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。     

高效产纤维素酶曲霉生物转化纤维素乙醇

为了提高纤维素乙醇的生产效率，对高效产纤维素酶曲霉W-10的产酶条件进行优化，利用其发酵所得的粗酶液对预处理后的水稻秸秆粉进行酶解，并用酿酒酵母通过同步糖化发酵（simultaneous saccharification and fermentation， SSF）工艺生物转化纤维素乙醇. 首先通过定时取样测定还原糖量，研究不同底物浓度、不同表面活性剂添加量、纤维二糖酶的协同作用等因素对酶解过程的影响. 然后利用所得优化后的酶解条件进行同步糖化实验，研究不同的发酵温度、发酵时间、初始pH值等影响因素对同步糖化发酵乙醇的影响. 结果表明，当底物浓度为80 g/L、表面活性剂吐温-80添加浓度为5 g/L、酶解体系外纤维二糖酶补加量为166.67 nkat/g时，粗酶液的酶解率最高；在35 ℃的培养温度、初始pH值为5的条件下发酵4 d时，发酵液中乙醇含量最高，乙醇得率可达0.43 g/g（底物干重）. 优化高效产纤维素酶曲霉W-10酶解水稻秸秆的反应条件，可促进纤维素乙醇生物转化技术的发展，有利于可再生的清洁能源生物乙醇的商业化生产和应用.      

基于CRITIC-G1法赋权的铁路线路速度目标值综合评价

铁路线路速度目标值的选择,直接影响铁路线路设计的其他主要技术标准的选择、车辆选型、设备配置、工程投资等。选择一种科学有效的模型,对速度目标值方案进行综合评价对铁路线路设计的后续工作具有重要意义。利用层次分析法原理建立速度目标值综合评价体系,引入CRITIC-G1法(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation-Order Relation Analysis Method,CRITIC-G1)的综合赋权方法计算各评价指标的权重。采用基于灰色关联改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)多目标决策方法确定最优方案。以西安-江油段速度目标值方案比选为例验证模型的合理性,计算结果表明速度目标值为350km/h的方案最优,与工程实际相符。结果表明:本文提出的基于CRITIC-G1的综合评价方法,能够体现各评价指标间的差异性和相关性,同时也能体现主观经验的偏好性,是一种较为科学、合理的评价方法.     

基于支持向量回归的地铁受电弓滑板磨耗趋势预测模型研究

针对列车供电系统中重要组成部分之一的受电弓滑板磨耗问题，设计了一款预测模型对地铁受电弓滑板磨耗趋势进行有效的拟合和预测，弥补了现有的检测系统只能对受电弓进行实时检测的不足。利用线性支持向量回归（SVR-Linear）、最小二乘支持向量回归（LSSVR）和优化后的最小二乘支持向量回归（MI-LSSVR）对检测系统得到的受电弓滑板数据进行训练和拟合，并利用训练后的模型实现滑板磨耗的预测，其中，MI-LSSVR的拟合精度最高，达到97.3%。此外，利用地铁行走的里程数据进行预测，提前得到下一次运行后的滑板厚度，在滑板即将磨耗到限时进行预测，可得到滑板还能承受的运行里程，减少受电弓检修人员的工作量，提高受电弓的使用效率。     

自动旅客运输(APM)系统信号系统的设计特点

APM(自动旅客运输)系统在全球范围内应用广泛.该制式在国内外中、低运量轨道交通领域有着极好的应用前景.对该制式中最关键的技术即全自动无人驾驶信号系统进行了介绍,并通过与传统CBTC(基于通信的列车控制)信号系统进行对比,对其技术特点和差异性进行分析.并以最有特点的香港机场APM为例,从多样化的信号接口角度,如防火门接口、气象站接口和地震监测接口等,对其展开举例介绍.应用于香港机场线APM的先进设计理念和整体技术方案,可为国内后续APM的建设提供借鉴.     

电磁轨道炮馈电方式分析及耦合仿真研究

炮尾馈电装置是电磁轨道炮的关键部件之一,其馈电方式的选择对电磁轨道炮的电流汇流和总体布局起着至关重要的作用.本文讨论了方型、T型、环型馈电方式,重点基于T型馈电方式建立了简易的三维模型,描述了电磁场-应力场耦合计算理论,并利用Ansys仿真软件对母线铜板和同轴电缆进行了电流分布规律及电磁-应力场耦合仿真,仿真结果与理论分析相符合.本文的研究成果对于炮尾馈电装置更深层次的设计具有参考意义.     

绿色铁路工程的内涵探析与研究展望

在全面倡导生态文明建设、强调高质量发展的时代背景下,推进绿色铁路工程建设,是促进可持续发展、提升我国铁路行业国际竞争力的重要举措。针对当前绿色铁路工程的认知局限问题,通过文献研究对绿色铁路工程内涵进行多角度解析,一方面从历史发展视角进行学术溯源与实践溯源,得到其基本内涵;另一方面从发展前沿视角进行国际对标分析与国内对比分析,实现内涵拓展,得到其新生内涵。在此基础上,运用物理-事理-人理系统方法论(WSR)分析框架,对基本内涵与新生内涵进行解构重组,提出绿色状态、绿色机理、绿色文化的内涵新认知。最后基于绿色铁路工程的特点、现阶段面临的局限性及困难,提出有利于推进我国绿色铁路工程发展的研究展望。     

滑坡灾情数据多层级语义检索方法

如何在海量多源多模态的滑坡灾害时空大数据中快速精准地发现满足灾情评估任务需求的优势信息，是综合减灾救灾的关键. 传统灾害数据检索多以“人工经验+关键字”的被动检索方式为主，难以兼顾任务的精确性与时效性，为此，提出了一种面向评估任务的滑坡灾情数据多层级语义检索方法. 通过建立滑坡灾情评估任务对数据特征需求的显式语义描述及任务需求与数据特征之间的高级语义映射，并据此设计多层级语义匹配的数据检索算法，面向灾情评估任务实现优势数据汇聚. 以四川茂县滑坡灾害评估为例进行实验分析，本文检索方法查询效率具有明显优势，900 km2、90 d范围内的灾情数据精准检索效率达到秒级，且推荐优势数据集的准确性高，60 d时间差距阈值下推荐结果平均贴近度达到90%以上. 结果表明本方法可根据任务需求准确可靠地快速自动获取灾害数据，从而显著提高减灾应急响应能力.      

内肋骨长舱段塑性总体稳定性计算方法研究

同时考虑肋骨偏心影响及高强度钢的弹塑性本构关系,利用Ritz法对内置环肋加强且含舯部特大肋骨的圆柱壳长舱段结构在静水外压下的塑性稳定性计算方法进行研究,分别基于J2流动理论和形变理论建立了结构小挠度塑性失稳临界压力的迭代计算方法,并在编程中优化了算法,针对长径比为3.1的高强度钢长舱段结构模型进行了有限元对比计算.结果表明,本文方法给出的长舱段结构塑性总体失稳临界压力与数值计算结果符合较好,可为舱段塑性总体稳定性设计计算提供一种新方法.