检索结果-南通市图书馆

作者：韩宙中国民航大学

学位级别：硕士

飞机货舱火灾烟雾探测器是保障飞机飞行安全的重要设备之一,而现存烟雾探测器因受到货舱环境中杂散光干扰,以及水汽和灰尘等气溶胶的影响,时常出现误报,严重影响飞机正常运行。为了降低飞机货舱火警误报率,提出一种基于数字锁相技术的... 详细信息

飞机货舱火灾烟雾探测器是保障飞机飞行安全的重要设备之一,而现存烟雾探测器因受到货舱环境中杂散光干扰,以及水汽和灰尘等气溶胶的影响,时常出现误报,严重影响飞机正常运行。为了降低飞机货舱火警误报率,提出一种基于数字锁相技术的双波长火灾烟雾探测方法。首先,对光电式烟雾探测器原理及易误报原因进行分析,基于粒子光散射理论和粒度分析,引入双波长发射式探测方法,并利用数字锁相技术抗干扰、去噪的特点,提出基于数字锁相技术的双波长火灾烟雾探测方法,搭建了基于此方法的火灾探测系统。其次提出利用双波长光强比(DWIR)和不对称比(AR)作为火灾检测参数,通过理论分析,设计了双发射前后双向探测方法,并对光学烟雾迷宫进行设计和优化处理;然后进行火灾模拟实验,利用数字锁相放大算法对实验数据进行处理,对两种火灾检测参数进行分析;构建BP神经网络对数据进行学习训练,实现阴燃火灾与干扰源的智能探测。通过实验测试,双波长数字锁相光电烟雾探测系统可以根据DWIR和AR两种检测参数对气溶胶类型进行区分,减少误报次数,误报率不超过3.5%,为飞机货舱火灾探测提供了可靠依据。最后,基于双波长数字锁相光电烟雾探测系统,提出一种多传感器复合式火灾探测器。增加探测其他火灾特征产物的传感器,进一步提高货舱火灾探测器的准确性。

关键词：飞机货舱火灾数字锁相技术烟雾光学探测不对称比双波长光强比

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基于空气质量监测的飞机货舱火灾预测方法研究

基于空气质量监测的飞机货舱火灾预测方法研究

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作者：曹祝兵中国民航大学

学位级别：硕士

飞机货舱火灾对飞机安全飞行造成了巨大的威胁,所以火灾监测装置在第一时间发现火灾,然后机组人员立即采取措施可以保障旅客的生命财产安全与飞机安全航行。考虑到目前飞机货舱火灾监测系统研究主要集中在多传感器信融合技术的基础上,... 详细信息

飞机货舱火灾对飞机安全飞行造成了巨大的威胁,所以火灾监测装置在第一时间发现火灾,然后机组人员立即采取措施可以保障旅客的生命财产安全与飞机安全航行。考虑到目前飞机货舱火灾监测系统研究主要集中在多传感器信融合技术的基础上,通过对多种特征参量数据的监测,来判断火灾是否发生。针对飞机货舱的空气质量而言,包括CO、CO、臭氧、颗粒物等特征参量,而火灾发生后,主要是CO与CO的浓度发生变化,所以本文通过对空气质量中CO、CO这两种特征参量的浓度进行监测,然而飞机航行过程中环境复杂多变,其中气压的变化就会影响火灾监测系统中CO、CO烟气感应式传感器的检测结果,导致监测装置对火灾的误报,从而提出一种改进的粒子群优化反向传播神经网络(Improved Particle Swarm Optimization-Back Propagation,IPSO-BP)模型来对两种气体传感器进行气压补偿,消除气压造成的检测误差,并利用一种深度学习方法来识别火灾种类。主要的研究内容如下:首先,根据飞机环控系统及空气质量监测的角度出发,分析火灾时产生的燃烧产物(主要是CO、CO),选取合适特征参量,从而搭建基于CO传感器、CO传感器、温度传感器、气压传感器的飞机货舱火灾监测装置。其次,针对气体传感器受气压影响而产生检测误差的问题,设计实验完成传感器的气压特性研究,通过比对实验采集的气体浓度测量值与理论的气体浓度值,提出一种学习因子根据粒子适应度值动态调整的粒子群优化BP神经网络的气压补偿方法,来消除两种气体传感器的检测误差,修正检测结果。通过仿真表明:经过IPSO-BP算法补偿后,选取的27个气压点下气体浓度值都接近于真实值。与BP神经网络气压补偿模型相比,IPSO-BP神经网络气压补偿模型的精度有明显的提高。最后,利用搭建的火灾监测装置,采集真火源与干扰源的温度、CO浓度、CO浓度3种火灾特征参量数据,再通过对明火、阴燃火、无火三种状态的数据打标签,然后利用一维卷积神经网络(One Dimensional-Convolutional Neural Network,1D-CNN)对采集的数据进行特征学习与模型训练,进而对明火、阴燃火、无火三种状态进行判断。

