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本文以葛洲坝电厂原型观测为基础,在对坝前流态做整体分析的基础上,说明坝前流态对拦污栅污物聚集及对拦污栅水头损失的影响。对葛洲坝电站21台机组进行原型观测后分析得出:各机组拦污栅前后水位及进水口流态各不相同,因此造成拦污栅前后压差的原因也是不同的,不能一概而论,要具体问题具体分析。同时提出在以后的工程设计中要考虑坝前流态对电站拦污栅污物排漂的影响及防治。 相似文献
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手把焊接工作时产生锰烟,石家庄铁路机务段为了消除锰对工人健康的危害和大气的污染,安设了电焊通风净化机组,为探讨其作用,做了调查,评价如下。机组简介机组是一个立式长方体,旁侧吸气罩安装在机 相似文献
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为降低汽车成本,提高锻件精度,一汽集团公司在铜合金精锻,黑色金属温精锻,冷挤压等方面进行了大量研究工作,特别是“塞闭技术”用于生产后,设备投资降低了80%,工艺成本降低了40%。 相似文献
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对几种主要行业标准中关于嵌岩桩单桩竖向承载力计算公式作了简要介绍,对使用过程中发现的一些问题及解决办法进行了初步探讨,通过算例进行了细化计算说明并得出相应结论。 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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为解决超大规模土石方工程施工组织管理难度大、强度高的问题,对施工过程中技术、质量、进度以及造价控制进行统筹管理。依托大小鱼山围填海工程,分析超大规模土石方工程在施工过程中各阶段、各方面的重难点,针对性地制定解决方案。通过提前策划,重视细节,强化事前计划、事中控制、事后分析的全过程管控,在质量、进度、安全、合同造价、计量等管理中创新管理方法,最终实现石料供需平衡。 相似文献
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