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沈德安 《铁道标准设计通讯》2013,(7)
结合具体工程,根据某车站空调采暖系统设计工况及该工程地埋管换热特性测试报告,采用地源热泵系统作为冷热源。考虑地源热泵系统的冷热平衡需要,分析采用地源热泵+锅炉辅助系统及太阳能地源热泵耦合系统两种不同热平衡方案用于铁路站房,计算各自需要的热泵机组容量及室外埋管换热器具体设计规模。详细介绍两种系统的冷热平衡方式,并对各自特点及工程运用进行论述,提出在具体工程中因地制宜,应根据不同情况,采用合适的系统热平衡方式。 相似文献
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黄新义 《现代城市轨道交通》2013,(5):17-21
屏蔽门系统的控制需要信号提供相应的接口。结合信号系统与屏蔽门系统接口功能定义,介绍广州地铁1号线既有信号系统与后加装的屏蔽门系统的接口关系,以及TKCG-06型屏蔽门联动系统的设计原理、系统结构和工作模式,描述联动系统与车门回路、信号紧停回路、信号车载ATP(列车自动防护系统)、屏蔽门系统之间的电气接口内容,并分析了屏蔽门联动系统的常见故障类型以及在日常维护中故障处理流程。 相似文献
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采用ANSYS有限元软件建立某大跨度斜拉桥试验室物理模型的三维有限元模型.基于灵敏度分析,选取模型待修正参数和用于模型修正的特征量.采用实验设计方法生成数样本,通过有限元分析提取对应的特征量信息,进而建立待修正参数与特征量关系的径向基函数响应面模型.通过对响应面模型的拟合误差分析,确定径向基函数的最优形状参数.以斜拉桥自振频率和静态索力构建目标函数.基于建立的响应面模型,采用遗传优化算法进行有限元模型修正.结果表明,采用径向基函数响应面模型拟合斜拉桥设计参数与特征量之间的隐式关系有较高的精度;基于仿真数据的模型修正有较高的精度,基于试验数据的模型修正能得到合理的结果,该方法可有效地修正复杂桥梁结构有限元模型. 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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"L"形两线城市轨道交通换乘站是目前较为常见的换乘站类型,以国内城市轨道交通规划和建设较为完善的上海轨道交通作为研究对象,通过实地考察和调研,根据车站站位不同,把"L"形两线换乘站布局方案归纳为错开式、重叠式两大类型;每一种类型根据立体布局形式不同再进行细分,并从换乘距离、便捷性、安全性等角度对不同类型L形换乘布局方案站进行特点分析,并进行可行方案的补充,对今后"L"形两线换乘站布局方案设计有一定参考意义。 相似文献
30.
针对桩承式路堤,分别建立二维和三维离散元分析模型,开展土拱形成过程数值模拟。从细观角度研究不同路堤高度条件下桩承式路堤土拱形态和荷载传递机制,获得土拱效应充分发挥条件下的土体沉降模式,其模式呈现为椭圆形拱状。二维分析结果表明,当路堤填土高度达到一定值时,其高度约为0.8倍桩净距。由于二维土拱模型只能反映一个截面上的土拱效应,因而高估了路堤荷载传递效率。相比二维Trapdoor分析结果,三维条件下土拱效应充分发挥时所需的桩-土差异沉降更大,桩顶和桩间土压力随差异沉降的变化速率更慢,荷载传递效率更低且受填土高度影响更高。 相似文献