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在历史演变分析的基础上,重点研究近年来长江北支进口段滩槽时空变化、成因和影响机制。利用数学模型,对进口段规划整治方案效果进行模拟研究。结果表明:受上游来水来沙条件变化、周边整治工程实施等综合影响,长江北支进口段拦门沙经历了舌状沙体→崇头暗沙→崇头沙的发展变化,北支进口入流条件恶化;沙体两侧深槽则呈现“十年河东、十年河西”交替变化的态势,目前主槽位于崇明侧,其走向与南支主流交角已达105°,主流流路极度弯曲。在北支中下段规划整治工程已实施的情况下,进口段的治理已成为北支兴衰的关键;北支进口段规划疏浚工程实施后,进口段流路有所归顺,北支分流比增加0.1%,工程实施有利于河势稳定,可达到治理目的。 相似文献
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以某400英尺自升式钻井平台为研究对象,建立了相应的三维有限元分析模型,综合考虑风浪流包括地震等环境载荷和桩土效应的影响,对风暴自存状态下自升式钻井平台的响应进行了分析,通过比较传统的铰支模型和基于Winkler地基梁的桩土相互作用模型,并叠加地震波的作用,结果表明,传统的铰支模型计算结果偏于保守,考虑了桩土效应后,平台的最大侧向位移有所降低。同时,地震对平台的响应分析结果影响较大,叠加地震波后平台的水平向位移最大值增大幅度在60%以上,且不同的桩基模型考虑地震后增大的幅度也不一样。 相似文献
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针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法。在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分。通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数。改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可求解得到最优的调车作业计划。通过3组算例对比验证本方法效果,结果表明:相较于统筹对口法和排序二叉树法,本方法使用的股道数量更少、调车作业计划更优;相较于分支定界法,本方法可在更短时间内求解质量近似的调车作业计划。因而,本方法有助于提高车站调车作业计划编制的智能化决策水平。 相似文献
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为探究自动驾驶网约车使用意向的影响因素及作用路径,以技术接受模型(TAM)为基础框架,在自动驾驶车辆感知有用性和感知易用性基础上,从出行者使用网约车经验和社会偏好两个维度分别引入网约车出行习惯、网约车平台感知可靠性、网约车出行社会影响和出行者利他性偏好四类潜变量,构建自动驾驶网约车使用意向的结构方程模型.对367份有效... 相似文献
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