为使企业能以更有效的方式开展安全文化重塑,提高实践成效,通过系统对照分析国内外典型安全文化模型,梳理其在要素设置、逻辑架构等方面的特点,结合企业安全管理场景的实际需求进行要素适配与框架整合,构建以领导力、安全理念、风险管控、沟通、制度、行为等6大核心要素的卓越安全文化重塑模型,在模型中深度融入“信知行合一”逻辑框架。结果表明:“卓越”体现目标的远大与执行的极致及落实为可衡量的机制。“重塑”的核心在于“留优改缺”,转变不科学的安全理念、修订不完善的制度、改进低效的沟通、修正误导性的领导行为等。运用卓越安全文化重塑模型开展安全文化重塑,能够促使企业全员在价值观和安全信念上筑牢根基,进而在安全认知上达成共识,最终在安全行为上实现规范,形成全员共享的行为方式,从而提升安全文化重塑的效果。

为阐释安全-I、安全-II、安全-III的本质差异,明确安全科学范式的运演机制,推动安全科学作为一门科学学科持续发展,运用文献综述法与比较分析法,从认识论和方法论维度解析三者的理论差异,进而从科学哲学视角论述安全科学范式的构建与转换,澄清三者的范式定位。结果表明:安全-I代表着重视因果关系的传统事故致因理论或模型,安全-II是强调从正面视角研究安全问题的韧性理论方法,安全-III则是基于系统理论及控制论的系统型事故致因模型。安全科学范式由一体四面构成,包括无范式阶段、范式建立阶段、常规科学研究阶段、范式危机以及范式转换阶段,当前安全科学范式以事故致因理论为主导,处于常规科学研究阶段,虽然存在范式危机现象,但尚未进入范式转换时期。安全-I和安全-III是事故致因理论范式中的研究内容,安全-II的信念和研究视角发生了转变,可视为安全科学新的研究方向,但尚未成为新范式。未来安全科学范式的发展有3种形式,需在新技术的引领下持续实践和探索。

为提高我国安全生产治理水平,以2014—2023年中央及30个省级安全生产政策文本与同期安全生产事故数据为样本,融合Levenshtein距离算法、Jaccard等多种相似度算法,提出“主题-内容”双阶段政策协同度分析模型,从政策文件主题匹配度、内容相似度2方面加权量化央地政策协同度,进而构建复杂协同网络。借助社会网络分析方法和模块化算法,深入剖析央地安全政策协同网络特征,揭示其时空演变特征;基于面板数据,探究我国安全政策央地协同效果对事故发生率的影响。结果表明:我国央地安全政策协同网络随时间推移呈现一体化发展态势,省级政府对中央政策的响应度持续上升,从早期区域分化逐步走向全域协同,“中央统筹-地方响应”的国家安全生产政策体系初步建成;且央地政策协同度与安全事故频次呈显著负相关,提升协同度能有效降低安全生产事故发生频次与风险。

为解决大语言模型(LLM)在安全工程领域应用中面临的语料资源有限、输入容量受限和数据隐私等制约因素问题,构建结合DeepSeek与检索增强生成(RAG)机制的本地化事故问答模型,以实现复杂文本的智能解析和知识服务,从而辅助安全管理决策。基于政府应急管理系统发布的事故报告与法律法规,构建语义特征语料库,融合PaddleOCR、LayoutLMv3、YOLOv8等技术完成文档结构重建与语义建模。模型涵盖文档解析、语义对齐、知识库构建和混合检索4阶段,具备因果链条提取、法规匹配与语义映射能力。结果表明:相较未使用RAG机制的Deepseek-r1:32b模型,模型问答自动评分提高7.7%,人工评分提高17.6%,响应速度与稳定性指标较对照模型呈现出更高的数值表现。模型运行仍受到本地参数规模与知识更新机制的影响,试验结果表明其在任务中可实现预期功能。

