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为解决钢-混组合梁负弯矩区混凝土面板的开裂问题,采用薄层超高性能混凝土(UHPC)替代部分普通混凝土(NC),制作钢-UHPC-NC组合梁,对组合梁负弯矩作用下的受力性能进行研究.设计制作了2根钢-UHPC-NC组合梁(21 cm厚的C50混凝土+4 cm厚的UHPC)和1根钢-NC组合梁试件(25 cm厚的C50混凝... 相似文献
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预制混凝土板水泥路面快速修复技术是采用预制板对原水泥混凝土路面破损部位进行快速替换的新型修复技术,仅需4~6 h即可开放交通.该技术具有开放交通快、养护成本低、环境影响小、气候适应性强、交通安全性高等优点.但目前国内对该技术的研究较少,尚未形成可以指导实践的路面结构设计方法.综合运用正交设计方法、多元统计回归方法以及有... 相似文献
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基于有限元原理及结构的平衡微分方程,提出了一种求解结构单元形函数的方法。首先,根据结构单元的变形微分方程求解结构变形的常系数解析式;其次,根据单元的边界条件求解相应的系数表达式,并将求出的系数表达式代到解析式中,形成关于单元局部坐标的解析式;最后,提取单元节点广义位移向量,形成单元的形函数矩阵。运用所提出的方法对结构典型杆单元、梁单元的形函数进行求解后发现,所获得的形函数与相关文献提供的形函数完全一致,表明所提方法正确有效,并且同样适用于其他结构单元形函数的求解,从而为有限元的进一步推广和拓展提供了一条行之有效的途径。 相似文献
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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
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某下承式预应力砼系杆拱结构上跨铁路,风致振动显著,且通车时间超过20年,吊杆底部存在漏油现象.为评价该桥实际使用性能和工作状态,判断桥梁承载能力及动力特性,文中对其进行有限元分析及静动力试验研究.结果表明,桥梁承载能力满足原设计荷载等级要求,动力特性良好,但吊杆索力需加强观测. 相似文献
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