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。     

工业企业火灾和爆炸事故的预防

工业企业火灾、爆炸事故具有原因复杂、后果严重、事故突发、难以控制的特征，必须要采取消除和控制点火源、控制可燃物与助燃物的结合、防止燃烧释放有毒有害气体的扩散、防止反应失控型火灾爆炸事故、建立完善的消防灭火系统等对策，按照“预防为主，防消结合”的消防工作方针，依据《中华人民共和国消防法》，切实加强工业企业防火防爆及消防安全管理工作。     

无机陶瓷涂料在地铁车辆上的应用

阐述了轨道交通车辆防火的概念,给出了欧洲一些国家关于轨道交通车辆的防火标准。无机陶瓷涂料具有良好的防火性能、耐腐蚀性和超高的硬度等特性。与有机涂料相比,它是一种具有环保性的新型装饰材料。介绍了无机陶瓷涂料在地铁车辆上的应用情况,并总结了该技术在应用中的特点。     

地震灾害对山区铁路路基工程的影响与对策研究

研究目的:我国是世界上遭受地震灾害最严重的国家之一.随着我国西部大开发战略的实施,广大的中西部山区铁路建设步伐进一步加快.分析我国高烈度地震区铁路路基抗震设计的理论及方法,总结5·12汶川大地震后对兰州、西安铁路局辖区铁路路基震害调查结果,归纳山区铁路路基工程震害机理及主要表现形式,提出路基工程防震减灾的技术措施和技术发展方向,研究铁路路基工程的抗震设计理论和抗震稳定性能对保障国民经济大动脉的畅通具有现实意义.研究结论:山区铁路选线必须贯彻"预防为主"的技术原则.重视施工及养护维修以减轻路基震害,提倡采用轻型路基支挡结构,建议加大设计理论的研究力度,尽快引入"减震、隔震、延性设计"等技术.     

高烈度地震区公路网抗灾能力评价方法研究

对高烈度地震区公路网的抗灾能力进行评价研究有着重要的意义。确立了从路段到路径,从路径到路网的公路网抗灾能力评价思路,提出了高烈度地震区公路网抗灾能力评价模型,并在此基础上,提出了高烈度地震区公路网生命线布局思路,研究成果为高烈度地震区的公路网规划建设、公路系统的抗震加固以及防灾对策提供理论根据。     

基于动态规划的反舰导弹火力分配优化方法

远程精确打击是反舰导弹攻击的必然趋势和高技术战场的主要特点。导弹攻击是打击敌水面舰船的主要手段,如何充分发挥反舰导弹的作战效能,减少不必要的浪费就成为战前制定作战方案以及实施作战指挥时必须解决的首要问题,而火力分配则是其中的一个重要环节。     

隧道混凝土烟道板抗火性能研究

上海长江隧道是当时世界上直径最大的盾构隧道之一,为保证其在火灾下的抗火安全性,从隧道结构设计、烟道板耐火设计、耐火混凝土配制、混凝土耐火性能评价等角度对隧道混凝土烟道板抗火性能进行研究。通过耐火试验对混凝土烟道板的抗火性能进行评估,结果表明所研制的隧道混凝土烟道板具有良好的抗火性能,耐火极限不低于30 min,火灾损伤评级为中度损伤(Ⅱ),符合隧道耐火设计要求,对提高隧道在火灾条件下的安全性具有重要意义。     

隧道火灾后结构物快速检测评估及处治设计分析

以京珠高速公路大宝山隧道火灾后结构物损伤为研究对象,重点分析隧道内发生火灾后,对隧道损伤部分进行快速检测的内容及其方法。根据检测结果,科学合理评估火灾烧损等级,制定快速又合理的加固设计方案,并结合营运3年的检查情况,认为处治设计方案科学合理,达到了预期的加固效果。     

大型三维地质力学模型试验系统研制及其应用研究

为研究泥灰岩隧道开挖诱发突涌水灾害机制及信息演化规律，以兰州至海口国家高速公路秦峪隧道为工程依托，研制泥灰岩隧道围岩相似材料，研发大型隧道突涌水三维地质力学模型试验系统。该系统可实现低频周期循环加卸载、数据自动化采集，可提供稳定水压加载，基于Python编程语言开发了隧道突涌水灾害预警系统，在此基础上开展泥灰岩隧道突涌水灾害演化过程模型试验。研究结果表明： 1）隧道开挖扰动会破坏围岩压力与渗透水压力之间的平衡，致使隔水围岩内产生微裂隙并扩展贯通，进而发生突涌水现象； 2）当发生突涌水现象时，隔水围岩压力、渗透水压力及位移均会发生明显的突变现象，围岩压力及渗透水压力最大释放率分别为18.6%、73.35%，最大位移量为0.18 mm； 3）泥灰岩相似材料能够较好地满足试验需求，证明了隧道突涌水三维地质力学模型试验系统的稳定性及可靠性。     

基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警，针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题，通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征，提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先，通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域；然后，在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域；最后，用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式（ULBP）与灰度共生矩阵（GLCM）构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境，对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果，选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试，结果表明： 基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优，选取的烟雾特征具有较高识别精度，能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。