一类复杂系统的若干问题研究
发布时间:2020-11-10 08:05
随着经济的飞速发展和科学技术的不断进步,人类所涉及的系统越来越复杂,复杂系统与复杂性科学被认为是21世纪科学发展的前沿。因此,对复杂系统和复杂性科学的研究已成为各学科领域争相研究的前沿和热点。企业的行为安全管理系统和高校的研究生创新教育系统作为复杂系统的两个范例,也受到了国内外学者们的普遍关注。本文针对企业行为安全管理系统和研究生创新教育系统,利用结构方程模型、Lotka-Volterra模型和voronoi图等理论,分别进行系统建模和分析,以这两个系统为例尝试从几个方面研究和揭示复杂系统的内在规律。针对企业行为安全管理系统,本文首先通过在某企业的问卷调查和数据整理,运用数据统计分析软件SPSS对数据进行分析和校验,并利用结构方程模型和验证性因子分析方法,研究了影响企业员工行为安全的组织因素。其次,借助Lotka-Volterra模型研究了群体安全意识交互关系,根据企业组织结构确定了员工安全意识交互方式。同时,利用包含原理对Lotka-Volterra模型进行重叠分解,研究了企业员工个体间安全意识的交互关系,并把分散协调控制应用到安全意识重构中,使员工的安全意识达到一致水平。然后,根据分散协调控制的思想方法,提出群体势能目标引导函数,在确保目标函数最小的前提下,给出分散协调控制法则,并借助质点Voronoi划分原理,引导和控制员工群体追踪和探测环境中的危险源,并进行仿真验证。最后,通过物联网、射频识别、视频分析等技术实现动态跟踪、监控人的行为,采集人的行为数据。设置不安全行为预警规则,建立不安全行为预警流程,在发生危险事故之前发出警示,从而实现由事故处理到事前预警的转变,从根本上解决人因事故的发生。针对研究生创新教育系统,本文通过“线性系统理论与设计”辽宁省级研究生精品课程教学改革实践,进行了6届研究生的问卷调查。采用SPSS分析和校验所收集的数据,运用结构方程模型和因子分析方法,研究了教学改革对研究生创新创业成果产出的影响因素。提出将包含有研究生阅读相关文献的研究生参与度作为潜变量,分析了创新创业成果产出与研究生参与度之间的关系,得出了教学方法改革、导师队伍建设、研究生参与度,对研究生创新创业成果产出具有较大的直接正向影响;研究生阅读相关文献对创新创业成果产出具有较大的间接正向影响的结论。在此基础上,针对冶金院校研究生创新创业能力的提高提出了相应的对策和建议。
【学位单位】:辽宁科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2017
【中图分类】:N941.4
【部分图文】:
竞争系数矩阵 =0.0800010.06500100.070100ijA刻加入状态反馈分散协调控制 (0)(0)0.020.080.050.0121xx, =(0)(0)0.040.060.030.02(0)3113xxu (0)(0)0.050.040.060.0341xx, =(0)(0)0.020.070.040.03(0)5115xxu如图 3.3,图 3.4 所示
Fig. 3.4 The change curve of safety consciousness intensity with the added statecoordination control由图3.3,图3.4可以看出,在安全意识交互的过程中,如果不施加必要的控制手段,如图一所示原系统的安全意识强度变化曲线不能趋于一致。员工2和员工5的安全意识强度较低,属于违规意识,并且领导个体的安全意识由于受到员工违规意识的影响,安全意识强度降低。如果对系统施加分散协调反馈控制,则系统的仿真曲线如图2所示。安全意识强度均趋于理想安全意识强度,达到安全意识重构的目标。3.3 基于分散协调控制的危险源探测追踪以一企业车间工作区域为对象,借助人们对工作环境区域危险源(危险源,可以是现场设备或环境中存在的安全隐患,亦或是员工自身存在的不安全意识和行为)的辨识感知能力
时刻计算的新的质点位置(ixVC,,iyVC,),动态地更新各引导质点向着密度疏散的区域移动,直至收敛为止,即质。此时,各区域中质点的位置就是需要被探测和发现的危险位置不断更新和变化的同时,对应员工个体 pi的坐标位置调整,直至追踪移动到危险源位置,发现和探测到工作环分析算法流程,进行仿真验证和分析。已知某车间的区员工群体 20 人。在初始状态下,20 员工个体随机分配到,根据 Voronoi 的定义,可以得到每个员工个体的 Voron.5 所示。
【参考文献】
本文编号:2877696
【学位单位】:辽宁科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2017
【中图分类】:N941.4
【部分图文】:
竞争系数矩阵 =0.0800010.06500100.070100ijA刻加入状态反馈分散协调控制 (0)(0)0.020.080.050.0121xx, =(0)(0)0.040.060.030.02(0)3113xxu (0)(0)0.050.040.060.0341xx, =(0)(0)0.020.070.040.03(0)5115xxu如图 3.3,图 3.4 所示
Fig. 3.4 The change curve of safety consciousness intensity with the added statecoordination control由图3.3,图3.4可以看出,在安全意识交互的过程中,如果不施加必要的控制手段,如图一所示原系统的安全意识强度变化曲线不能趋于一致。员工2和员工5的安全意识强度较低,属于违规意识,并且领导个体的安全意识由于受到员工违规意识的影响,安全意识强度降低。如果对系统施加分散协调反馈控制,则系统的仿真曲线如图2所示。安全意识强度均趋于理想安全意识强度,达到安全意识重构的目标。3.3 基于分散协调控制的危险源探测追踪以一企业车间工作区域为对象,借助人们对工作环境区域危险源(危险源,可以是现场设备或环境中存在的安全隐患,亦或是员工自身存在的不安全意识和行为)的辨识感知能力
时刻计算的新的质点位置(ixVC,,iyVC,),动态地更新各引导质点向着密度疏散的区域移动,直至收敛为止,即质。此时,各区域中质点的位置就是需要被探测和发现的危险位置不断更新和变化的同时,对应员工个体 pi的坐标位置调整,直至追踪移动到危险源位置,发现和探测到工作环分析算法流程,进行仿真验证和分析。已知某车间的区员工群体 20 人。在初始状态下,20 员工个体随机分配到,根据 Voronoi 的定义,可以得到每个员工个体的 Voron.5 所示。
【参考文献】
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本文编号:2877696
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