ASKA(阿斯卡)全程顾问式汽车深度养护服务您接受吗

ASKA(阿斯卡)是汽车售后市场提供专业产品与整体养护方案的公司。在汽车售后服务市场享誉多年的专业品牌。阿斯卡立足中国10年来,秉承五星级秘书式服务,超越客户期待。阿斯卡的产品与技术及服务理念均与世界同步,通过与世界顶尖品牌力魔LIQUI MOLY[德]公司的战略合作,为中国的消费者提供先进的汽车养护维修理念和产品。     

轮胎也GT? 玛吉斯Victra M36 第三月

在赛车界,GT是拥有大功率输出的双门硬顶超级跑车,而轮胎上出现"GT"的字样又意味着什么呢?上回我们提到,玛吉斯M36虽然是一款高端舒适型轮胎,但却在表面上体现了一股子运动范儿。经过几个月的测试,它的实际表现是否同样均衡呢?答案当然是肯定的。     

罗阳高速公路岩溶土洞发育特征及稳定性评价

土洞、溶洞发育为罗阳高速公路的主要不良地质问题,结合岩溶土洞的发育特征及高速公路路基地基的特点,采用路基土及设计荷载共同作用下的附加应力的有效影响深度计算土涧稳定的顶板厚度.     

有限深度均匀流中圆柱桩群绕流对流速的影响*

通过有限深度均匀流水槽试验研究不同圆柱桩群对均匀水流的绕流影响程度.通过多组试验研究数据对比分析得到圆柱桩群对均匀水流的影响规律;不同圆柱桩群对同样水流影响性质与程度的差别;不同圆柱桩群对水流流场影响范围的规律;圆柱桩群的阻流率、排架密度、桩群长度对水流流场的影响规律;不同流速的水流对圆柱桩群影响的反应规律;水流绕流圆柱桩群时,横向断面流速的变化规律等.研究分析还发现:桩群阻力是桩群影响水流的一个因素但非唯一因素,桩群的排列方式和桩群迎流角对水流流速的变化有不同程度的影响,且其影响程度大于阻力影响.     

松花江大顶子山航电枢纽坝下冲刷深度及水位降落研究

利用长河段一维数学模型,预报了大顶子山航电枢纽在运行不同时期后的冲刷深度及水位降落情况。结合近坝段河床防护措施,确定了大顶子山枢纽下游最低通航流量、相应的下游最低通航水位、枢纽船闸的门槛最小水深以及船闸下闸首底槛的高程。     

公路路堑开挖施工分析

工程简介某公路全长236.64405km,主线共划分为10个合同段,其中第二合同段起讫桩号为k126+000～k154+131.53。本施工组织任务为k139+000～k144+700,全长5.7km。挖方路基特点本合同土方开挖29.2723万m3,石方59.6461万m3,路基最大开挖深度30m,一般平均开挖深度15m以上,挖方路基施工是本合同路基工程中一个重点。在山岭重丘地区修建二级公路,挖     

深埋高地应力水工隧洞地应力特征及岩爆脆性破坏深度预测研究

为解决高地应力情况下水工隧洞开挖时产生的岩爆问题,以新疆某高埋深水工隧洞为依托,并结合现场水压致裂法和钻孔套芯解除法测试获得的地应力数据。研究深埋引水隧洞区域地应力场分布规律,通过强度理论判断岩爆发生的可能性;在考虑高地应力与围岩开挖二次应力状态作用前提下,通过岩爆破坏区深度理论公式,结合现场数据计算出岩爆破坏深度。结果表明： 1）隧洞处平均初始地应力应力基本在23 MPa左右,最大水平主应力为28.6 MPa,属于高地应力隧洞; 2）三向主应力间的总体关系为σH（最大水平应力）>σZ（自重应力）>σh（最小水平应力）,属于σHZ（走滑型）初始地应力场,以水平构造应力为主导; 3）隧洞最大主应力与最小主应力之间差值较大,依据摩尔-库仑准则,表明该隧洞开挖的临空面会存在较大的剪应力,易引起隧洞发生岩爆; 4）在隧洞开挖过程中,隧洞将会发生中—强等级的岩爆,发生岩爆脆性破坏最大深度为0.68 m。     

