深埋高地应力水工隧洞地应力特征及岩爆脆性破坏深度预测研究

为解决高地应力情况下水工隧洞开挖时产生的岩爆问题,以新疆某高埋深水工隧洞为依托,并结合现场水压致裂法和钻孔套芯解除法测试获得的地应力数据。研究深埋引水隧洞区域地应力场分布规律,通过强度理论判断岩爆发生的可能性;在考虑高地应力与围岩开挖二次应力状态作用前提下,通过岩爆破坏区深度理论公式,结合现场数据计算出岩爆破坏深度。结果表明： 1）隧洞处平均初始地应力应力基本在23 MPa左右,最大水平主应力为28.6 MPa,属于高地应力隧洞; 2）三向主应力间的总体关系为σH（最大水平应力）>σZ（自重应力）>σh（最小水平应力）,属于σHZ（走滑型）初始地应力场,以水平构造应力为主导; 3）隧洞最大主应力与最小主应力之间差值较大,依据摩尔-库仑准则,表明该隧洞开挖的临空面会存在较大的剪应力,易引起隧洞发生岩爆; 4）在隧洞开挖过程中,隧洞将会发生中—强等级的岩爆,发生岩爆脆性破坏最大深度为0.68 m。     

基于双延迟深度确定性策略梯度的船舶自主避碰方法

为满足智能船舶自主航行的发展需求,解决基于强化学习的船舶避碰决策方法存在的学习效率低、泛化能力弱以及复杂会遇场景下鲁棒性差等问题,针对船舶避碰决策信息的高维性和动作的连续性等特点,考虑决策的合理性和实时性,研究了基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的船舶自主避碰方法。根据船舶间相对运动信息与碰撞危险信息,从全局角度构建具有连续多时刻目标船信息的状态空间;依据船舶操纵性设计连续决策动作空间;综合考虑目标导向、航向保持、碰撞危险、《1972年国际海上避碰规则》（COLREGs）和良好船艺等因素,设计船舶运动的奖励函数;基于TD3算法,根据状态空间结构,结合长短期记忆（LSTM）网络和一维卷积网络,利用Actor-Critic结构设计船舶自主避碰网络模型,利用双价值网络学习、目标策略平滑以及策略网络延迟更新等方式稳定网络训练,利用跳帧以及批量大小和迭代更新次数动态增大等方式加速网络训练;为解决模型泛化能力弱的问题,提出基于TD3的船舶随机会遇场景训练流程,实现自主避碰模型应用的多场景迁移。运用训练得到的船舶自主避碰模型进行仿真验证,并与改进人工势场（APF）算法进行比较,结果表明:所提方法学习效率高,收敛快速平稳;训练得到的自主避碰模型在2船和多船会遇场景下均能使船舶在安全距离上驶过,并且在复杂会遇场景中比改进APF算法避碰成功率高,避让2~4艘目标船时成功率高达99.233%,5~7艘目标船时成功率97.600%,8~10艘目标船时成功率94.166%;所提方法能有效应对来船的不协调行动,避碰实时性高,决策安全合理,航向变化快速平稳、震荡少、避碰路径光滑,比改进APF方法性能更强。      

圆桩倾斜方向对冲淤演变影响的试验研究*

恒定水流条件下,针对向上游、下游、侧向倾斜及竖直的圆桩进行泥沙冲淤试验。采用冲刷深度-时间经验公式拟合平衡冲刷深度,研究了不同倾斜方向桩的最大冲刷深度、冲刷淤积发展及最终的冲淤形态分布。试验结果表明：1）倾斜桩横向冲刷范围较小。与竖直圆桩相比,向下游倾斜桩的最大冲深减少16.89%,桩后淤积长度缩短。2）侧向倾斜桩最大冲深增加6.92%,冲淤形态向倾斜侧发展,桩后淤积沙丘呈窄长型。3）向上游倾斜圆桩的最大冲深增加15.62%,冲刷坑向上游发展,桩后淤积高度最高,纵向冲刷长度最长。     

基于深度主动学习的MVB网络故障诊断方法

多功能车辆总线MVB （multiple vehicle bus）用于传输重要的列车运行控制指令和监视信息,准确地诊断MVB网络故障是列车智能运维的基础,为此,提出一种将主动学习和深度神经网络相结合的MVB网络故障诊断方法. 该方法采用堆叠去噪自编码器自动提取MVB信号物理波形特征,并将该特征用于训练深度神经网络来实现MVB网络故障模式分类;基于不确定性和可信度的高效主动学习方法,可解决实际应用中标记样本不足和人工标记成本高昂的问题,使用少量标记训练样本就能得到高性能的深度神经网络模型. 实验结果表明:为达到90%以上分类准确率,所提方法只需要600个标记训练样本,小于随机采样方法所需标记训练样本数的2 800个;在相同标记训练样本数下,所提方法在3种性能指标下均优于传统方法.      

考虑多维动态特征交互的高速公路实时事故风险建模

为探究天气和道路等特征,以及交通流、天气、道路及时间等多维动态特征之间的交互作用对实时事故风险预测模型精度的影响,本文基于京哈高速公路北京段的事故数据,以及匹配的交通传感器数据、天气数据和道路特征等,构建4个数据集,分别为只包含交通流变量,包含交通流变量、天气及时间特征变量,包含交通流变量、道路及时间特征变量,包含交通流变量、天气、道路及时间特征变量。从考虑多维动态特征的交互效应出发,基于深度交叉网络,提出一种新的实时事故风险预测模型。结果显示,本文所构建的深度交叉网络模型比其他几种实时事故风险预 测方法显示出更高的精度。模型的AUC值(Area Under Curve)可达0.8562,在0.2的概率阈值下, 可以正确分类84.26%的非事故数据和77.55%事故数据。结论表明,本文采用的多维动态特征交互样本条件下的深度交叉网络模型能够有效地预测高速公路交通事故,可为我国高速公路安全管理部门提供理论与技术支持。     

汽油发动机深度热冲击试验研究

发动机深度热冲击试验目的是为了验证发动机在低温环境中处在反复热冲击工况下的耐久特性.由于是一个基本由加速工况构成的试验,它并不是为了完全复制实际的客户车辆使用情况,而是旨在模拟产生在整车有效使用生命周期中的近似损伤状况.以涡轮增压汽油发动机为例介绍试验目的、仪器和设备、试验工况步骤、周期检查及间隔保养、试验后的零部件评...     

确定航行时船龙骨最小富裕深度的看法

根据对《海港总体及工艺设计规范》进港航道水深计算公式的研究，提出在有备淤富裕深度的情况下应根据回淤泥沙的组成来确定航行的时船龙骨下最小富裕深度的看法。     

智慧交通与智慧物流

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展，促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以“智慧交通和智慧物流”为主题，介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果，探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用，介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用，探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.     

2013中国摩市深度研判

中国摩托车行业再次来到了决定命运的十字路口前。在经历了201 2年扑朔迷离的变迁后,众多企业面对2013年的到来深感困惑。中国摩托车行业将会拥有怎样的命运轨迹,在命运的十字路口前,又将何去何从?是停留,以不变应万变屹立于市场漩涡?是突进,怀揣勇气与信念在逆市中前行?     

国外沥青路面粗构造测试方法及应用

该文介绍了国外路面粗构造不同的测试方法,并对不同设备之间的相关性进行了分析.探讨了粗构造和路面摩擦性能关系,最后陈述了粗构造在沥青路面施工过程中对离析问题的检测及质量控制作用,并对两个预测路面构造深度的模型进行了介绍.