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随着人类社会的发展,灾害专家分析,上世纪八十年代以来,地球上异常气候频繁出现,自然灾害的内涵已从地震、滑坡、海啸、飓风、干旱、洪水以及火山喷发等独立事件外延到地球变暖、气候带迁移、冰川融消、海面上升等全球性灾难事件。同时,随着现代企业各种新科学、新工艺、新技术、新材料的广泛应用,各种机电、电气用品日益增多,火灾、爆炸、交通等意外事故大大增加。所有这些,给企业在生产经营过程中造成很多不可预测的风险。企业参加财产综合保险,就是通过支付少量可列入成本的保险费来转嫁大量不可预测的风险,确保一旦遭遇灾害事故并造成企… 相似文献
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根据电动自行车产品标准和摩托车检验标准,对最高车速的检验结果进行测量不确定度的分析与评定,从而对临界状态的检验结果作出科学的判定。 相似文献
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研究目的:西南山区地形地质条件复杂,高速铁路隧道难免会下穿溪流河谷,隧道浅埋暗挖下穿河谷存在较高的安全风险,在设计中也有很多技术性问题。本文以贵广铁路重点工程岩山隧道下穿八匡河段的设计为工程背景,对隧道浅埋暗挖下穿季节性河谷设计关键技术展开研究。研究结论:(1)浅埋暗挖下穿季节性河谷主要风险有地表水大量涌入隧道突水突泥、暗挖隧道坍方、隧道衬砌结构上浮三部分;(2)采用由咬合桩、压顶梁、压顶抗浮板、框架内注浆加固岩体与全封闭衬砌组成门式封闭结构体系,可大幅降低施工风险且结构安全可靠;(3)先封后挖的施工工序和有效的风险控制预案,可保证下穿施工安全、工程风险可控;(4)研究成果可应用于类似的隧道下穿季节性河谷地段工程设计及施工。 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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