四跨非绝缘锚段关节运行状态分析

本文作者通过对防风改造区段四跨非绝缘锚段关节隐患多、易发生故障的原因分析，指出四跨非绝缘锚段关节中心柱有“之”字值但无“之”字力，其技术参数和装配形式在风力较大地区按1120—06设计是不合理的。为此提出了具体的改造措施。     

SRS24工程勘察地震仪

由北京北方波华技术开发有限责任公司和北京艾达天地岩土技术有限公司共同研制的SRS24程勘察地震仪，具有多道瞬态面波、浅层工程地震、地震映象、地脉动、桩基质检等多种勘探与检测功能；是一种轻便地震数据采集与处理系统。可在地矿、石油、化工、水电、交通、铁道、建筑、     

全面推广地铁隧道预埋槽道技术——专访广州地铁设计院副总工程师邓剑荣

当前,在地铁隧道的施工中,预埋槽道技术已经逐渐得到了业内的关注,但目前国内并没有地铁线路真正实现全线路预埋施工。据了解,深圳地铁9号线已经确定全线使用预埋槽道技术,预计到2015年3月底,深圳地铁9号线隧道管片施工将全部完工,届时,深圳地铁9号线将成为全国第一条全线路采用预埋槽道技术的线路。而这对中国地铁建设水平来说,将是一个里程碑。     

AAG 2021在广州成功举办,600余家企业参展

2021年11月5-7日,第7届广州国际汽车零部件及售后市场展览会(AAG)于在广州保利世贸博览馆成功举办。本届展会展出面积达3万m^(2),参展企业600余家。中国机械国际合作股份有限公司副总经理张力在开幕致词中表示,"十四五"开局之年,广州率先培育建设成为国际消费中心城市、全球会展之都。AAG扎根广州7年,作为华南地区汽车售后市场规模最大的专业展览会,积极拥抱粤港澳大湾区发展机遇,为构建国内国际双循环新发展格局注入活力。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

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。