舰艇舱室火灾危险等级的BP神经网络评估模型

舰艇舱室火灾危险等级划分是舰艇舱室防火性能设计和优化的基础.文章深入分析了舰艇舱室火灾危险等级的判别要素,通过对各判别要素的量化,建立了火灾危险等级BP神经网络评估模型;在Matlab编程环境中,使用LM算法对所建立的神经网络评估模型进行了训练,并通过测试样本验证了BP神经网络模型在舰艇舱室火灾危险等级评估中的可行性和精确性.     

一种船舶舱室火灾连锁报警等级评估方法

在分析船上一些典型舱室火灾报警的判别要素基础上,提出一种模糊控制策略,即将量化后的感温、感烟探头火情信息以及由火灾模拟软件得出的不同舱室火灾危险度信息作为输入变量,通过模糊推理判断得到各舱室火灾连锁报警等级信息,以便船舶火灾自动报警系统能够据此信息做到各舱室连锁报警的迅速性、全面性、准确性与可靠性,减少船舶舱室火灾带来的重大危害与损失。     

船舶舱室火灾通道烟气特性研究

有毒有害烟气是船舶火灾发生后最大的危害,对其控制和管理显得尤为重要,但目前相关的研究和应用较少,特别是火灾发生后如何消除烟雾和有害气体的研究更为缺乏。文章通过模拟舱室火灾试验,研究通道烟气的蔓延规律和温度分布情况,获得燃料的热释放速率曲线和质量燃烧速率曲线。通过通道布置的探测点得到了舱室火灾通道烟气运动规律及温度分布情况,为船舶消防损管系统设计中排烟风机的选用、布置、人员逃生和相关消防战术的制定提供参考。     

船舶高大空间火灾特性分析

对船舶中高大空间典型火灾场景采用FDS分析不同通风条件下其温度场分布和烟气蔓延规律,得到该高大空间发生火灾后,除火源附近之外的其他区域温度场变化均经历维持常温、快速温升和持续缓慢温升3个阶段;密闭条件下温度场存在衰减阶段。通风条件下,火灾发生后175 s内是投入灭火的最佳时机,而关闭通风时为144 s内;在温升阶段,密闭条件下该高大空间内温升更快;而关闭通风时该高大空间内烟气层高度下降,但烟气危害性较大。     

船舶舱室火灾图像实时去烟算法研究

烟雾会降低能见度,为船舶火灾消防带来极大不便。研究图像实时去烟算法,并应用到视频监控或消防设备中,为消防行动提供视觉支持,对提高行动效率具有重大意义。本文提出一种图像实时去烟算法,在分析了船舶舱室火灾图像特点的基础上,基于传统Retinex理论,引入滚动导向滤波代替高斯滤波,取消对数计算,并结合图像金字塔设计了多尺度处理,通过对比度拉伸优化视觉效果。主、客观评价的结果表明,该算法去烟效果良好,优于直方图均衡化、多尺度Retinex、暗通道先验3种经典图像清晰化算法,且对640×480×3像素RGB图像的处理时间仅为95 ms。     

基于CFAST和FDS的舰船舱室火灾蔓延特性对比研究

为了研究舰船舱室火灾蔓延规律并分析不同理论模型的适用性,分别基于双区域模型的CFAST软件和大涡模拟的FDS软件构建了舱段火灾场景模型,开展了舱室火灾数值模拟,详细分析了火灾温度分布规律和烟气蔓延特性,进而对2种数值方法的求解差异和适用性进行分析。结果表明,CFAST计算效率高但无法考虑物体真实燃烧反应,同时对于远源场烟气的垂直流动模拟较差,适用于多工况单层舱室火灾特性快速预报,可用于船舶消防系统的初步设计;FDS采用数值方法直接求解受火灾浮力驱动的低马赫数流动的Navier-Stokes方程,计算精度高,但效率较低,适用于船舶详细设计阶段的消防系统设计和人员疏散方案制定。     

一种船舶舱室火灾报警优先级评估模型

舱室是船舶的重要组成部分。当某舱室发生火灾时,其相邻舱室极易引发连锁性起火,此时如果报警系统不能及时、准确、可靠地给出各舱室的关联报警信息,就会对整个船舶造成严重危害。为了增加船舶火灾报警系统的早期预警与关联报警功能,分析了通常情况下典型船舶舱室的火灾报警判别要素并对其进行量化,建立舱室火灾报警优先级BP神经网络评估模型,运用LM算法对该评估模型进行学习训练,并通过测试样本验证该船舶舱室火灾报警优先级评估模型的可行性与准确性。该方法有助于提高报警系统对各舱室火灾探测报警的准确性,从而可降低由于舱室关联起火而导致发生船舶重大损失的概率。     

大型舰船舱室火灾实时决策方法研究

大型舰船舱室结构复杂,易燃易爆品多,火灾载荷密度大,火灾已成为影响大型舰船生命力和战斗力的主要因素.针对灭火指挥决策面临的火灾识别确定性、模拟预测准确性、决策方案实时性等问题,提出了灭火指挥实时决策的设计思想,给出了舱室火灾贝叶斯网络识别模型、火灾发展区域模拟预测模型、灭火决策方案综合推理方法等实时决策的方法和模型,战...     