为系统探究我国粉尘爆炸事故的时空规律、致因机制与防控策略,通过融合知识图谱技术与统计分析方法,分析我国1990—2024年粉尘爆炸事故相关文献和事故案例;采用CiteSpace可视化软件构建知识图谱,识别粉尘爆炸事故的时空分布特征与致因逻辑链;建立“危险源-设施-管理-应急”4层防控体系框架,并通过典型案例验证其有效性。结果表明:粉尘爆炸风险呈现“类型分化”与“地域迁移”的特征,具体表现为金属粉尘频发、煤尘高致死率、粮食粉尘易引发高次生伤害等,且事故热点呈现从东部向中西部地区转移的趋势。粉尘清理不当和除尘系统缺陷是核心致灾因素,人员违章操作和非防爆设备使用是主要触发条件,且致因结构存在显著的粉尘类型差异性。实施差异化和精准化防控策略是提升粉尘爆炸事故防控效能的关键手段。

为应对由采矿业年长矿工人数占比增加带来的劳动力结构性安全风险,探究年长矿工不安全行为致因机制特征。基于信息-动机-行为技巧(IMB)模型构建矿工不安全行为致因机制结构方程模型(SEM),并运用多群组分析对比年长与年轻矿工不安全行为影响路径的系数差异。研究结果表明:学历、安全知识等知识经验因素,安全态度、事故经历、心理健康、工作倦怠、风险态度等心理特征因素均对矿工的不安全行为具有显著影响,其中,工作能力在“知识经验—不安全行为”与“心理特征—不安全行为”路径中均发挥中介作用。此外,风险态度、心理健康、工作倦怠、学历、安全知识对年长矿工不安全行为的影响均大于年轻矿工。

为减少通信基站维修人员的职业健康风险,提升其身心健康水平,基于资源保存理论(COR)构建一个有调节的中介模型,探讨影响通信基站维修人员身心健康的社会心理因素。首先,基于资源保存理论(COR)分析亲社会工作取向对通信基站维修人员职业健康风险的作用路径,提出4点理论假设;其次,构建包含亲社会工作取向、意义性工作、神经质、职业健康风险的假设模型;最后,运用SPSS、PROCESS软件分析来自某大型通信公司的3 559份有效样本数据,验证假设是否成立,并根据实证数据结果提出相应管理启示。结果表明:亲社会工作取向显著负向预测通信基站维修人员的职业健康风险;意义性工作在二者关系中起到部分中介作用;神经质不仅正向调节意义性工作与职业健康风险之间的负向关系,还进一步正向调节上述中介路径的强度,即高神经质个体中,意义性工作的中介作用更强。

为精确辨识与评估重载铁路线路服役状态,设计并研制重载铁路线路综合检测车,集成包括轨道状态巡检、钢轨轮廓检测、轨道几何参数检测、钢轨探伤检测、轮轨力检测、振动检测6大检测系统;通过定位同步系统同步检测和关联分析线路多源状态数据,并分级报警可疑病害。结果表明:重载铁路线路综合检测车自2023年7月下线投入运行以来,依托最高80 km/h的运行能力,采集线路几何参数、表面巡检图像、内部B型图、轮轨力和振动等多源数据,建立典型病害库;结合定位同步系统与多源数据时空映射模型,自动对齐与关联分析检测数据,准确溯源线路病害成因、降低误报率和漏报率;构建的可疑病害分级报警机制依据超限等级实施限速、上报和记录等差异化处置,在确保行车安全的同时提升重载铁路线路养护与列车运行效率。

为解决传统实验室环境信息复杂、单传感器检测不准确且精度有限等问题,提出一种面向实验室安全的改进型鹭鹰优化算法(ISBOA)-核极限学习机(KELM)多传感器数据融合预警算法模型。首先,分析KELM的数据融合机制,并通过引入正则化项来有效缓解模型过拟合问题;然后,利用改进ISBOA对KELM中的正则化参数C和核参数σ进行自适应优化,构建ISBOA-KELM多传感器数据融合模型,从而避免人工选取KELM参数所导致的故障诊断准确率低的问题;最后,以模拟数据和试验数据为基础,分别与未改进的鹭鹰优化算法(SBOA)、粒子群算法(PSO)以及灰狼优化算法(GWO)进行性能对比分析。试验结果表明:ISBOA-KELM算法模型相较于其他3种模型准确率分别提高4%、3%、2%,且在实际测试实验室环境下火灾等4种情况的准确率均高于96%,漏报率低于6%,显著提升安全事故预警的可靠性与鲁棒性。

