陈四楼煤矿“123456双重预防体系”的建设与应用

针对煤矿“双重预防体系”如何落地生根问题，结合陈四楼煤矿在风险分级管控和隐患排查治理方面的实用方法和“双重预防体系”的建设经验，深入研究了“双重预防体系”的相关标准、风险隐患事故之间的关系及其各自的产生和发展机理、安全风险的有关辨识评估方法、事故隐患的排查和治理方法，分析了传统安全管理模式与“双重预防体系”的新型安全管理模式的差别，总结出了“123456双重预防体系”这个囊括了事前安全风险辨识、事中隐患排查治理、事后安全现状评估的创新成果，实现了“事前、事中、事后”的全过程控制，对夯实煤矿安全管理根基、促进矿井平稳有序发展发挥着越来越重要的作用，为煤炭行业“双重预防体系”的落地生根提供了借鉴和参考。     

[学科发展]随机不确定性下的可靠性设计优化研究进展

Reliability-based design optimizationhas gained much attention due to the ability of considering the various uncertainty informations. Since reliability-based design optimization played a significant role in the improvement of product reliability and other performances in the full life cycle, it is one of the most popular research topics in the field of engineering design. The state-of-the-art achievements and contributions in the field of the reliability-based design optimization as well as the time-dependent reliability-based design optimization under aleatory uncertainties were reviewed from the perspectives of analytical strategies and surrogate models. Moreover, the existing problems and challenges were discussed, and some research directions in future were concluded.     

基于非线性干扰观测器的自动弹仓终端滑模控制

针对某自动弹仓位置控制过程中的负载变化和不确定性干扰，设计了基于干扰观测器和非奇异快速终端滑模的复合控制策略，建立了自动弹仓的不确定性动力学模型。干扰观测器用于估计系统复合干扰，估计值用于补偿滑模控制器以增强控制器的鲁棒性和抗干扰能力。运用Lyapunov准则证明了系统闭环稳定。所提算法和PID算法的对比实验结果显示，设计的控制律实现了自动弹仓位置的精确控制，具有良好的鲁棒性，有效提高了自动弹仓的定位稳定性。     

基于滑模的运载器主动段俯仰通道姿控系统设计

与传统比例-积分-微分（PID）控制方法相比，滑模控制（SMC）方法可以比较容易地将不确定性纳入控制器设计中，从而增强系统的鲁棒性。探索了SMC技术在运载器主动段姿态控制中的工程应用，首先通过分析基于趋近律的SMC系统，提出了降低不连续切换项系数的需求，然后研究了基于干扰上界的SMC方法。三通道小偏差仿真结果验证了两种方法的控制效果，表明第2种控制器的鲁棒性更好，稳态误差小，同时发动机喷管摆角需求较小。     

基于确定性抽样的过冷沸腾边界条件不确定性分析

本文使用Fluent软件构建数学物理模型，对DEBORA过冷沸腾基准实验进行了数值模拟，并采用确定性抽样方法对模拟沸腾流动的边界条件不确定性进行分析，计算得到了主要径向参数分布的期望值和置信区间，分析了边界条件不确定性的影响趋势。此外，还计算得到了不确定性源对部分径向参数的影响权重。结果表明，流体入口温度和壁面热流密度的不确定性对径向空泡份额的影响较大，而运行压力和流体入口温度的不确定性是影响径向液体温度计算的主要因素。     

基于不确定性人工智能的轮转模切机张力控制系统

<正>引言轮转模切机(Rotary Die Cutting Machine)是生产不干胶标签及各种电子产品贴膜的主要设备之一。轮转模切机也称圆压圆连续模切机,与常见的平压平模切机相比,模切速度大幅提高,可以在一天内完成平压平模切机需要一周时间才能完成的工作量。有资料表明,轮转模切机的模切速度可以达到12000张/h,线速度可以达     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

基于贝叶斯MCMC方法的高斯烟羽模型不确定性分析

适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)可以方便地将贝叶斯方法和高斯烟羽模型相结合。首先使用一次改变一个变量值的方法分析模型对几个重要参数的敏感性,然后选择敏感性最大的两个参数使用贝叶斯MCMC方法进行了不确定性分析。通过分析MCMC样本序列,得到了观测值的最优拟合及模拟结果的置信区间。贝叶斯方法能获得更可靠的置信区间,从而为事故后应急响应提供更好的参考数据。     

哈尔乌素露天矿设备维修中心安全管理标准化建设

为了实现设备维修中心安全管理标准化,在管理过程中采用了双重预防机制、安全生产责任制落实、安全考核等安全管理措施,最终实现安全管理标准化。通过层层落实责任形成执行力链环,发现管理过程中的薄弱环节,及时解决并补齐短板,实现中心安全生产可持续发展。