关于商场建筑火灾风险评估与保险费率相关性的探讨

为了给各保险公司进行商场建筑的承保和费率的确定提供参考，并克服保险人在确定费率时的主观性，应用层次分析和火灾风险调查表的方法，对商场建筑的火灾危险性进行评价，确定商场建筑的火灾危险等级，据此确定保险费率应如何浮动。当保险的赔偿限额小于500万元时，对于火灾危险等级为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级的商场，保险费率相对标准费率分别上调20％、上调10％、不变、下调10％和下调20％；当保险的赔偿限额大于500万元时，对于火灾危险等级为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级的商场，保险费率相对标准费率分别上调15％、上调10％、不变和下调10％，对于火灾危险等级为Ⅰ级的商场拒绝承保。     

利用模糊层次分析法来确定建筑火灾风险评价体系权值

基于系统安全工程理论,对影响建筑火灾风险的各个因素进行分析、总结,建立评价指标体系.利用模糊层次分析法,对各个因素进行单排序和总排序,得到其对最终目标的权重排序.模糊层次分析法能够更加客观地描述专家判断的模糊性,并且计算过程简单.基于模糊层次分析法的建筑火灾风险评价模型能够客观的反映出各个指标相对于建筑火灾风险的重要性,对于有重点地降低建筑火灾风险有着积极的作用,并且对建筑火灾风险评价提供必要的量化数据.     

大型商场火灾损失预估方法研究

针对大型商场火灾发展特点,首先将火灾在商场某防火分区内的发展分为四个阶段,分析每个阶段的过火面积,然后综合考虑商场建筑自身发生火灾后的损失、发生火灾后商品及商场建筑自身的一些残值,最终得出预估商场火灾损失的经验公式.     

基于BP神经网络的现役装备改进风险评价研究

与研制新型装备相比,现役装备改进具有成本低、周期短的优势,但仍存在一定的风险。采用BP神经网络评价方法,利用MATLAB的神经网络工具箱,把非线性的风险评价原理模型化,给出了评价的学习算法,并通过测试数据验证了模型的可靠性。采用BP神经网络模型,不但解决了非线性数据方面的问题,而且通过训练模型的训练和建立,找出输入与输出的对应关系,减弱了人的主观因素,相对于其他方法更客观可信。     

火灾下建筑钢结构的温度场模拟分析

利用有限元分析软件ANSYS,建立了某商场火灾下钢结构温度场模型,模拟了其在实际火场下和ISO834标准升温曲线作用下的温度场分布,将真实火场下商场钢结构的温度场分布与ISO834标准升温曲线作用下的商场钢结构温度场分布进行了对比分析,分析结果表明:ISO834标准升温曲线作用下的商场钢结构温度场分布与真实火场下商场钢结构的温度场分布差别较大,不能完全反应真实火场下诸如商场之类的大空间结构建筑的钢结构抗火反应.     

城市火灾风险控制能力数学模型研究

针对目前城市火灾风险控制能力薄弱的问题,首先运用层次分析方法计算出了4种控制能力各自所占的权重,进而提出了基于城市火灾风险的火灾控制能力数学模型,最后将模型应用于沈阳市皇姑区进行验证。上述分析结果,为城市消防力量与火灾风险评价提供了优化方案,满足了城市消防力量的优化配置目标。     

建筑性能化防火设计中火灾场景设定浅析

建筑性能化设计准则是未来建筑防火设计的发展趋势。火灾场景设计是性能化设计的关键步骤。本文描述了火灾场景设计的内容和原则,火灾场景的分类,影响火灾场景的参数。火灾场景设定可以帮助分析后续建筑内人员在烟气移动,疏散通道被阻条件下的火灾风险。     

舰艇火灾危险性评估研究

文章简要介绍了国内外对舰艇火灾的认识情况及对舰艇火灾危险性评估的研究进展。针对目前工程上多借助建筑火灾模型研究舰艇火灾的特点,文章也尝试借鉴了一种建筑火灾阶段危险性评估模型,对某舰会议室进行了火灾危险性评估。最后在评估结果的基础上对该舰会议室的消防设施和消防安全管理工作提出了整改意见。     

基于神经网络的民航安检系统风险评价研究

随着民航事业的快速发展,民航安全问题引起了广泛的关注.民航安全检查是民航管理安全重要的组成部分,如何建立一个合理的风险评价模型,指导民航安全检查的管理工作,已成为民航管理者的迫切需求.将BP神经网络模型引入民航安全管理,在分析民航安检系统的基础上,建立了安检系统的风险评价模型.通过实际应用验证了该模型的可行性.     

