基于普适型监测预警体系中多参数模型研究——以云南省保山市大园子滑坡为例

为全面发展“人防+技防”的地质灾害防治技术体系,构建以普适型监测仪器为主的地质灾害监测预警体系,以云贵高原地区中的云南省保山市大园子滑坡为例,详细介绍了滑坡从方案设计到数据筛选及模型设计等各环节,主要选取降雨、位移变形和裂缝三类参数模型在监测预警体系中的应用,通过采集地质灾害体的关键信息,优化监测预警模型及调整阈值,及时捕捉地质灾害体的变化信息,依靠平台判据模型自主触发预警,完成了普适型监测预警体系建设的关键环节,从而实现了普适型监测预警的效果,极大的提升了地质灾害防治体系的自动化和智能化能力。

船用承压结构变形场混合数字孪生监测模型方法实现

[目的]旨在为实现船舶的全生命健康监测设计一种面向结构健康监测的混合数字孪生系统。可实时采集及反馈关键舱室结构的变形,从而提升航运的信息化和安全管理能力。[方法]首先,采用奇异值分解法对多组载荷形成的物理场信息进行数据压缩降维得到特定的标准正交基,创建基向量与载荷关系的响应面模型,输出基于实时输入载荷的有限元降阶模型。其次,采用基于地统计学的克里金插值算法,按照特定拓扑结构布点,将实时的传感器数据和降阶模型输出的补充点位数据经由卡尔曼滤波算法进行融合修正,共同计算监测对象的变形情况。最后,通过构建变形监测软硬件系统,实现监测物理特性的采集到可视化的全过程。[结果]该系统在预设的载荷下,硬件采集系统能够稳定进行数据采集,配套的应用程序能够按照预期的要求进行实时可视化采集。[结论]该结构健康混合数字孪生系统满足船舶的健康监测需求,对未来船舶的高度一体化、智能化发展具有一定的参考意义。

变形监测灰色预测模型对比及替代方法研究

将变形监测灰色预测模型分为传统GM(1,1)模型及其改进模型、非齐次灰色模型、GM(1,1)幂模型及其改进模型3种类型,以Origin拟合函数Exp2PModl、Exponential和SRichards2作为3类灰色预测模型的替代方法,基于理论研究和实例验证对比分析3类灰色预测模型及其替代方法。结果表明,3类灰色预测模型在拟合函数、有无极限值、适合等时距或非等时距建模和适用范围等方面存在显著差异,需要根据变形监测数据特征选择合适的灰色预测模型类别;与3类灰色预测模型相比,Origin拟合函数在参数求解和建模数据要求上更具优势,而且可以得到相当甚至更高的拟合或预测精度,除需要编程实现的特殊优化目标外,完全可以代替灰色预测模型用于变形监测。

SMW工法桩施工过程中变形监测与三维有限元数值模型的建立

SMW工法桩是基坑工程中的一种组合支护形式,兼具挡土与止水的作用,具有造价低、施工便捷、对基坑周边影响较小等优势。依托广东江门某基坑工程,通过现场监测和建立三维有限元模型数值模拟的方法对SMW工法桩施工过程中的变形进行研究。结果表明:围护结构桩顶水平位移的模拟值与实测值两者之差在3 mm以内,桩顶竖向位移模拟值与实测值两者之差在1 mm以内;实测数据与数值模拟结果基本拟合,所建立的三维有限元数值模型与实际工程结构较为相符,在施工过程中将现场监测与数值模拟相结合,以确保工程施工的质量与安全。

基于混合模型的道岔综合监测系统研究

道岔作为关键的铁路信号设备,也是铁路线路三大薄弱环节之一,其工作质量直接影响列车的运行安全。传统的道岔检测方法过分依赖人工经验,检测效率低下,难以应对现有铁路运行中行车速度快、发车密度高等对道岔维护所带来的严峻挑战,并且现有道岔监测也存在监测项目不全面等问题。为满足工电融合需要,开发了一套基于混合模型的道岔综合监测系统,使用卷积神经网络自动进行特征提取,以获取道岔状态,充分发挥深度学习的自动特征提取优势;采用支持向量机和向量域的混合算法,对正常/故障数据进行分类和异常检测,从而提高故障检测的准确率。测试结果表明:与现有人工巡检方法相比,该系统能够为相关人员提供精准、实时的道岔故障预警,提高维护效率,有效减少人力成本且降低道岔病害的发生概率。

