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本文提出了一种基于改进遗传算法的软删除双向渐进结构优化法(G-BESO),以解决传统双向渐进结构优化法(BESO)中参数(如进化率)设置不当而导致无法获得最优拓扑构型的问题.首先确定单元权重系数与单元密度的递推关系式,形成一种考虑单元密度历史信息的材料插值模型,从而增强恢复误删高效单元的能力.然后引入遗传算法中的交叉和变异操作,启发式地更新结构状态以提高全局寻优能力.最后将该方法编写成可用于实际工程结构优化设计的程序.算例表明,提出的方法能稳定得到最优拓扑形状且计算效率更高,可为工程结构的拓扑优化设计提供一定参考. 相似文献
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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
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47.
基于某地铁隧道沉降治理过程中的实测数据,研究沉降治理效果评估方法。首先利用3次样条曲线插值法对隧道沉降监测点数据拟合,计算出累计沉降的曲率半径;然后以等效轴向刚度模型为基础,推导出盾构管片接头环缝张开量和纵向连接螺栓受力情况。通过理论计算对治理后隧道结构健康状态作出评估,全面分析隧道沉降治理效果,为后期运营维护提供依据。 相似文献
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梁单元形函数在车桥时变系统振动分析中的选取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在阐述移动连接单元动力特性的基础上,提出了车桥时变系统振动分析中梁单元形函数所应满足的条件;导出了适合此系统振动分析的梁单元五次形函数,并通过算例分析了梁单元形函数的选取对此系统振动响应的影响。计算结果表明:选用三次形函数会导致梁单元结点处曲率的不连续,影响此系统振动响应的计算精度;选用五次形函数满足了移动连接单元对形函数的要求,获得更精确的计算结果。 相似文献
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在分析传统MRP和MRPⅡ的原理和不足基础上,通过归纳分析产品物料清单BOM及采购周期,建立了产品采购周期分布函数,以辅助描述产品的时间成本特性。通过采购周期分布函数在某钢铁制造企业的实际应用,将传统MRP应用的着眼点从具体的每一种原材料转移到宏观的采购资金量分析上,便于企业减少存货成本、提高资金周转率、提高整体竞争力,同时在一定程度上简化了企业在采购过程中的经济特性分析和运算过程。 相似文献