宾馆火灾风险评估初探

在分析宾馆火灾发生原因的基础上,建立了宾馆火灾危险性、火灾损失评估因素集,并运用模糊评价法对宾馆的火灾安全进行风险性和损失评价,通过评价得出建筑物所属的安全等级,从而为宾馆实施安全管理提供方向和依据。该方法的建立可用于保险公司对投保建筑的鉴别与筛选,同时也可使管理者根据该评估方法及时采取防火安全措施,以降低火灾危险性,减少火灾损失。     

基于BP神经网络和飞行参数的航段风险评价

飞行运行风险的定量评估对于民航安全保障具有重要意义。设计并实现了一种基于BP神经网络算法的航段风险评价系统。该系统将大量飞行情景参数直接作为飞行风险评估的基础,通过飞行能力评价体系获得飞行运行风险度经验数据,并使用神经网络实现了任意飞行情景的风险度拟合运算。经过真实航班飞行数据的测试和飞行品质监控系统的验证表明,该系统可为进近着陆阶段任意时刻的飞行运行风险评估提供可靠的结果。     

先进武装直升机一种新型组合智能飞控系统和火/飞综合系统的设计与仿真

讨论了模糊逻辑控制与神经网络相结合的一种控制方法,给出了一种增益自适应调整的模糊控制方法和ＢＰ网络自适应变步长学习算法,提高了系统精度,改善了系统品质,并将这种方法成功地用于直升机飞控系统和综合火／飞系统的设计。同时,针对某型直升机用数字仿真证明了这种方法的优点和良好效果。     

组合BP神经网络在数据挖掘中的应用

在吸收了人工神经网络解决非线性问题优点的基础上,针对数据挖掘的特点,提出了一种组合BP神经网络的数据挖掘方法。该方法是按照一定方式将n个BP网络组合成一个复杂的BP网络模型,并运用改进的启发式BP算法以实现有用模式的挖掘,能够大大缩短训练时间和提高挖掘精度。     

贝叶斯正则化BP网络在机翼载荷分析中的应用

采用贝叶斯正则化与BP网络相结合的方法,构造了一个分析飞机机翼载荷的三层BP网络。贝叶斯正则化方法提高了BP神经网络的泛化能力,且能考虑非特征化的非线性影响。使用某型飞机对称机动和滚转机动的试飞实测数据作为载荷激励来训练神经网络,并用这个训练完的网络预测了该飞机机翼的飞行载荷。最后将神经网络预测结果与实测结果进行了比较,结果表明该方法能够准确地实现飞机机翼载荷预测,对新机研制和飞行试验有较高的参考价值。     

航空型号项目风险预测的BP神经网络模型及应用

本研究克服了单纯采用专家风险因子测度方法主观性较强的缺点,以及单纯采用人工神经网络评估模型模糊性的缺点,结合两种方法的优点,利用基于BP神经网络算法的Microsoft Visual C++程序,在专家风险因子测度基础上,通过大量风险评估成功案例数据的训练,成功建立了航空型号项目风险预测模型.该模型可以较为精确、客观地...     

AHP方法和BP神经网络在装备保障性评估中的应用

目的介绍了BP神经网络的基本原理，建立装备保障性评估指标体系。方法在系统分析装备保障性的各种影响因素的基础上，设计用于评估装备保障性的神经网络模型，利用AHP方法确定指标的初始权重，并调用MATLAB神经网络工具箱中的GUI对结果进行计算和分析。结果研究表明神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点，适用于对装备保障性的分析和评估。结论BP神经网络评估方法是一种基于非线性系统的预测方法，对装备保障性进行综合评估能够较为准确地提供决策依据。     

基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。     

基于神经网络的火箭发动机动态过程建模

简要介绍了神经网络的基本理论, 分析了神经网络与非线性建模问题。基于对液体火箭发动机动态过程的研究, 提出了用神经网络建模的一般思路和基本方法, 从而为发动机参数研究找到了新的建模途径。建模结果表明, 将神经网络应用于液体火箭发动机动态过程的研究是十分成功的。