基于病菌孢子捕捉和real-time PCR技术的田间空气中小麦白粉病菌孢子动态监测及病情估计模型研究

利用Burkard定容式孢子捕捉器结合real-time PCR定量技术,分别对种植高抗、中感和高感白粉病小麦品种的田间空气中白粉病菌分生孢子浓度进行监测,结果表明,real-time PCR定量与传统的显微观察计数两种方法测得的孢子浓度呈显著正相关(P≤0.01),且两种病菌孢子计数方法在同一抗性品种上监测到的孢子浓度动态相近。此外,两种方法测得的孢子浓度与各气象因子的相关性分析结果一致,空气中的白粉病菌孢子浓度主要与空气相对湿度显著正相关。在此基础上,利用两种方法测定的田间空气中白粉病菌孢子浓度分别建立了基于累积孢子浓度的田间病情估计模型。分析发现,基于两种孢子浓度测定方法建立的病情估计模型间无显著性差异,表明real-time PCR定量技术测定的孢子浓度在构建白粉病病情估计模型上具有一定可行性。该结果为real-time PCR定量技术与病菌孢子捕捉技术相结合用于小麦白粉病的监测和预测提供理论依据。

技术接受模型下老年人心电血压监测仪设计探究

从老年心血管疾病人群需求出发,从技术接受模型的角度以产品设计来优化老年心血管疾病患者的心率血压监测过程。通过分析老年人的心理以及生理特点,总结出针对老年心电血压监测仪的设计趋势,以此搭建技术接受模型,并进行问卷设计及数据分析处理。由数据处理结果得出服务系统性、情感补偿性、移动便携性3个因素对老年人接受家用心电血压监测仪具有正向影响。并据此对心电血压监测仪造型、色彩、交互界面、使用流程以及系统性功能重新设计。通过提升用户的功能及情感方面的使用体验,可以进一步加强对老年人心血管疾病的预防把控,从而降低因病致死率。

国家间冲突风险监测预警模型构建及应用研究

[研究目的]科学分析复杂国际环境中的国家间冲突风险,有利于提高国家安全风险监测预警能力,帮助各国在复杂的国际格局中寻求维持自身发展的道路。[研究方法]基于国家安全系统视角,提出了集国家间冲突情景感知、数据收集与预处理、风险预测为一体的国家间冲突风险监测预警模型;基于专家知识和案例数据分别构建了两种国家间冲突贝叶斯网络(BN)模型:BN ISM和BN TAN。[研究结论]模型耦合机器学习技术和贝叶斯网络方法,实现了国家间冲突风险的实时监测和预警,为国家安全决策提供支持;BN TAN模型在整体预测和低冲突风险预测方面表现出色,而BN ISM模型在高风险预测方面具有比较明显的优势。未来国家间冲突风险监测预警模型应当考虑多领域知识与案例数据的融合,为推动国家安全治理体系建设贡献力量。

“互联网+”环境下融合多特征的弹幕数据情绪监测模型构建

针对企业营销活动中未充分考虑客户情感特征,导致营销效果达不到预期的问题,提出一种融合多特征的ALBERT-SA-BIGRU模型。首先,基于企业营销活动弹幕数据构建表情符号词典及相关语料库。其次,将弹幕文本与弹幕属性共同输入ALBERT模型中提取弹幕文本的特征表示,并与GloVe预先训练好的表情符号特征融合。再次,利用自注意机制捕捉表情符号与弹幕文本、弹幕属性之间的关系,将捕获的词语特征输入BiGRU中从前向、后向捕获信息,加强语义依赖,提取情感特征。最后,用Softmax逻辑回归进行情感倾向性分类,构建情绪监测图。以某互联网营销平台163253条弹幕数据对模型进行性能验证的结果表明,模型准确率、精确率、召回率分别为88.8%、88.7%、88.9%,相较于其他模型均有一定提升,可为企业在营销活动中实现用户情绪监测智能化精准营销提供支持。

边坡全维度监测技术与模型试验研究

中国是世界上地质灾害最严重的国家之一,其中滑坡常年位于各类地质灾害首位,因此对滑坡灾害进行深层次的研究至关重要。边坡工程常常会受到人类工程活动与自然地质作用叠加效应的影响,从而增加了对边坡变形失稳机理的科学认知难度。为精准掌握边坡状态信息与变形失稳过程,可通过建立全维度的监测体系以实现边坡状态信息的动态解译与表征,据此获得更加精准、可靠、直观的边坡稳定性评价依据。文章围绕边坡破坏模式及典型边坡监测技术,在厘清边坡变形演化过程的基础上,对边坡“天—空—地—体”一体化监测技术体系进行了全面分析;概述性总结了基于DFOS的边坡监测技术,重点阐述了基于DFOS的边坡多源多场监测研究思路与实施路径;系统性梳理了基于典型监测技术与DFOS技术的边坡物理模型试验研究过程与结果,以期为开展边坡加固方案设计与防灾减灾控灾提供重要的参考依据。

