【摘 要】
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统计结果表明,火灾中85％以上的死亡者是由于烟气的影响,其中大部分是吸入了烟尘及有毒气体昏迷后而致死的.如何研究并确定建筑材料火灾中产生的烟气情况,并且对不同的火灾烟气
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统计结果表明,火灾中85％以上的死亡者是由于烟气的影响,其中大部分是吸入了烟尘及有毒气体昏迷后而致死的.如何研究并确定建筑材料火灾中产生的烟气情况,并且对不同的火灾烟气组成进行危险性评价分级对于减少火灾中人员伤亡有重要的意义.该文首先分析了火灾及火灾烟气的产生与危害、火灾烟气危害及其评价分级研究现状;给出了常见的建筑材料在火灾中的特性,重点给出了其火灾烟气情况;随后利用气相色谱仪等实验设备对常用建筑材料火灾时的烟气生成情况进行了实验研究,并介绍了火灾烟气毒性生理研究法;结合实验研究情况,提出了影响建筑材料发烟情况的因素及抑制烟气危害的措施,给出了我国在这方面的现状与思考.随着人工神经网络技术的发展,其并行数据处理技术和自适应、自组织的学习能力,使得它在处理一些复杂的数据时占有很大优势.该文结合实验数据以及相关统计,在对BP神经网络进行改进的基础上,将BP神经网络应用于火灾烟气危险性评价分级.对BP神经网络的计算过程利用软件编程实现,所得到的计算软件操作简单,界面友好,计算结果合理、可信.结合论文研究,提出了火灾烟气危险性评价分级进一步研究的内容.
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