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...     

基于区位商法的装备制造业产业集群集中度测定

研究装备制造业产业集群集中度测定,在分析比较了产业集群集中度测定的几种方法的基础上,以辽宁装备制造业为例,对区位商法测定产业集群集中度作了实证研究,结果显示辽宁装备制造业集群集中度较高,最后对区位商法应用的局限作了初步的探讨.     

电控汽油喷油器开启延迟时间检测方法研究

提出了一种新型电控汽油喷油器开启延迟时间在线检测方法,该方法通过分析喷油器的驱动电流波形来检测喷油器开启延迟时间.由于喷油器电磁阀衔铁完全吸合时喷油器才会完全开启,驱动电流在电磁阀衔铁完全吸合时会产生明显的电流拐点.该方法构建一种硬件电路以及检测逻辑,能在驱动电流出现拐点的时刻触发可检测的脉冲.通过分析触发脉冲的延迟时...     

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。     

浅析汽车车身的焊接工艺设计

阐述了焊接生产线的焊接工艺设计过程,包括工艺设计的前提条件、产品的工艺分析、工艺设计内容,并说明工艺设计的主要注意事项,提出工艺设计的追求目标。     

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...     

11.8m翼滑艇阻力性能的模型实验

选择具有浅V滑行面及T型水翼11.8m翼滑艇进行阻力研究。进行了翼滑艇模型的阻力实验。选择两个不同的初始安装角(-1.5o及0o),分别进行阻力实验,然后对结果进行综合分析与比较,得到了该型翼滑艇阻力性能的有关结果,纵倾状态随航速的变化情况,以及不同水翼安装角对阻力性能的影响。实验结果表明该船型在高速阶段阻力性能优于尺度相近滑行艇,水翼的设计基本符合要求。实验结果可应用于实船的设计。     

船舶航向保持系统的云模型控制研究

云模型是对语言值所蕴含的模糊性和随机性的一种数学描述,它用期望值Ex,熵En和超熵He表征定性概念,将概念的模糊性和随机性集成在一起,是实现知识库中定量与定性之间相互转换的一种新途径.本文论述了模糊子集的云模型表示、基于云模型控制规则的不确定性推理,并设计了船舶航向保持系统的一维与二维云模型控制器.仿真结果表明,该控制器简易、直观、鲁棒性强,具有良好的控制性能和较好的应用价值.