单双目近景摄影测量联合监测弱胶结覆岩叠合式相似材料模型研究

相似材料模型是研究矿山开采岩层运动的重要手段,随着采深的增大,多采区采动联合影响的区域变形响应问题逐渐成为关注的焦点。为了克服常规相似材料模型研究深部开采问题的结果失真,以及常规监测技术在观测相似材料模型整体动态变形及任意点动态变形的不足,本文提出叠合式相似材料模拟的新思路,并采用单双目近景摄影测量联合监测新技术研究弱胶结覆岩运动规律。实验结果表明,叠合式相似材料模拟充分考虑了相似原理及覆岩中的关键层结构,研究结果更加可靠,基于等距虚拟面的数字摄影技术监测精度达到0.12 mm,能够满足大几何相似比物理模型的监测精度。通过研究深部矿区覆岩破坏规律发现,宽深比为0.85是白垩系砂岩的临界破坏点,采空区面长大于临界尺寸时将导致显著的冲击地压甚至矿震。单双目近景摄影测量联合监测新方法为研究深部开采区域性岩层移动响应过程提供了技术支持。

基于双分支Cauer模型的IGBT模块焊料层老化监测方法

以绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的焊料层为研究对象,在传统Cauer模型的基础上,提出考虑芯片-铜端子热流支路的双分支Cauer模型,利用光纤温度传感器测量裸露在IGBT模块外部的铜端子温度和IGBT模块底板温度,以获取IGBT芯片结温,通过分析芯片结温、铜端子温度、底板温度的变化规律,准确定位焊料层老化位置,以区分芯片焊料层老化和底板焊料层老化,从而实现对不同焊料层的老化状态监测。

基于地音监测技术的矿震演化规律及预警模型研究

矿震是冲击地压孕育及诱发的重要影响因素,针对煤矿矿震灾害地音预警问题,通过现场地音监测数据,对矿震发生前地音活动演化规律和前兆特征进行了分析,基于M-K趋势评估法,建立了矿震发生危险评价预警模型,并进行了效果检验和应用分析。研究结果表明:矿震发生前在生产班和检修班期间,煤岩体内应力受采动影响处于波动增长状态,导致地音活动具有“波动增长”的前兆模式;危险评价预警模型通过对地音前兆信息给出的定量评价对矿震的发生能够起到较好的预警作用。

肾病综合征患者他克莫司血药浓度监测及MLP预测模型建立

目的考察肾病综合征(NS)患者使用他克莫司后的血药浓度监测情况,同时建立他克莫司血药浓度预测模型。方法收集厦门大学附属中山医院2020年1月1日至2023年8月31日166例NS患者使用他克莫司的血药浓度监测数据(共计509次),并对其疗效、药物不良反应(ADR)与血药浓度的相关性进行分析。利用其中109例含有基因信息的NS患者的302次血药浓度监测数据建立多层感知机(MLP)预测模型,并对其进行验证。结果在疗效方面,未缓解组患者的中位血药浓度为2.20 ng/mL,显著低于部分缓解组的4.00 ng/mL(P<0.001)和完全缓解组的3.60 ng/mL(P=0.002)。在ADR方面,发生ADR组患者的中位血药浓度为5.01 ng/mL,显著高于未发生ADR组的3.37 ng/mL(P=0.001),且经受试者工作特征曲线亚组分析后可知,他克莫司血药浓度≥6.65 ng/mL时,患者更易发生血肌酐升高[曲线下面积(AUC)为0.764,P<0.001];他克莫司血药浓度≥6.55 ng/mL时,患者更易发生血糖升高(AUC=0.615,P=0.005)。所建立的MLP预测模型的损失函数值为0.9,预测值与实测值的平均误差绝对值为0.2795ng/mL,验证散点图的决定系数为0.984,说明模型取得了良好的预测效果。结论他克莫司血药浓度对NS患者的疗效和ADR均有影响。利用MLP模型进行血药浓度预测的准确率高,预测值与实测值之间误差小,该模型可作为临床个体化用药方案中的重要工具。

