表面积等手段对BN纤维的微观结构、结晶性能、元素组成以及孔隙率进行详细表征。结果表明:1600℃热处理得到的BN纤维,表面光滑,织态结构完整,拉伸强度可达640.3MPa,而1000℃热处理得到的BN纤维,孔隙率高,比表面积最大,比表面积可达362.64m^(2)/g。

h-BN中子探测器制备及中子响应

h-BN具有高的反应截面和高效率直接探测中子的优势,在中子探测技术领域具有潜在的应用场景。分析了三步脱氢法生长h-BN的低气压化学沉积机理,对于生长高质量的h-BN晶体,氨硼烷前驱体的升华温度是一个重要的参数。通过优化氨硼烷前驱体的升华温度,利用LPCVD外延生长技术在蓝宝石衬底上外延生长了高质量的h-BN。XRD表征技术表明,优化氨硼烷前驱体的升华温度能够显著改善h-BN晶体质量。利用半导体制备工艺在h-BN上完成了中子探测器的制备,在中子源照射下,在不同的氨硼烷升华温度下,获得了单个中子的电信号。中子响应测试结果表明,当设定温度分别为165℃和170℃时,获得了2.088 V和2.16 V的电压信号,电荷收集效率分别达到了87%和90%,实验中所测量的电压值与理论预期值呈现出良好的一致性。本实验结果对未来晶圆级和高质量h-BN晶体生长提供了实验数据,并为h-BN中子探测器大规模商业化应用提供关键的技术支撑。

Ni/c-BN对激光熔覆316L不锈钢熔覆层组织与耐蚀性的影响

采用激光熔覆技术在马氏体不锈钢(ZG06Cr13Ni4Mo)表面制备了Ni/c-BN增强316L不锈钢复合熔覆层。通过XRD、SEM、EDS、电化学试验和冲蚀试验分析了不同Ni/c-BN含量对熔覆层的显微组织和和耐蚀性影响。结果表明,复合熔覆层的物相由FeCr_(0.29)Ni_(0.16)C_(0.06)固溶体组成,随着Ni/c-BN添加量的增加,其顶部组织的等轴晶数量减少,胞状树枝晶的数量增多。复合熔覆层的耐蚀性随Ni/c-BN添加量的增加呈先升高后降低的趋势,当Ni/c-BN添加量为5wt.%时,熔覆层的耐蚀性最好。过量的Ni/c-BN使得熔覆层表面存在气孔,且导致熔覆层内部存在少量大尺寸残留c-BN,降低了熔覆层的耐腐蚀性和耐冲蚀性。