下穿黄河砂卵石地层盾构隧道管片结构受力特征现场测试

为研究砂卵石地层中管片的力学行为,以兰州地铁1号线穿黄段为研究对象,采用改良的测试传感器走线方式,对管片内力及外部水压力进行现场测试,并进行相应的数值模拟。将现场测试数据与数值模拟结果对比分析,得出如下结论:1)外部水压力及管片内力受盾构施工影响最为显著的范围为距掌子面3~5环,在此范围内应加强对受拉区的监测,并采取相应措施防止管片在施工初期破损;2)外部水压力及管片内力在距掌子面6~13环时受施工影响逐渐降低,距掌子面13环后趋于稳定;3)运用梁-弹簧模型设计管片是偏于安全的,但应充分考虑施工荷载。     

解析GB/T 38775.5—2021

近年来,无线充电作为汽车自动驾驶的重要一环受到了广泛关注,无线充电系统通过磁耦合进行能量传输,其工作过程中的电磁兼容问题也给行业带来了新的挑战。目前,针对小功率无线能量传输已经有相关的标准规范可以参考,但是车辆这种大功率的无线能量传输尚无标准可参考。基于此,中国汽车技术研究中心有限公司牵头制定并发布了国家标准GB/T 38775.5—2021《电动汽车无线充电系统第5部分：电磁兼容性要求和测试方法》。本文解读了GB/T 38775.5—2021标准的主要技术内容,并且给出了样品测试时的影响因素及要求,以帮助更好地理解本标准。     

基于典型非机动车事故的自动驾驶汽车测试场景构建方法研究

基于交通事故卷宗、交通事故视频信息数据,研究机非混行交通环境下典型交通事故形态,构建了面向机非混行交通环境下的自动驾驶汽车测试场景,旨在针对我国较为特殊的机非混行环境下的自动驾驶汽车的测试场景及测试评价方法提供参考。本文首先分析了自动驾驶测试场景的构建需求,建立交通事故数据筛选标准,得到133例可用于构建自动驾驶汽车测试场景的机动车与非机动车交通事故数据集;其次基于《中华人民共和国道路交通安全法》行驶要求,对133例交通事故的发生地点、车辆行为、道路类型、环境光线等方面进行解构分析;最后通过聚类分析,建立了5类典型的自动驾驶测试场景模型,并分析了不同场景模型的关键要素,为实际道路测试提供理论指导。     

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.      

考虑多维动态特征交互的高速公路实时事故风险建模

为探究天气和道路等特征,以及交通流、天气、道路及时间等多维动态特征之间的交互作用对实时事故风险预测模型精度的影响,本文基于京哈高速公路北京段的事故数据,以及匹配的交通传感器数据、天气数据和道路特征等,构建4个数据集,分别为只包含交通流变量,包含交通流变量、天气及时间特征变量,包含交通流变量、道路及时间特征变量,包含交通流变量、天气、道路及时间特征变量。从考虑多维动态特征的交互效应出发,基于深度交叉网络,提出一种新的实时事故风险预测模型。结果显示,本文所构建的深度交叉网络模型比其他几种实时事故风险预 测方法显示出更高的精度。模型的AUC值(Area Under Curve)可达0.8562,在0.2的概率阈值下, 可以正确分类84.26%的非事故数据和77.55%事故数据。结论表明,本文采用的多维动态特征交互样本条件下的深度交叉网络模型能够有效地预测高速公路交通事故,可为我国高速公路安全管理部门提供理论与技术支持。     

智能网联汽车封闭道路测试执行方法概述

智能网联汽车封闭道路测试作为推动智能网联汽车快速发展的重要一环,其执行方法将为智能网联汽车产品研发和验证提供重要参考和依据.文章基于汽车传统ADAS测试执行方法,首先从测试场景、测试环境、测试车辆控制和测试结果响应方面分析了智能网联汽车测试与ADAS测试的异同;其次,依托ADAS测试框架体系,结合智能网联汽车测试特性,...     

汽油发动机深度热冲击试验研究

发动机深度热冲击试验目的是为了验证发动机在低温环境中处在反复热冲击工况下的耐久特性.由于是一个基本由加速工况构成的试验,它并不是为了完全复制实际的客户车辆使用情况,而是旨在模拟产生在整车有效使用生命周期中的近似损伤状况.以涡轮增压汽油发动机为例介绍试验目的、仪器和设备、试验工况步骤、周期检查及间隔保养、试验后的零部件评...