基于双延迟深度确定性策略梯度的船舶自主避碰方法

为满足智能船舶自主航行的发展需求,解决基于强化学习的船舶避碰决策方法存在的学习效率低、泛化能力弱以及复杂会遇场景下鲁棒性差等问题,针对船舶避碰决策信息的高维性和动作的连续性等特点,考虑决策的合理性和实时性,研究了基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的船舶自主避碰方法。根据船舶间相对运动信息与碰撞危险信息,从全局角度构建具有连续多时刻目标船信息的状态空间;依据船舶操纵性设计连续决策动作空间;综合考虑目标导向、航向保持、碰撞危险、《1972年国际海上避碰规则》（COLREGs）和良好船艺等因素,设计船舶运动的奖励函数;基于TD3算法,根据状态空间结构,结合长短期记忆（LSTM）网络和一维卷积网络,利用Actor-Critic结构设计船舶自主避碰网络模型,利用双价值网络学习、目标策略平滑以及策略网络延迟更新等方式稳定网络训练,利用跳帧以及批量大小和迭代更新次数动态增大等方式加速网络训练;为解决模型泛化能力弱的问题,提出基于TD3的船舶随机会遇场景训练流程,实现自主避碰模型应用的多场景迁移。运用训练得到的船舶自主避碰模型进行仿真验证,并与改进人工势场（APF）算法进行比较,结果表明:所提方法学习效率高,收敛快速平稳;训练得到的自主避碰模型在2船和多船会遇场景下均能使船舶在安全距离上驶过,并且在复杂会遇场景中比改进APF算法避碰成功率高,避让2~4艘目标船时成功率高达99.233%,5~7艘目标船时成功率97.600%,8~10艘目标船时成功率94.166%;所提方法能有效应对来船的不协调行动,避碰实时性高,决策安全合理,航向变化快速平稳、震荡少、避碰路径光滑,比改进APF方法性能更强。      

圆桩倾斜方向对冲淤演变影响的试验研究*

恒定水流条件下,针对向上游、下游、侧向倾斜及竖直的圆桩进行泥沙冲淤试验。采用冲刷深度-时间经验公式拟合平衡冲刷深度,研究了不同倾斜方向桩的最大冲刷深度、冲刷淤积发展及最终的冲淤形态分布。试验结果表明：1）倾斜桩横向冲刷范围较小。与竖直圆桩相比,向下游倾斜桩的最大冲深减少16.89%,桩后淤积长度缩短。2）侧向倾斜桩最大冲深增加6.92%,冲淤形态向倾斜侧发展,桩后淤积沙丘呈窄长型。3）向上游倾斜圆桩的最大冲深增加15.62%,冲刷坑向上游发展,桩后淤积高度最高,纵向冲刷长度最长。     

基于深度主动学习的MVB网络故障诊断方法

多功能车辆总线MVB （multiple vehicle bus）用于传输重要的列车运行控制指令和监视信息,准确地诊断MVB网络故障是列车智能运维的基础,为此,提出一种将主动学习和深度神经网络相结合的MVB网络故障诊断方法. 该方法采用堆叠去噪自编码器自动提取MVB信号物理波形特征,并将该特征用于训练深度神经网络来实现MVB网络故障模式分类;基于不确定性和可信度的高效主动学习方法,可解决实际应用中标记样本不足和人工标记成本高昂的问题,使用少量标记训练样本就能得到高性能的深度神经网络模型. 实验结果表明:为达到90%以上分类准确率,所提方法只需要600个标记训练样本,小于随机采样方法所需标记训练样本数的2 800个;在相同标记训练样本数下,所提方法在3种性能指标下均优于传统方法.