基于塑性强化和粘性弱化的岩石蠕变模型

为更好地描述岩石蠕变行为,特别是第2和第3期蠕变过程,基于岩石蠕变机理,在粘塑性元件中引入塑性强化函数和粘性弱化函数,建立了岩石的非线性蠕变模型．对圆柱形砂岩试样进行的单轴压缩蠕变试验表明,所建立的模型对试验数据的拟合程度较高（相关系数达0．98）,能较好地描述岩石蠕变的全过程．     

强化边防部队应急作战车辆装备保障应从六个方面入手

完善各种应急保障方案。边防部队常年驻守在边境线上,车辆维修保障部门应根据辖区特点和任务情况制定多个保障方案。扎实有效地做好各项应急保障准备工作,将平时准备、临战准备和战中准备紧密结合起来,合理统筹保障人员、技术、物资,周密细致、全面而有重点地做好各项保障准备。要根据各种突发任务,预想各种复杂情况,制定多种保障方案和应急方案,一纲多案、一案多法,使各种保障预案在不同环境、不同阶段和各种复杂情况下都能够正常运行,力求做到以变制变、灵活机动、快速处理,缩小机动保障中的距离差,增强保障方案的适用性。     

浅议航道管理制度创新

分析了航道管理在体制和管理方面存在的缺陷,提出通过制度创新,解决航道管理中精简水资源管理机构、健全法律法规、强化依法行政、提高行政效率、实现航道管理职能的调整及人性化管理的思路.     

汽车试验场搓板路强化系数的研究

通过对试验车辆的疲劳寿命估算,利用道路强化系数计算方法,研究汽车试验场搓板路强化系数,为汽车可靠性强化道路试验规范的制定、验证和优化提供依据。采用有限元动态仿真技术模拟汽车在试验场搓板路的试验过程,仿真与试验结果进行对比验证,对应的特征参数基本一致。利用有限元仿真的结果对样车关键部件进行疲劳寿命分析和预测,求取试验场搓板路面的强化系数,并得到搓板路强化曲线。研究的结果应用于指导汽车路试规范的准确制定,减少试验的盲目性,增强试验的可信度,缩短研发周期和试验成本。     

立足源头强化责任——解读《汽车客运站安全生产规范》

按照交通部最新发布的<汽车客运站安全生产规范>(简称<规范>),全国所有等级汽车客运站必须从车辆的转向、制动、传动、照明、轮胎、悬挂、车身、随车安全设备八个方面对营运客车进行安全例检,客车经检查合格后,持24小时内有效的"安全例检合格通知单"才准予报班.     

基于自学习和监督学习混合驱动的智能汽车跟驰控制策略

随着人工智能技术的不断进步,越来越多的数据驱动方法被用于解决智能汽车跟驰控制问题,基于此,提出一种自学习和监督学习混合驱动的跟驰控制策略,实现拟人化的高性能跟驰控制.首先,基于实车试验平台采集跟驰数据,将跟驰控制问题建模为马尔可夫决策过程,利用深度强化学习中的深度确定性策略梯度建立自学习跟驰控制策略,基于长短期记忆网络...     

喷砂技术及其表面清理效率的研究

文章在介绍喷砂发展历史和应用范围的基础上,具体分析了喷砂清理与喷砂强化的机理,并且详细说明了影响喷砂清理效率的各种因素,以及喷砂在修船业中的应用。     

机车柴油机活塞环顶环结构特点及其优化

介绍了国内机车柴油机第一道气环的现状及其失效形式,从活塞环的基体材料、表面强化处理、结构设计等方面入手,讨论如何提高第一道气环的可靠性及使用寿命,并列举了国内外先进的设计方案以及国内部分试验、应用实例。     

基于增量Q学习的在线优化控制算法

强化学习（RL）在控制器的在线优化中具有很好的应用前景。然而,在实际应用中,却存在严重的安全隐患。为解决这一安全隐患,提出了一种增量Q学习（IQ）算法,将其应用于电机转速同步控制的在线优化。IQ将经典Q学习中的一轮优化过程划分为多个连续地优化过程。由于在每轮优化中,将允许的更改间隔限制得非常小,因此智能体能够安全、稳定地达到全局最优。仿真结果表明,IQ有效地避免了性能衰退和在严苛的停止准则下陷入局部最优的问题,在最优性、安全性方面优于绝对Q学习（AQ）。     

基于深度强化学习的综合干线协调控制方法

针对社会车辆和专用道公交干线运行特性差异大、协调控制效果差的问题,提出一种集成社会车辆干线协调控制和公交干线优先控制的综合干线协调控制方法.首先,基于两者路段行程时间的分布差异,结合公交车辆上下游路口不停车通行概率分析,确定干线协调的关联交通状态和对应信号调整策略;然后,结合信号调整策略对车辆延误损失和公交优先收益的量...