为提升钻井过程已发溢流风险的识别准确率,融合特征工程与机器学习方法,建立一种多类别溢流风险智能识别模型。首先,基于现场实测溢流数据,采用小波变换实现噪声抑制;其次,结合光滑样条函数提取关键参数的动态变化趋势,据此分析溢流特征参数的异常波动行为,建立低、中、高3类风险等级的判定准则,根据钻井数据的变化特征标记溢流风险;然后,引入麻雀搜索算法(SSA)优化极限学习机(ELM),构建基于改进型ELM(IELM)的多分类溢流风险智能识别模型;最后,所构建的风险数据集进行模型训练、调优与测试,验证模型的识别性能。结果表明:IELM模型在分类精度与判别稳定性方面均优于原始ELM及反向传播(BP)神经网络模型,能够更准确和高效地识别不同等级的溢流风险。

为探究铺设泡沫浆体隔热层对高温矿井围岩温度场的影响,利用傅里叶定律建立围岩-隔热层-巷道非稳态传热微分方程及泡沫浆体隔热层-巷道二维非稳态传热微分方程,运用有限差分法离散求解微分方程,以探究铺设泡沫浆体隔热层后的围岩温度变化及初始温度对泡沫浆体隔热层的影响。结果表明:由于泡沫浆体隔热层导热系数小,随着时间的变化,温度易趋于稳定;与泡沫浆体隔热层相邻的岩层间的温度差值较大,且泡沫浆体隔热层厚度越大岩体温度越高,可见铺设泡沫浆体隔热层阻碍了一定热量向巷道传递,使岩体温度梯度增加;当泡沫浆体隔热层初始温度更接近风流温度时,泡沫浆体内部温度变化梯度较小,可在较短时间内达到稳态。

为解决因裂隙漏风所致的煤自燃问题,通常采取注浆方式来封堵裂隙。磷石膏自产气浆泡(PSES)是一种新型堵漏风材料,其封堵效果的持久性和可靠性直接取决于材料自身的破坏过程;采用单轴压缩试验结合单孔洞模型、半经验Mori-Tanaka(M-T)模型及混凝土塑性损伤(CDP)模型,从微观、细观与宏观多尺度开展其力学行为研究。结果表明:微观尺度上,泡孔内壁为PSES结构的薄弱点,临界外压可表征其局部屈服的起始;细观尺度上,半经验M-T模型能准确预测PSES的等效有效模量,验证其对孔隙率-刚度响应的刻画能力;宏观尺度上,经孔隙率修正的CDP模型能够高精度地拟合PSES的应力-应变曲线,其平均绝对占比误差(MAPE)控制在0.23%~2.69%。修正后的损伤因子与材料实际情况高度匹配,可表征其损伤演化特征,为评估堵漏风材料的长期服役性能提供依据。

为降低深水钻井隔水管在恶劣海况下的动态载荷,提升深水钻井隔水管对复杂海况的适应能力,提出一种包含悬挂、液压补偿和测控的深水隔水管多功能悬挂系统,以应对南海台风等恶劣海况条件下悬挂隔水管的安全风险。通过特制的悬挂单根承载隔水管系统,并借助扶正器和铰接接头缓解隔水管顶部的弯曲载荷;研制液压补偿系统,采用差动节流补偿、被动非节流补偿和节流屏蔽3种工作模式,以满足避台风、井间移位等作业需求;测控系统实时监测和预警,调控中空式液压缸的伸缩运动,实时补偿隔水管系统动载。该系统在南海完成海试应用,应用效果评估表明:隔水管多功能悬挂系统能够显著降低隔水管顶部应力和动态载荷,尤其是差动节流补偿与被动非节流补偿模式;海试期间应用该系统,钻井船悬挂隔水管顺流和逆流的航速均提升至1.0 km,显著提高了作业效率。

