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21.
采用ANSYS有限元软件建立某大跨度斜拉桥试验室物理模型的三维有限元模型.基于灵敏度分析,选取模型待修正参数和用于模型修正的特征量.采用实验设计方法生成数样本,通过有限元分析提取对应的特征量信息,进而建立待修正参数与特征量关系的径向基函数响应面模型.通过对响应面模型的拟合误差分析,确定径向基函数的最优形状参数.以斜拉桥自振频率和静态索力构建目标函数.基于建立的响应面模型,采用遗传优化算法进行有限元模型修正.结果表明,采用径向基函数响应面模型拟合斜拉桥设计参数与特征量之间的隐式关系有较高的精度;基于仿真数据的模型修正有较高的精度,基于试验数据的模型修正能得到合理的结果,该方法可有效地修正复杂桥梁结构有限元模型. 相似文献
22.
23.
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
24.
25.
陈卓 《铁道标准设计通讯》2019,(8):169-176
随着轨道交通快速发展,车内噪声已成为列车运行中一个重要问题。为了研究某地铁车内噪声超标的原因,对该线路钢轨打磨前后车内噪声进行测试,分别使用A计权和响度来分析其声学特性,并比较A计权和响度评价车内降噪效果的差异。结果表明:波长0.025 6~0.051 2 m波磨是地铁车内噪声超标的主要原因,通过清除波长0.025 6~0.051 2 m波磨,6个测点声压级明显降低。通过A计权分析可知,钢轨打磨对前端和后端车厢降噪效果较为明显,而对中部车厢降噪效果不如前者。通过响度分析可知,列车前端和后端车厢的4个测点车内噪声总响度降低,而在中部车厢的2个测点总响度略有增大。评价噪声主观感觉大小的A计权低估了中部车厢100~300 Hz频率的噪声影响,而响度作为反映人耳对声音强弱感觉的心理声学参数,能够更为准确地评价低频车内噪声对人耳的影响。 相似文献
26.
基于某地铁隧道沉降治理过程中的实测数据,研究沉降治理效果评估方法。首先利用3次样条曲线插值法对隧道沉降监测点数据拟合,计算出累计沉降的曲率半径;然后以等效轴向刚度模型为基础,推导出盾构管片接头环缝张开量和纵向连接螺栓受力情况。通过理论计算对治理后隧道结构健康状态作出评估,全面分析隧道沉降治理效果,为后期运营维护提供依据。 相似文献
27.
28.
梁单元形函数在车桥时变系统振动分析中的选取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在阐述移动连接单元动力特性的基础上,提出了车桥时变系统振动分析中梁单元形函数所应满足的条件;导出了适合此系统振动分析的梁单元五次形函数,并通过算例分析了梁单元形函数的选取对此系统振动响应的影响。计算结果表明:选用三次形函数会导致梁单元结点处曲率的不连续,影响此系统振动响应的计算精度;选用五次形函数满足了移动连接单元对形函数的要求,获得更精确的计算结果。 相似文献
29.
针对2010-07-25日武广高铁耒阳西站的供电故障,分析了设备存在的缺陷,提出了完善武广高铁车站自动与远程控制供电的方案,并组织进行了改造。 相似文献
30.
魏强 《电力机车与城轨车辆》2012,(4):52-54
针对某些城轨车辆不设置司机室车门,乘务员只能通过客室门进出列车的问题,文章结合车门系统的控制原理,设计一项新功能以解决此问题,并就新型城轨车辆的乘务员进出方案做了初步探讨。 相似文献