基于合同网的分布式动态任务分配算法

简述MAS(多智能体系统)协作环境下的任务分配模型。描述合同网的基本思想和运行机制,针对合同网本身缺陷,提出基于联盟、公告板、优先级的3种合同网改进算法。改进算法解决了合同网在任务发布阶段和协商阶段的信息阻塞以及承诺失败等问题,减少了系统的通信量,满足控制系统实时性要求,提高了协商效率,扩展了合同网模型的使用范围。最后介绍2种常用的MAS软件仿真平台-JADE和Repast仿真平台。     

大跨高墩小半径刚构—连续组合梁桥地震响应分析

为研究大跨高墩小半径刚构-连续组合曲线梁桥的地震响应,以某(40+6×80+40)m的刚构-连续组合梁铁路特大桥为背景进行分析.采用ANSYS建立全桥有限元模型,计算桥梁动力特性,并采用反应谱法和时程分析法对桥梁在地震作用下的内力和位移进行分析.分析结果表明:增大桥墩刚度、采用墩梁固结方式能够提高刚构-连续组合曲线梁桥的整体性,有利于桥梁的抗震;从地震响应(位移、弯矩)综合考虑,对该类桥梁最不利的地震波激励角度为0°、90°(分别对应顺桥向、横桥向),增大横向刚度可减小桥梁结构的横向位移,增大墩底截面面积可减小桥梁结构在水平地震作用下的地震响应;总体上来说,在横桥向地震波激励下该类桥梁横向位移和面外弯矩最大,在顺桥向地震波激励下该类桥梁纵向位移和面内弯矩最大.     

岷江下游中枯水碍航浅急滩段航道整治方案

山区冲积性河流滩槽明显,连续弯道间易形成中枯水期碍航的浅、急滩。针对此类滩段整治中简单疏浚可能引起水流归槽而恶化的问题,以岷江新开河滩段Ⅲ级航道工程为例,建立全长约10 km的河工定床模型,对研究河段的河床演变规律与碍航特征、工程前水流特性和航道整治设计方案及优化措施的效果等进行分析,归纳总结出中枯水碍航浅急滩的整治思路和方案。结果表明,方案实施后航道纵向流速在3.5 m/s以下、水面比降小于2.45‰,满足航道治理要求。     

复合地基理论发展综述

总结复合地基理论的研究现状,并阐述存在的问题及发展方向。     

国际工程合同外收入结算工作理论与实践

在国际工程中,承包商的合同总收入包括两部分:(1)承包商与业主签订的合同总金额,它构成了合同收入的基本内容;(2)因工程变更、追加工程量、索赔、调价、奖励等形成的收入,该部分金额只有在符合规定时才能构成合同总收入。针对不同的合同外收入项,承包商需要掌握相关的理论和知识,并采取不同的措施。     

斜拉桥施工技术和造价分析

近20多年来，我国的斜拉桥发展迅速，而现行的铁路预算定额尚属空白。笔以其长期从事施工和管理实践，通过实例对斜拉桥的技术，施工和经济做了分析论述。     

浅谈沥青路面面层施工质量控制

对沥青路面面层施工质量控制要点进行了详细介绍。     

浅析公路旧桥维修与加固的方法

旧桥加固,提高旧桥的承载能力,确保交通运输的安全是目前和今后面临的任务。按桥梁的组成部分介绍桥梁的加固方法。     

全数据分析方法在预应力智能张拉中的应用

为充分利用智能张拉系统在张拉过程中采集的大量荷载及位移数据,以某高架桥为依托工程,以湖南联智LZ59N10型智能张拉系统的张拉数据为分析及验算数据,通过分析数据库文档数据转换处理,提出一种针对智能张拉过程数据的全数据分析方法。通过Excel文档绘制荷载-位移曲线,根据曲线的波动状态判断预应力束张拉过程的稳定性。若曲线较平顺、无过多锯齿状或其他不规则形状,说明张拉过程较稳定;若曲线不平顺、波动频繁或波动幅度大,则说明张拉过程不稳定。通过主观判断的拐点观测法、数据拟合软件最小二乘法,分别分析荷载-位移曲线由弧线转变为直线的拐点,以此选取初始张拉力百分率。两种分析方法对比结果表明:数据拟合法分析得到的初始张拉力百分率最大,与实际情况接近,较为合理;用拐点观测法时,通过选取曲线逐渐变成直线位置的荷载值计算得到张拉力百分率,并适当提高2%~3%作为初始张拉力百分率。     

基于竞争循环双Q网络的自适应交通信号控制

为了更加有效且可靠地自适应协调交通流量,以减少车辆的停车等待时间为目标,提出了3DRQN(Dueling Double Deep Recurrent Q Network)算法对交通信号进行控制。算法基于深度Q网络,利用竞争架构、双Q网络和目标网络提高算法的学习性能;引入了LSTM网络编码历史状态信息,减少算法对当前时刻状态信息的依赖,使算法具有更强的鲁棒性。同时,针对实际应用中定位精度不高、车辆等待时间难以获取等问题,设计了低分辨率的状态空间和基于车流压力的奖励函数。基于SUMO建立交叉口的交通流模型,使用湖北省赤壁市交叉口收集的车流数据进行测试,并与韦伯斯特固定配时的策略、全感应式的信号控制策略和基于3DQN(Dueling Double Deep Q Network)的自适应控制策略进行比较。结果表明:所提出的3DRQN算法相较上述3种方法的车辆平均等待时间减少了25%以上。同时,在不同车流量及左转比例的场景中,随着左转比例和车流量的增大,3DRQN算法的车辆平均等待时间会有明显上升,但仍能保持较好效果,在车流量为1 800 pcu·h^-1、左转比例为50%的场景下,3DRQN算法的车辆平均等待时间相比3DQN算法减少约15%,相比感应式方法减少约24%,相比固定时长的方法减少约33%。在车流激增、道路通行受限、传感器失效等特殊场景下,该算法具有良好的适应性,即使在传感器50%失效的极端场景下,也优于固定时长的策略10%以上。表明3DRQN算法具有良好的控制效果,能有效减少车辆的停车等待时间,且具有较好的鲁棒性。