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182.
针对目前我国港口行业没有系统健全的应急能力建设和评估指导性文件、标准规范,提出适用于我国港口行业的应急能力建设和评估要点。以当前港口行业应急工作开展的实际情况为切入点,分析港口企业应急能力建设目前存在的问题,调研、收集国内外先进应急管理经验,确定应急能力建设和评估原则,从组织体制、法律基础、运行机制、保障系统等4方面着手,建立应急能力建设和评估体系、要素,进而指导港口企业扎实履行应急职责,提高预防预警和应急处置能力,切实发挥应急能力建设对港口企业事故预防、救援的指导作用,对于提升我国港口企业应急管理水平、推动安全生产形势根本好转、最大程度减少事故损失具有重要的意义。 相似文献
183.
AUV技术对于提高海洋资源环境的勘测和开采效率具有重要意义。在AUV收放过程中,传统的回收方式是在母船上起吊回收,人为参与完成挂钩任务,这种方式受风浪的影响较大。为了提高AUV的使用保障能力,需要针对AUV的自主收放技术展开研究。基于AUV良好的实时性、连续性及可移动性的特点,本文设计一套AUV自主收放装置,可用于AUV的自动布放及回收。该装置由固定架、控制台、吊机装置、绞车、定滑轮、钢丝绳、收放架等组成。设计各部分的机械结构,并通过系统校核验证结构设计的合理性。同时,设计AUV收放存储装置控制系统,实现对机械液压执行器的精密控制、传感器的数据采集、系统状态参数显示、试验参数调整、工作状态监控和安全报警等功能,能够对控制系统的控制流程进行辅助判断和安全保障。解决了传统AUV收放技术的难题,提高了AUV收放的智能化水平。 相似文献
184.
185.
文章从横向控制原理和车辆动力学域角度解析车辆运动过程,分别搭建转向和车辆系统数学模型,分析横向控制环节的影响因素,并搭建考虑转向摩擦、阻尼等特性的精准转向模型,集成为整车ADAMS模型,根据数学模型分析的影响因素进行DOE,在验证原理的科学性的同时,为横向控制工程提供理论指导。 相似文献
186.
提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
187.
针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明:提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。 相似文献
188.
189.
船行波引发的循环荷载是造成内河航道岸坡失稳、破坏的重要原因之一,深入研究循环荷载作用下土体失稳和破坏机理对航道岸坡的设计具有重要意义。植物护岸技术是通过根系与土体紧密结合,从而改变土体强度。基于那吉库区重塑素土和重塑根系加筋土,利用三轴循环荷载试验,模拟船行波荷载长期作用,研究重塑素土和重塑根系加筋土在循环荷载作用下的循环荷载振次、强度、围压强度与土体应变之间的关系。结果表明,当围压稳定时,试样残余应变随着循环荷载的增大而增大。但相同围压条件下,重塑根系加筋土的内摩擦角和黏聚力高于重塑素土,说明植物根系的存在提高了土体对于船行波的抵抗效应,提高土体在循环荷载作用下的抗剪强度。 相似文献
190.
智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。 相似文献