在役管道受复杂应力的影响,性能随时间退化为一个动态时变随机过程,为解决传统确定性函数难以准确描述管道性能随机退化这一难题,提出一种基于双随机过程的在役管道失效概率动态分析方法。采用逆高斯随机过程模拟管道性能退化,以等时段平稳二项矩形波过程概率模型描述管道内压荷载变化,构建管道承载力-内压荷载双随机过程概率模型;基于某管道服役期统计参数和性能退化数据,采用逆高斯分布拟合6个时刻的管道性能退化模型,动态预测失效概率。研究结果表明:采用2、4年的退化数据预测管道的使用寿命为16、14年;采用6、8和10年的退化数据预测管道的使用寿命为12、11和10年。壁厚、屈服强度、管径和运行压力对管道的失效概率影响最大,缺陷初始深度次之,缺陷初始长度、深度腐蚀速率和长度腐蚀速率影响较小。

为探究掘进巷道内掺氨对瓦斯爆炸传播特性的影响特征,从爆炸压力动力学与火焰传播机制2方面,系统研究不同掺氨比、初始压力及初始温度条件下瓦斯/氨气/空气混合物的爆炸行为;通过改变掺氨比例、初始压力与初始温度等关键参数,对比分析混合气体的爆炸超压演变过程与火焰传播特性。结果表明:氨气掺入对混合气体爆炸行为呈现先抑制后促进的作用,爆炸超压随掺氨比增大先降低后升高;火焰锋面位置与传播速度则随掺氨比增加而逐渐增大。在初始压力影响方面,爆炸超压峰值、火焰传播速度及火焰位置均随初始压力升高呈线性增长趋势。不同于初始压力的单一影响,初始温度对爆炸特性的影响较为复杂:在300~700 K范围内,爆炸超压随温度升高而增大,火焰传播轨迹与温度呈显著正相关;而当温度升至900 K时,火焰传播受到明显抑制,火焰锋面位置与速度均显著降低。掺氨比对瓦斯爆炸过程具有非单调影响,初始压力与温度分别以线性与非线性方式调控爆炸强度与火焰传播行为。

为解决现有地铁列车和隧道火灾预测方法大多依赖于物理模型和经验公式而导致预测精度不足的问题,从人工智能角度出发,基于遗传算法(GA)优化反向传神经网络(BPNN),构建GA-BPNN网络模型;利用GA对BPNN的权重和阈值进行全局寻优;训练与预测车厢与隧道顶棚温度分布,智能反演火灾温度场。结果表明:GA-BPNN 模型对车厢温度预测的平均绝对误差(MAE)为8.17,均方根误差(RMSE)为9.76,决定系数R²为0.99;隧道温度预测的MAE为3.95,RMSE为5.63,R²为0.98。通过对比发现,GA-BPNN模型在准确性和泛化能力上都优于传统BPNN模型。

为推动金属粉尘防爆技术的优化升级和安全防控体系的建立,基于自主研发的堆积金属粉尘与水反应可视化试验平台,系统探究不同粒径和堆积质量条件下铝粉与过量水的反应动力学特性。通过定量表征粒径和堆积质量对最大温度、产气总量、最大氢气体积分数、最大压力、总时间等反应关键参数的影响,揭示铝-水反应的动力学机制。结果表明:固定粒径时,反应特性参数与堆积质量呈正相关;固定堆积质量时,最大温度随粒径增大呈“V”形变化(先降后升),产气量、氢气体积分数及压力呈倒“U”形变化(先增后减),而总反应时间随粒径增大单调递增。反应产物以Al(OH)₃和H₂为主,反应过程分为缓慢析氢、剧烈反应和衰减终止3阶段。

为应对化工园区重大危险源的高风险特性与事故后果级联的扩散效应,构建其安全风险防控体系并进行优化;系统综述园区重大危险源安全风险分析方法和多米诺事故链演化方法的优缺点;总结园区内安全屏障的定义、分类以及效能评估指标和评估模型;提出园区安全屏障新分类模式,即物理设施、自动技术、操作程序和组织管理;确定园区安全屏障关键评估指标,即有效性、可靠性,并阐述未来研究方向。结果表明:该体系揭示了园区重大危险源安全风险分析、多米诺事故链演化与安全屏障间动态闭环管控的内在机制,较好解决了传统方法的静态局限;新分类模式和关键评估指标为园区安全屏障效能量化提供了新范式。

