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题名火灾条件下电缆绝缘失效预测模型研究
被引量：6
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作者
李强
张佳庆
任士敬
李金梅
王威
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机构
中国人民武装警察部队学院
国网安徽省电力公司电力科学研究院
天津市消防总队
北京科技大学土木与资源工程学院
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出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2017年第2期275-280,共6页
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基金
基金项目:2016中国消防协会科学技术年会"青年消防学者论坛"交流论文
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文摘
通过物理模型简化方法、导热微分方程数值求解、模型输入参数确定等研究,建立了火灾条件下电缆绝缘失效预测模型,并进行模型验证试验。将电缆内部结构简化为一维三层物理模型,给出简化后电缆物理模型内部结构参数计算方法;通过基本假设构建表征电缆内部温度分布的导热微分方程式,建立以混合层热扩散系数、火场环境温度变化和电缆绝缘失效温度为输入参数的电缆绝缘失效预测模型,并给出了模型计算输入参数的确定方法;采用ZR-YJV电缆在SDR-1型电缆热辐射实验炉中开展实验,获得电缆绝缘失效温度、绝缘失效时间和环境温度变化过程;实验结果表明,预测模型计算绝缘失效时间的相对误差较小。
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关键词
电缆绝缘失效
预测模型
导热微分方程
热辐射
失效温度
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Keywords
cable insulation failure
prediction model
heat conduction differential equation
heat radiation
failure temperature
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分类号
X913.4
[环境科学与工程—安全科学]
TM246
[一般工业技术—材料科学与工程]
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题名新疆地区沙漠化预测研究——以若羌盆地为例
被引量：1
- 2
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作者
张福新
李国东
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机构
新疆财经大学应用数学学院
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出处
《伊犁师范学院学报（自然科学版）》
2015年第2期9-14,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(11461063)
国家社会科学基金项目(14BTJ021)
+2 种基金
国家教育部人文社会科学基金项目(13YJAZH040)
新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2013I26)
新疆财经大学研究生科研创新项目(cdyjk2014045)
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文摘
沙漠化是新疆面临的最严重的环境问题之一。为了减少沙漠化对新疆经济发展带来的巨大损失，对沙漠化未来的变化趋势作出正确的预测显得尤为重要。以若羌盆地为例，建立沙漠化预测模型。首先利用微分方程模型和指数平滑模型对该地区2000~2011年沙漠化土地、有沙漠化趋势的土地、非沙漠化土地的面积进行数值模拟，结果表明，指数平滑模型预测的结果更接近原始数据，误差更小，准确率更高，说明指数平滑模型可以很好地预测沙漠化土地、有沙漠化趋势的土地和非沙漠化土地。其次，分别运用微分方程模型和指数平滑模型预测了该地区2012~2025年的沙漠化土地面积、有沙漠化趋势的土地面积、非沙漠化土地面积，再次验证了指数平滑模型在预测未来沙漠化变化趋势方面的优势。最后得出结论：指数平滑模型可以很好地预测未来沙漠化土地、有沙漠化趋势的土地、非沙漠化土地的变化趋势。
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关键词
若羌盆地
沙漠化
微分方程模型预测
指数平滑模型预测
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Keywords
The Ruoqiang Basin
Desertification
The prediction model of differential equation
the prediction model of exponential smoothing
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分类号
X171.1
[环境科学与工程—环境科学]
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题名中国土地轮耕发展的数学模型研究
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作者
吴万勤
陈娇
谭昊
聂俊宇
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机构
云南民族大学数学与计算机科学学院
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出处
《云南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第4期352-357,共6页
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文摘
运用样本回归模型分析当轮耕影响粮食产量达到多少比例时,中央财政预计需相应安排多少专项补贴资金;通过对国家财政收入、国家人口数量、人均粮食需求、工业粮食需求、粮食产量、耕地面积变化、天气气候等数据进行计量分析,画出折线图并添加趋势线进一步分析,通过灰色预测模型并用Matlab编程对各项数据进行求解和检验;对未来粮食产量及土地轮耕面积进行预测.
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关键词
回归分析
灰色预测模型
微分方程
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Keywords
regression analysis
grey prediction model
differential equation
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分类号
N941.5
[自然科学总论—系统科学]
F301.2
[经济管理—产业经济]
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题名基于FluxNet的热传导方程反问题的求解器
- 4
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作者
林浩然
王卓薇
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机构
广东工业大学
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出处
《微型电脑应用》
2024年第8期37-41,共5页
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基金
广东省重点领域研发计划项目(2021B0101190003)。
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文摘
热传导偏微分方程的求解是工业应用中一种重要的计算,为了解决传统的热传导方程正演运算耗时过长的问题,提出一个基于新型的网络结构FluxNet的求解器。通过热传导方程的正演运算获得关于温度场分布图以及对应的热流密度图的数据集,基于深度学习训练该数据集,建立一个具有卷积层和反卷积层的热流密度网络结构FluxNet模型。使用该求解器预测数据以及实际数据的热流密度图进行测试和验证,实验结果得出该求解器预测的热流密度结构相似度均达到90%以上,达到了工业应用需求。
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关键词
深度学习
求解器预测模型
热传导偏微分方程
热流密度
温度场分布
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Keywords
deep learning
solver prediction model
partial differential equation of heat conduction
heat flux
temperature field distribution
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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