关键词：飞机货舱火灾多传感器融合气压补偿 BP神经网络一维卷积神经网络

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基于IPSO-BP模型的火灾气体传感器气压补偿算法

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中国安全科学学报 2022年第2期32卷 107-114页

作者：何永勃曹祝兵中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为完善飞机火灾检测系统,设计一套方案,模拟试验不同气压下CO、CO_(2)气体传感器采集气体的体积分数值,并与理论值比较,进而提出一种根据粒子适应度值动态调整学习因子的粒子群算法。采用改进的粒子群(IPSO)算法寻找反向传播(BP)神经网... 详细信息

为完善飞机火灾检测系统,设计一套方案,模拟试验不同气压下CO、CO_(2)气体传感器采集气体的体积分数值,并与理论值比较,进而提出一种根据粒子适应度值动态调整学习因子的粒子群算法。采用改进的粒子群(IPSO)算法寻找反向传播(BP)神经网络的最优初始权值阈值,再利用寻优后的BP神经网络修正CO、CO_(2)气体传感器的检测结果,消除气压对于传感器采集数据的影响。结果表明:经过IPSO-BP算法补偿后,选取的27个气压点下气体体积分数值都接近拟合真实值,其中,CO_(2)气体传感器经过气压补偿后,测量最大误差从542×10^(-4)%下降到0.1×10^(-4)%,CO气体传感器测量最大误差从15.7×10^(-4)%下降到0.01×10^(-4)%。与BP神经网络气压补偿模型相比,IPSO-BP神经网络气压补偿模型的精度有明显的提高。

关键词：改进的粒子群算法(IPSO) 反向传播(BP)神经网络气体传感器气压补偿飞机货舱火灾

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飞机货舱低压环境下火焰特性研究

飞机货舱低压环境下火焰特性研究

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作者：崔贡酉生武汉科技大学

学位级别：硕士

飞机货舱防火设计需要参考实际火灾的燃烧特性,低压货舱内着火点位置不同使得燃烧产生的火羽流存在差异。本文在全尺寸飞机货舱环境模拟实验舱内开展了低压场火灾实验,针对低压环境和火源位置分布等因素影响下的火羽流火焰高度特征和轴... 详细信息

飞机货舱防火设计需要参考实际火灾的燃烧特性,低压货舱内着火点位置不同使得燃烧产生的火羽流存在差异。本文在全尺寸飞机货舱环境模拟实验舱内开展了低压场火灾实验,针对低压环境和火源位置分布等因素影响下的火羽流火焰高度特征和轴向温度分布规律开展了理论研究,旨在为货舱结构防火及火警探测系统的设计提供参考。主要研究工作包括:揭示了低压环境和火源抬升高度对强弱羽流火焰长度参数的影响规律。实验结果表明,压力的降低和火源抬升高度的升高均使得火焰长度增加;根据Quintiere&Grove模型分析发现空气卷吸化学计量分数n随着压力的降低而减小。基于Heskestad模型,引入抬升高度修正系数K和压力修正系数C,建立了低压弱羽流自由火焰高度预测模型;利用压力修正系数ζ,在Zhang模型的基础上修正得到描述低压顶棚火焰扩展长度的预测模型。分析了低压环境中火源抬升高度诱导下强弱羽流轴向温度分布规律。实验结果发现,强弱羽流中心线温升和顶棚最高温升分布符合Mc Caffrey三区域模型;低压下弱羽流中心线温度在连续火焰区、间歇火焰区及浮力羽流区内均升高,强羽流中心线温度在连续火焰区内的变化规律反之;顶棚下连续火焰撞击区温度随着压力的降低而降低,间歇火焰撞击区和羽流撞击区温度反之。基于Mc Caffrey模型,引入三区域压力修正系数,建立了适用于低压环境下的强弱羽流中心线温升和顶棚最高温升分布预测模型。研究了低压和壁面约束耦合作用对火焰高度和轴向羽流温度的影响。实验结果验证得到,较低的环境压力结合较强的壁面约束导致火焰高度和轴向羽流温度增加。考虑镜像系数β修正热释放速率,基于Heskestad模型引入压力修正系数K,建立了低压环境下边界火火焰高度预测模型;利用镜像系数β修正后的Mc Caffrey模型可描述不同压力下边界火羽流中心线温度分布情况。

关键词：飞机货舱火灾低压环境火源位置火焰长度火羽流温度

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