为缓解极端天气频发对新型电力系统的源、网、荷侧设备构成的重大安全风险,提出一种面向极端天气的城市新型电力系统风险评估模型。首先,基于灾害理论辨识城市新型电力系统的风险因素,并借助解释结构模型(ISM)梳理风险因素间的影响关系;然后,将灾害链拓扑结构映射成为贝叶斯网络(BN),并通过模糊综合评价和事故统计确定各风险因素节点的先验概率,运用敏感性分析和情景分析得出城市新型电力系统事故关键风险节点和多灾害耦合事故后果;最后,借助蒙特卡罗(MC)模拟,对敏感性较高的“杆塔”节点开展运行优化分析。结果表明:BN-MC耦合模型可有效实现城市新型电力系统极端天气风险的量化评估与提升分析,多重极端天气叠加时,光伏发电机组故障概率高达60%,且强风是其故障的关键驱动因素;其次,提升杆塔抗风等级对降低其失效概率效果显著,在实时风速36 km/h时,抗风等级从35 km/h提升至40 km/h,可使失效概率下降59.39%,且该效果呈现非线性特征,低风速区段的风险概率降幅大于中风速区段。

为解决墙面空鼓监测中传统人工检测方法存在的主观性强、效率低、难以大规模应用等问题,提出一种基于全自动空鼓信号采集装置与优化信号处理算法的智能化识别算法。首先,设计一种能够稳定运行于建筑墙面的全自动空鼓信号采集装置,采集标准化敲击与高精度声学信号;然后,采用贝叶斯优化(BO)的变分模态分解(VMD)与集合经验模态分解(EEMD)对原始信号作降噪处理,增强空鼓信号特征;然后,提取信号的梅尔频谱(MSC)和梅尔倒谱系数(MFCC)特征,并进行帧级融合,形成MFCC+MSC特征集;最后,利用多数投票集成学习模型分类,进行高精度的空鼓检测。结果表明:文中方法的分类准确率达99.31%,显著优于传统方法,验证了自动化装置与优化信号处理技术结合在墙面空鼓检测中的可行性与有效性。

为优化内陆出境交通系统布局,提升跨境运输韧性,构建“敏感性-应对性”双维度评价指标体系,综合集对分析模型、空间马尔可夫链与障碍度模型,系统解析中国内陆225个城市的脆弱性动态特征及其驱动机制。结果表明:脆弱性呈现显著的多极分化与空间俱乐部收敛特征,随时间演化脆弱性整体逐年降低,且由两极化向多极化演变,绝对差异减小。脆弱性具有显著空间自相关特征和空间溢出效应,形成“高脆弱性沿边集聚,低脆弱性以城市群为中心扩散”的空间格局,邻域背景通过路径依赖制约脆弱性演化方向,邻域低脆弱性环境可使城市脆弱性向下转移概率提升64.5%。货运周转量和进出口贸易总额障碍因子的作用逐年减弱;内陆-口岸公路最短旅行时间障碍效应从相对稳定逐渐转为持续上升;城市枢纽等级和连接度对非枢纽城市脆弱性构成显著制约。

为合理制定洪涝灾害应急物资调配方案,利用前景理论刻画决策者风险感知程度,界定“救灾中心-灾点”2层决策者风险感知参考点;采用系统动力学(SD)方法构建决策者风险感知对洪涝灾害应急物资调配影响的仿真模型;以2023年涿州洪灾为例,验证模型的有效性,揭示灾点满足率和供需不平衡程度受“救灾中心-灾点”决策者风险感知水平的影响机制;阐明决策者风险感知对洪涝灾害应急物资调配的影响机制。研究结果表明:灾点和救灾中心的决策者风险感知水平对灾点满足率和供需不平衡程度呈现边际递增效应;不同物资丰富程度下灾点的满足率差异会随着决策者风险感知水平趋向于悲观而缩小。

