基于驾驶行为生成机制的智能汽车类人行为决策EI北大核心CSCD

本文通过分析驾驶人驾驶行为生成机制,构建了类人行为决策策略(HBDS)。它具有匹配驾驶行为生成机制的策略框架,通过最大熵逆强化学习得到类人奖励函数,并采用玻尔兹曼理性噪声模型建立行为概率与累积奖励的映射关系。通过预期轨迹空间的离散化处理,避免了连续高维空间积分中的维数灾难,并基于统计学规律和安全约束对预期轨迹空间进行压缩和修剪,提升了HBDS采样效率。HBDS在NGSIM数据集上进行训练和测试的结果表明,HBDS能做出符合驾驶人个性化认知特性和行为特征的行为决策。     

建筑垃圾流动化回填材料配合比设计方法研究

对建筑垃圾流动化回填材料的配合比设计方法进行研究。通过试验手段对回填材料流动度与用水量的关系、回填材料中粉煤灰掺量确定方法、回填材料强度与水泥用量的关系进行分析。确定建筑垃圾回填材料流动度与用水量之间的关系表；提出利用回填材料最大堆积密度确定粉煤灰掺量；建立了建筑垃圾回填材料灰砂比、水固比与回填材料强度之间的关系式。在此基础上采用体积法或质量法建立了以回填材料中水泥用量、粉煤灰用量、建筑垃圾和水的用量为未知数的四元一次方程组，通过求解得到建筑垃圾回填材料每立方米组成材料的用量，形成了完整的建筑垃圾细料制备流动化回填材料的配合比设计流程。     

货运代理转委托关系中介入权与选择权之要件分析

《民法典》第926条（原《合同法》第403条）规定了转委托中委托人对第三人的权利和选择权。在货运代理转委托关系中，人民法院援引本条规定支持委托人或第三人对彼此直接行使权利的情形较为常见。通过对全国海事法院在中国裁判文书网上公布的货运代理转委托案件的梳理分析，归纳出司法裁判中适用本条规定的具体做法和特征，反思本条规定在法律适用中的正当性和准确性，进而探讨在货运代理转委托关系中委托人和第三人取得介入权和选择权的构成要件，为《民法典》第926条规定的准确适用提供思路。     

数字孪生技术在自动化集装箱码头自动导引车调度优化中的应用

<正>自动导引车(automated guided vehicle,AGV)作为广泛应用于自动化集装箱码头(以下简称“自动化码头”)的水平运输设备,在作业效率和智能化等方面明显优于传统集卡^[1],但同时也存在空载运行时间较长、重载率较低等问题。为了提高AGV在复杂作业环境下的利用率和运行效率,     

排水性沥青路面预防性养护时机判断研究

排水性沥青路面因具有良好的排水、降噪和抗滑等性能而备受青睐,但因其大空隙的特点,导致其空隙容易堵塞。为保持排水沥青路面良好的使用性能,需对排水沥青路面进行预防性养护。通过对国内外的预养护决策方法和指标进行调研,借鉴路面综合评价指标(PQI)的算法,并针对排水性沥青路面的病害类型及占比,提出了基于室内试验的排水沥青路面病害综合评价指标(DDI),来判定分析预防性养护的时机,为我国排水性沥青路面的预防性养护技术提供参考。     

FPSO上部模块海运绑扎加固方案

为研究浮式生产储油卸油装置（FPSO）上部模块海运绑扎与加固，以某FPSO的上部模块海运绑扎设计为研究对象，根据模块结构的布置形式，设计模块的海运绑扎方案。基于新版《海事作业和海事担保标准》及有限元理论，计算得到货物重心处的加速度值并提取模块绑扎构件的支反力，依此验证绑扎设计安全性和可靠性。该方案可为同类产品海运绑扎加固设计提供参考。     

静动荷载下桩网结构路基土工格栅承载特性试验研究北大核心

以京沪高速铁路徐沪段路基为研究对象,通过室内大比例模型试验,研究了静动荷载作用下桩网结构路基土拱效应与土工格栅承载性能的变化规律,分析10万次动荷载作用后土工格栅的承载特性。结果表明:在路基填筑初期未形成稳态土拱前土工格栅应变增长较快,当形成稳态土拱后土工格栅应变增长趋于稳定,且桩帽边缘处土工格栅应变增长最快,土工格栅使得桩顶上方多承担了7.6%的荷载;10万次动荷载作用下,土拱效应依然有效,但是会产生一定程度的弱化,土工格栅减小了动荷载对土拱效应的削弱作用;相比静载动荷载作用下土工格栅应变增长迅速,最大增长了约19%;动荷载作用后土工格栅会产生拉力退化与软化现象。     

法学硕士研究生混合式教学模式的问题与对策

对法学硕士研究生线上和线下混合式教学模式存在的问题进行梳理，提出法学硕士研究生混合式教学的改进思路和体系设计方案。线上教学改革包括增加法学硕士研究生慕课授课时长，建设多门类、多语种法学专业双语慕课，建立常设独立讨论区并由授课教师亲自答疑；线下教学改革包括建立课堂汇报、提出问题、意见交换三阶段的授课模式。     

基于强化学习的自动驾驶决策研究综述

强化学习的发展推动了自动驾驶决策技术的进步，智能决策技术已成为自动驾驶领域高度关注的要点问题。本文以强化学习算法发展为主线，综述该算法在单车自动驾驶决策领域的深入应用。对强化学习传统算法、经典算法和前沿算法从基本原理和理论建模等方面进行归纳总结与对比分析。针对不同场景的自动驾驶决策方法分类，分析环境状态可观测性对建模的影响，重点阐述了不同层次强化学习典型算法的应用技术路线，并对自动驾驶决策方法提出研究展望，以期为自动驾驶决策方案研究提供有益参考。     

高速铁路路基工程观测期不足沉降控制技术研究(Ⅱ)工程应用和验证

依托杭绍台铁路项目，介绍超载预压沉降量化计算与设计方法在解决高铁路基工程沉降观测期不足问题中的系统应用，基于现场沉降观测数据和分析，全部沉降观测期不足的路基工点如期通过了两次工后沉降评估和顺利开展后续工序施工。工程实践表明：相比于传统二次地基加固技术，全新的超载预压补强计算与设计技术可经济高效地控制地基工后沉降，进而克服工程建设剩余预压或静置期不足的困境；地基沉降发生发展的固结理论计算与实际情况基本保持一致，在此基础上有助于提前预判超载补强方案如期推进实施的可靠性。此外，还指出今后项目应用中在沉降时间量化计算、沉降观测与评估质量把控以及周边环境管控等方面需要重视的事项。