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为解决小概率高风险边缘测试场景的问题,本文提出一种基于场景动力学和强化学习的边缘场景生成方法,实现边缘场景的自动生成,能模拟真实世界中车辆间的对抗与博弈行为的特征。首先将随时间动态变化的场景模型由一组微分方程描述为场景动力学系统;然后利用神经网络作为通用函数逼近器来构造场景黑盒控制器,并基于强化学习实现边缘场景控制器的优化求解;最后以超车切入场景为例,在Matlab/Simulink软件进行仿真验证,结果表明,边缘场景强化生成模型在场景交互博弈、覆盖率和可重复测试等方面具有良好的性能。 相似文献
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为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。 相似文献
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在中国发展高速重载运输的前提下,通过对比分析几种能够提高车辆牵出速度的特殊功能减速顶,说明双临界速度减速顶是解决和提高列车牵出速度和编组站扩能提效的最好方法之一。 相似文献
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正交异性组合桥面由于其较好的抗疲劳性能和静力承载能力、相对较轻的自重近年来在实际工程中得到较多应用。正交异性组合桥面通常由正交异性钢板和混凝土层组成,在加入混凝土层后结构刚度发生较大变化,若正交异性板仍采用传统正交异性钢桥面的构造形式将会造成不必要的钢材用量和焊接量增加。采用遗传算法,以单位面积造价最小为目标,结合现有规范考虑了构造约束和承载能力约束两类约束条件,采用两种应力控制方案,对不同桥面板跨度和混凝土厚度的正交异性组合桥面的构造进行优化。同时解决了构造改变导致荷载分配改变对承载能力分析造成的影响。优化结果表明,桥面跨度4.5m时,与未优化组合桥面相比,优化方案用钢量可降低1.7%~10.1%,焊接量可降低16.5%~31.8%。 相似文献
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以15000 TEU集装箱船为计算对象,针对船舶风荷载数值模拟中多风向角工况下大量重复性工作问题,基于STAR-CCM+平台,提出3种计算域构造方法:移动参考系模型法(MRF)、重叠网格法(Overset Mesh)、内外域分区构造法(Subregion),实现多风向角计算模型共享,助力风载荷数值建模的完全流程化和自动... 相似文献