为探究突发事件下不同类型群体情绪表达特征,深入分析性别、气质类型和事故环境对群体应激状态情绪的影响,基于面部表情技术设计应激状态情绪刺激试验。选取137名被试观看5类事故视频,采用Facereader软件采集6种基本情绪强度数据,通过非参数检验分析变量差异性,并构建基于唤醒度动态特征的k-means聚类模型。结果表明:女性悲伤与恐惧强度显著高于男性,而愤怒强度较低;多血质个体情绪反应最强烈,黏液质个体唤醒度调节速度最快;建筑火灾场景诱发的恐惧强度最显著;男性在应激状态下的唤醒度自我调节能力显著优于女性。

为化解传统地震救援训练实训灾场仿真性程度低、安全性差、成本高和量化监测的局限,运用虚拟现实(VR)技术,基于Unity 3D引擎研发一套标准化、全流程的地震应急救援实训系统,构建地震灾场虚拟实训情境。在系统性提升救援人员战术水平和实战能力的同时,量化测度培训效能;一方面,阐述地震应急救援实训系统的模型建立、场景设计、功能模块及交互设计过程;另一方面,通过预测试与后测试对照试验,评估被试在地震灾害救援理论认知、操作技能及救援策略上的表现。结果表明:接受该系统训练的被试在即时知识掌握度与2周后知识迁移效能指标上均显著优于传统训练组(显著性P<0.05^*,效应量d=1.0),尤其在技能与策略方面的学习成效更为突出(P<0.05^*,d=1.23)。同时,主观体验评估证实被试对该系统满意度评价较高,证明系统在知识迁移效能表现上的实用性和高效性(P<0.01^**,1.1≤d≤3.9)。

为解决城市特大暴雨灾害中应急信息系统信息失真、传递中断和响应失效等问题,首先,从信息处理生命周期出发,识别信息源、信息获取、信息储存、信息加工与信息传递5类风险,并结合郑州“7·20”事件,系统揭示应急信息风险因素;其次,界定应急信息韧性的内涵,基于风险特征构建韧性结构;最后,构建“风险-韧性”耦合的城市特大暴雨灾害应急信息韧性理论框架。研究结果表明:应急信息韧性由制度韧性、社会韧性、组织韧性与物理韧性耦合作用而成,应急信息韧性理论作用框架由科学建设信息韧性、信息风险预警-响应一体化、切断信息风险扩散路径以及信息系统适应性提升4阶段作用构成。文中构建的城市特大暴雨灾害应急信息韧性的作用理论框架能够显著提升信息系统应对复杂灾害冲击的吸收力、恢复力和适应力。

为量化医疗物资在不同时间送达需求点产生的救援效果,引入救援效用概念,根据医疗物资运达需求点的时间差异构建救援效用量化函数;在此基础上,以总救援效用最大、总配送时间最短为目标,构建洪灾医疗物资多方式配送的路径规划模型,并根据模型特性,设计一种混合非支配排序遗传算法-II(HNSGA-II)求解;采用多类型算例开展试验。结果表明:HNSGA-II的总救援效用比传统非支配排序遗传算法-II(NSGA-II)和多目标蜂群算法(MOABCA)分别提升62%和29%,物资送达时间的平均满意度分别提升13%和6.1%。HNSGA-II能够提升应急救援效果,体现出更强的多目标优化能力,确保灾民在紧急情况下能得到及时有效的治疗。

为有效预测灾害及评估干预措施效果,提出多灾害耦合演化智能推演方法,论述灾害过程与多灾害耦合、演化智能推演的优点和困难,描述灾害演化过程,提出智能推演方法,并以露天矿采掘过程为例,应用所提方法进行分析,验证其有效性。结果表明:多灾害耦合过程复杂多变,具有不确定、网络结构效应和时空分布差异等特征;系统故障演化理论能从概念描述、拓扑结构和数学分析角度为多灾害耦合演化智能推演提供支持;建立演化智能推演方法,给出步骤和数学模型,其能定性定量地推演多灾害耦合演化过程,发现隐藏灾害过程并涌现知识。

