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针对高速公路收费站的车辆拥堵问题,研究基于数字孪生技术的准自由流收费方案,以提高高速公路收费站的运营效率和服务质量。首先,介绍数字孪生技术的原理、特点和应用场景,阐明其在道路运营管理中的重要作用;采用数字孪生技术对收费站的交通流量、车道数量、人员配备等运营数据进行建模和仿真分析,提出准自由流收费方案,并通过数字孪生技术提出仿真和优化设计的技术路径;总结数字孪生技术在高速公路收费站管理中的应用。研究结果表明,数字孪生技术可为高速公路收费站的运营管理提供科学的数据支持与仿真分析。 相似文献
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为了解决模具曲面研磨中去除量不均的难题,提高自动研磨模具曲面的加工质量,设计了一种用于模具自由曲面自动研磨加工的实验装置,在优化加工工艺参数的基础上,提出了基于模糊控制的变转速自动研磨自由曲面的设计方法,通过转速仿真和实验研究,证明该方法能够满足自动化研磨加工的要求. 相似文献
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《兰州交通大学学报》2021,40(2)
针对接触网吊弦故障图像样本较少,现有方法检测准确率较低的问题,提出了一种高效率、高准确率的接触网吊弦故障检测方法.以Faster R-CNN模型为基础,通过引入能够提取深层次图像特征并实现特征重用的密集连接卷积神经网络(dense convolutional network model, DenseNet)替代原始的特征提取模块提取吊弦图像特征,并在实验中利用图像旋转、增强等数据变换操作扩充样本集提升检测效果.通过对接触网吊弦图像的测试,以DenseNet为主干网络的Faster R-CNN模型能够检测接触网吊弦故障,检测准确率比原始检测模型提高4%以上,且加入数据变换对吊弦故障检测的准确率和鲁棒性均有显著提升,均值平均精度(mAP)可达98%以上. 相似文献
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在自动驾驶决策场景下,为解决强化学习算法安全性差、学习效率低的问题,提出一种在算法的训练阶段添加基于价值的安全约束和虚拟奖励的方法。首先,利用状态、动作价值函数和安全判断规则,对智能体执行的动作进行基于价值的安全约束,选择价值高且安全的动作。然后,向回放池添加包含虚拟奖励的预测轨迹数据,以补充由于约束而未能获取的试错动作信息和相应的状态、奖励信息。最后,为进行加减速和换道决策实验,基于修改后的高速公路仿真环境highway-env搭建了3车道高速公路场景,并以深度Q网络(Deep Q Network, DQN)算法为基础,分别训练和测试了无安全约束的算法、拥有基于规则的安全约束的算法和拥有基于价值的安全约束的算法。结果表明,考虑加速、减速、保持车速和车道、向左换道、向右换道共5种动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比无安全约束的算法高3倍以上,平均回报提升28%;仅考虑向左换道、向右换道、保持车道这3种换道动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比基于规则的安全约束算法高0.11,平均回报提升6%;都添加基于价值的安全约束时,考虑5种动作的算法相较于考虑3种动作的算法成功率低0.06但... 相似文献
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