基于改进型D3QN深度强化学习的铁路智能选线方法

传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明：该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作...     

离心泵噪声的研究及技术发展

降低离心泵噪声是一个重要的研究方向。本文对离心泵噪声来源进行了分类评述离心泵噪声主要分为机械噪声和流噪声,着重介绍离心泵流噪声及离心泵系统噪声的研究现状,阐述根据噪声特性开展的延伸应用,以及离心泵研究的发展趋势和热点。离心泵噪声的深入研究,将推动整个泵行业及相关应用行业向更高层次发展。     

船用智能柴油机的最新技术特点和管理

阐述船用智能柴油机的工作过程和特点,着重分析比较两大主流机型(Sulzer RT-flex和MANB&W ME/ME-C)。通过与传统型柴油机在性能和结构上的比较,介绍船用智能柴油机的优点。指出在实际运行中船用智能柴油机常见的故障,总结出相应的管理措施。     

带自由液面有限长圆柱绕流数值模拟

[目的]为了探究自由液面及自由端对典型钝体绕流问题的影响,对带自由液面的有限长圆柱绕流进行研究。[方法]基于延时分离涡模拟（DDES）技术和分段线性界面重构（PLIC）方法,利用自主开发的naoe-FOAM-SJTU求解器开展数值模拟。[结果]结果显示,自由液面和自由端的存在增大了局部位置的升、阻力,推迟了圆柱表面流动分离的发生;相较于深吃水位置,自由液面附近流向的速度“恢复”延缓,横向的速度呈向外运动的趋势;自由液面的变形产生了大量细碎的漩涡,自由端的卷拧状漩涡在一定程度上抑制了卡门涡街的发展。[结论]研究表明,目前采用的数值方法能够准确捕捉复杂流场,同时,自由液面和自由端的存在将显著改变流场沿吃水方向的分布。     

北京轨道交通站点周边步行空间连续性影响因素分析

以北京三环到四环片区的70个轨道交通站点为样本,从宏观层面步行网络的整体度和微观层面步行路径的通畅度两大层面分析站点周边步行空间的连续性,借助卫星图观测、地图标记及实地勘察等方法探寻其主导问题及影响因素.研究表明:北京城区站点周边步行网络整体度受主干道、快速路、高架桥三者影响最大,河流和铁路次之,少部分站点受轨道交通高...     

危险区域节点装配检验线设计优化

针对危险区域节点装配检验线设计基准不同以及生产检验困难的问题,以18万t散货船危险区域节点为例,通过与生产设计相结合,对实际检验公差要求进行分析,优化装配检验线设计,经过实船建造验证该优化能够提高装配效率,缩短船坞建造周期。     

气压制动系统响应时间优化设计

随着商用车的发展,消费者对车辆安全性的要求越来越高。制动响应时间是评价气压制动系统性能的重要指标,研究缩短制动响应时间的方案意义重大。试验表明,通过优化气压制动系统的选型及布置能有效提升制动响应时间,缩短制动距离,提高整车安全性。文章从气压制动系统管路布置及优化选型等多方面进行分析,并结合试验数据论证影响制动响应时间的因素,固化一些优化方案。     

汽车高压线束中高压端子的压接性能分析

高压线束是新能源汽车动力和信号传输分配系统的重要载体,高压线束端子的压接性能是新能源汽车最重要的性能指标。论文针对新能源汽车高压线束端子压接性能建立数据分析模型,通过分析相关数据,找出高压线束端子压缩比的最佳适配范围,以提高高压线束冷压接的工艺能力和质量水平。     

低可见度环境下基于同步定位与构图的无人驾驶汽车定位算法

为在大范围低可见度环境下实现无人驾驶汽车的高精度定位,基于VINS-Mono算法的系统框架,在系统的前端与后端分别增添了RFAST弱光图像增强模块与VG融合定位模块,提出了一种融合定位算法LVG＿SLAM;RFAST弱光图像增强模块采用小波变换将原始输入图像的细节信息与亮度信息分离,对于包含原始图像噪声的细节信息通过统一阈值和均值滤波2种方式实现噪声抑制,并利用双边纹理滤波算法进行细节增强,在此基础上,根据多尺度Retinex算法增强图像的对比度,提高低可见度环境下角点提取的成功率,从而保证图像跟踪的稳定性,改善定位算法的鲁棒性;基于无迹卡尔曼滤波算法,VG融合定位模块将GNSS定位信息与惯性导航测量信息进行松耦合,融合定位结果作为约束引入VI-SLAM后端,通过联合非线性优化的方式减少累积误差对算法定位精度的影响。计算结果表明：相较于VINS-Mono算法,改进的LVG＿SLAM融合定位算法在EuRoC与Kitti公开数据集上表现更加出色,均方根误差分别降低了38.76%与58.39%,运动轨迹更贴近真实轨迹;在实际夜晚道路场景下,LVG＿SLAM算法将定位误差控制在一定范围内,顺利...     

改善进港航道引起港内波能聚集问题的研究

进港航道在口门引起波能聚集,对港内泊稳条件产生不利影响,采用适当工程措施可使该情况有所改善。文中结合某工程实例探讨了包括增加防波堤、清除浅滩和调整航道轴线的三种工程方案,并通过基于Boussinesq方程的波浪数学模型进行了对比试验,结果表明各方案均能达到缓解波能聚集、改善泊稳条件的目的,但改善效果存在一定差异。最后还对试验中采用单方向和多方向波的结果进行了初步对比探讨,对于航道波能聚集影响港内波况的问题,采用单方向不规则波的试验结果将偏于危险。