为探求自然灾害跨域合作的优化路径,聚焦长三角这一跨省域协作先行区,运用社会网络分析方法分析长三角自然灾害跨区域应急协同网络,从网络整体特征和节点特征等方面评估长三角地区自然灾害治理的跨区域协作程度,并通过二次指派程序(QAP)分析识别出推动长三角跨区域自然灾害协同治理的驱动因素。结果表明:长三角应急管理专题合作组成立以来,城市间合作壁垒逐渐被打破,长三角自然灾害跨区域应急协同网络趋于密集,区域间的合作治理愈发频繁;以三省一市为代表的省级政府是协同网络中的主导方,以宣城、嘉兴、苏州为代表的市级政府是协同网络中的积极推动者;地理位置、产业结构、交通基础设施、省际隶属和历史合作关系是长三角跨区域自然灾害应急协同治理形成的主要因素。

为评估无人机(UAV)与救援机器人在地震灾情数据获取及三维建模中的应用效果,在北川地震遗址开展灾害现场空地协同应急响应试验,利用固定翼UAV获取地震灾区全域航拍影像,构建高分辨率俯视图;采用旋翼UAV补充采集重点区域;NuBot救援机器人进入受损建筑内部,通过视频图传与激光雷达扫描实时获取室内受灾影像与三维点云数据,并完成建筑内部结构与人工搭建倒塌场景的三维重建;基于三维地理信息与虚拟现实技术构建人机交互平台,实现三维场景的实时可视化与交互操作。结果表明:UAV可获取地震灾区全域与局部的影像,并形成高精度实景模型;救援机器人可在复杂环境中获取室内影像与三维点云数据,形成建筑内部结构的三维建模型;虚拟现实系统能可视化呈现三维场景并用于人机交互分析。

为保障飞行员的飞行安全和提升工作效率,基于机器学习聚类算法,提出民航飞行员心理健康特征分类方法。首先,选取215名现役航线飞行员作为被试,通过飞行员心理胜任力测评系统,采集心理品质和心理状态2个维度的心理健康数据;然后,采用主成分分析法对数据进行特征降维,并结合肘部法确定最优聚类簇数,运用K-means算法实现样本分类,将飞行员划分为4类心理健康状况,用以分析各类群体的心理特征差异;最后,基于聚类结果进行可视化操作,进一步表征飞行员心理健康个体与群体画像,采用雷达图呈现不同类别飞行员的心理特征分布模式。结果表明:飞行员心理健康结构具有群体异质性和多元表现模式,提出的聚类算法可将抽象的飞行员心理健康数据转化为可观测的群体特征画像,在操作层面实现对飞行员心理状态的系统化辨识与可视化表达。

为揭示疾病传播强度与情绪扩散速率的协同演化关系,基于双层复杂网络结构,将经典易感-潜伏-感染-免疫(SEIR)模型与情绪传播的5状态动力学框架(S_e-E_e-I_e-G_e-R_e)相融合,构建耦合动力学模型(SEIR-S_eE_eI_eG_eR_e),并采用微观马尔可夫链(MMC)与蒙特卡罗(MC)法仿真进行理论推演与仿真验证。研究结果表明:降低传染病感染概率虽可降低情绪传播规模,但对情绪传播高峰的抑制作用有限;而缩短传染病潜伏期与提高治愈率,可显著调控负面情绪传播,呈现情绪代谢迟滞效应与情绪引导者密度阈值效应的双阶段传播特征。此外,提高个体防疫配合度可通过阻断传播链、强化社会规范与矫正认知偏差3条路径实现,有效延缓负面情绪扩散并缩小其规模。

为提高隧道作业场景下工人佩戴面罩的检测效率,提出基于特征融合的隧道作业人员面罩检测模型。首先,选取高质量查询图像并确定图像候选库,采用图像检索方法获取样本,度量查询图像与图像候选库的相似性,迭代扩充数据集;然后,从图像中提取方向梯度直方图(HOG)和Fisher特征,引入蚁狮优化算法(ALO),计算2种特征的最佳权重组合,并融合2种特征;最后,基于融合后的特征,利用支持向量机(SVM)训练面罩佩戴检测模型,在自建数据集上进行效果评估。结果表明:所提出的模型能够完成隧道作业场景下的面罩佩戴检测任务,特征融合能增强对图像的描述,提高模型的检测准确率,相比于单HOG特征和Fisher特征,准确率分别提升6%和14%,可满足隧道作业场景的工人面罩佩戴检测准确率要求。