多功能运输船火灾危险区域分析

随着海洋事业的发展,船只吨位越来越大,装载物质多种多样,运输船的耐火分隔很容易存在危险区的不明确、防护等级不合理等问题,从而留下火灾安全隐患。因此,对多功能运输船火灾危险区域进行分析,从而严格、细致地划分运输船的危险区的范围和等级,并对危险区选用合理的电气设备,并辅以合理的耐火分隔、采取对重点区域加强防护和通风等措施,有效防止危险火灾环境条件的形成和减轻火灾危险的严重程度,具有极其重要的价值。     

船舶大舱室油料火灾温度场特性及冷却压制研究

以仿真和试验为研究手段,对船舶超大空间内油池火的燃烧特性进行系统研究,结果显示,火灾发生时烟气沉降速度、温度上升速度非常快,灭火行动最好在2min内展开。同时,利用试验方法分别对多功能水枪和泡沫灭火系统的灭火效果展开研究。研究发现,使用多功能消防水枪对10m^2以内的油火进行控制时,灭火进攻的角度和开花水枪的使用对灭火效果有着直接影响,其中以同侧对角进攻的效果最佳,仅仅用时20 s就扑灭了10 m^2柴油火;而泡沫系统的灭火效率非常高,约20 s就很好地压制了14.6 m^2的油火灾,在30 s时彻底扑灭。这些研究结论可直接用来指导船舶大空间火灾的扑救工作。     

船艇舱室火灾危险性的灰色聚类评估研究

在对船艇舱室火灾危险性评估的重要性及其方法进行分析的基础上,提出运用灰色聚类分析的原理和方法来确定船艇舱室火灾的危险性评估问题,既避免了人为定性判断的主观任意性,又克服了其它定量方法对船艇舱室火灾危险性评估问题的缺陷和不足,使火灾危险性评估更为有效合理,从而更好地进行安全防范。     

基于集值统计的船舶舱室火灾危险性评估

针对火灾危险性指标中的不确定性,利用区间数来表征指标的模糊隶属度;同时,为了减少专家评估的主观性对评估结果的影响,引入了专家权威度,并运用集值统计理论对多个专家的评估意见进行合成。在此基础上提出了一种船舶舱室火灾危险性评估的新方法,并引用算例进行验证。算例表明该方法比较客观、合理。     

基于传感器网络的船舶舱室火灾远程监控系统

由于传输信道中存在随机干扰,监控系统受到干扰后输出的信号中存在随机误差,从而导致传统的船舶舱室火灾远程监控系统实时性差,为此设计一种基于传感器网络的船舶舱室火灾远程监控系统。在系统的硬件部分,通过温度传感器实时测量温度,利用无线收发模块传输监控数据,并采用数据采集卡采集监控数据。在系统软件部分,利用传感器网络中的无线通信技术感知实时监测的信息,采用数字滤波方法抑制有效信号中的干扰成分,输出监控信号,以此完成基于传感器网络的船舶舱室火灾远程监控系统的设计。实验以明火发现时间与阴燃火发现时间为实验指标。结果表明,所设计的系统比传统的基于红外技术的船舶舱室火灾远程监控系统与基于蓝牙技术的船舶舱室火灾远程监控系统发现明火、阴燃火的时间短,证明所设计的监控系统实时性能好,能够及时发现火灾情况。     

考虑参数不确定性对船舶封闭舱室火灾人员生命的影响

为更准确地评估船舶封闭舱室火灾中危险时间的来临,利用随机抽样的方法对不确定性参数进行抽取,计算封闭舱室火灾中氧气浓度、烟气层高度、烟气层温度达到危险值的时间分布,进一步分析不确定性参数对船舶封闭舱室火灾危险时间来临的影响。     

船舶舱室油池火灾下甲板板架剩余极限强度分析

基于大涡模拟算法,使用FDS火灾动力学仿真软件模拟舱室火灾,将环境温度映射至结构有限元模型。考虑结构的初始缺陷和材料的高温热力学特性,采用顺序热力耦合算法计算甲板板架在火灾发展过程中的动态热力响应。基于显式动态算法研究板架轴向压缩时的高温剩余极限强度,并分析结构失效模式。计算结果表明,高温环境下的板架受到轴向压缩载荷时,由于横梁间加筋板发生崩溃而达到极限状态,且油池中心位于横梁间时更偏于危险;火灾发生前期,板架高温剩余极限强度衰减较快,后期趋缓。这项研究可为实际火灾场景下的船舶结构抗火设计与安全评估提供参考。     

基于BN和ANN联合模型的舰船舱室火灾探测方法

针对平时或战时火灾传感器可能出现的故障或失效问题,基于贝叶斯网络(BN)的不确定性推理特性和神经网络(ANN)良好的非线性映射能力,提出基于二者联合模型的舱室火灾探测方法,分别在正常、添加随机噪声和传感器故障条件下对模型性能进行仿真测试。结果表明,联合模型具有较强的抗干扰能力,在设定的各种情况下均能正确地判断火灾状态,具有良好的探测准确度与响应速度,单次探测耗时仅为10 ms,可有效解决舰船舱室火灾探测过程信息不确定、不完整和实时性要求高的问题。切实增强舱室火灾的早期自动探测能力。     

液化气码头的火灾危险分析及防控对策

介绍了液化气的性质，对液化气码头火灾发生的原因进行了分析探讨，并提出相应的管理与技术措施，为确保码头安全稳定运行提供了保障。