大坝安全监测数据异常识别模型簇研究

监测数据异常识别是大坝运行安全在线监测的前提和基础。单一识别方法难以实现高效准确识别,而RREW模型对规律不佳与单台阶数据序列容易漏判且计算效率低。为此,提出了基于卷积神经网络的一维VGG数据异常识别模型,建立了由统计回归、稳健回归、一维VGG识别模型等模型库和Pauta准则、MZ准则等判别准则库共同构成的大坝安全数据异常识别模型簇,并构建了不同数据类型与异常识别模型及预警准则的匹配机制。工程校验表明:一维VGG模型对不同序列长度、不同台阶占比的数据序列均具有较好的识别效果,能有效弥补传统回归模型和稳健回归模型的不足,由前述3种模型及两种准则共同构建的异常识别模型簇可实现海量数据异常的在线精准、快速识别,为大坝安全在线监测提供可靠的数据支持。

小波分析的自适应卡尔曼滤波模型在地铁隧道变形监测中的应用

为了加强地铁安全保护机制,基于测量机器人智能化、自动化的特点,对某试验区的地铁隧道进行变形监测,选择Trimble S9 HP测量机器人进行数据采集,通过云平台进行数据处理及变形分析,最后利用小波分析的自适应卡尔曼滤波模型对后期形变量进行预测。结果表明,自动测量机器人的测量精度满足隧道监测要求,完成了地铁隧道变形监测的预设目标,分析隧道结构的变形特征并通过小波分析的自适应卡尔曼滤波模型进行变形预测,所得预测数据精度较高,可以为今后工程建设和地铁维护提供参考。

基于模型更新的在线有限元起重机监测平台

为解决施工过程中起重机的实时力学性能、安全预警评估和受力状态可视化研究的缺失问题,文中提出了一种新的基于结构模型更新的在线有限元起重机监测平台。该平台依托龙门起重机和塔式起重机,采用基于物联网的安全状态监测和有限元模型更新计算相结合的方法,实现了龙门起重机应力云图随吊重和小车位置的实时变化以及塔式起重机高度和吊臂转角驱动有限元模型的更新并计算。其中,有限元计算结果可视化采用基于WebGL的三维引擎Three.js,通过该引擎实现实时理论应力云图展示,可以更直观地展示理论值。该平台的有限元计算精度高且速度快,安全状态报警反应迅速,试运行效果良好,可广泛应用于起重机监测平台。

基于SF_(6)气体温度迟滞模型的密度监测失效判定策略

气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)设备SF_(6)气体密度监测失效可能会导致泄漏状态误判断,威胁电网安全运行。为此,针对数字式SF_(6)气体密度监测装置特点,构建并优化了基于热力学的SF_(6)气体温度迟滞模型。通过温度迟滞实验,获取了模型中未知参数。模拟实验表明,SF_(6)气体温度迟滞模型温度补偿偏差为±0.6℃,基于补偿后温度的计算压力与压力传感器检测压力偏差为±0.002 MPa。设计基于计算压力与检测压力相互验证的密度监测失效判定策略,结合某220 kV变电站中试点设备数据进行验证,经SF_(6)气体温度迟滞模型温度补偿并归算至20℃下的压力与实际值均不超过0.002 MPa,验证了该模型的准确度以及SF_(6)气体密度监测失效判定策略现场应用的可行性。

GNSS高级接收机自主完好性监测随机模型精化

在众多涉及生命安全的应用领域,GNSS的用户端设备都必须具备完好性监测能力。高级接收机自主完好性监测(ARAIM)是完好性监测技术在民航领域的最新进展,有望扩展至多个应用领域。然而,ARAIM算法中的接收机噪声项通常使用航空无线电技术委员会(RTCA)推荐的常系数高度角模型,只能反映民航飞行环境下符合民航特定标准的GNSS接收机噪声特性。在众多应用场景中,接收机软、硬件和应用环境通常不符合ARAIM标准规范,且差异显著,若仍采用固化的常系数随机模型,难以保证ARAIM算法的有效性。为此,本文采用最小二乘方差分量估计(LS-VCE)自适应地构建ARAIM接收机噪声项随机模型,以扩展其算法的适用范围,并以GRACE-FO(GRACE Follow-On)的星载GNSS观测数据为例进行了有效性验证。试验结果表明,采用精化后的随机模型,一方面可提升解分离故障探测和排除的有效性,另一方面可有效降低水平与垂直保护级,提高完好性监测系统的可用性。

面料弹性回复率与心电监测服模型基线不稳伪差关系研究

为了确定制作心电监测服时是否应该考虑针织面料的弹性回复率值,将制作的6个服装模型各采集10次心电图,并将心电电极片采集电信号产生基线不稳伪差程度分为轻微、一般、较严重、严重、强烈五个等级。发现不同弹性回复率面料制作的心电监测服模型所产生的基线不稳伪差程度有显著性差异,即弹性回复率对采集心电信号有很大影响。