考虑车辆限行和装箱约束的车辆路径优化方法

在实际配送过程中,考虑到部分城市道路存在限制大型配送车辆通行的现状,以及运输途中车厢内物品满足后进先出等装载约束能有效提高装卸效率的特点,将车辆限行和二维装箱约束加入到需求可拆分车辆路径问题中.同时考虑到车辆的使用成本和行驶成本,以车辆总配送成本最小为目标构建考虑车辆限行和二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题数学模型,...     

加氢站运营管理云服务平台的设计与实现

针对当前加氢站运营管理存在的人工依赖程度高、管理效率偏低、站内设备运行状态数据的分析与预测困难等不足,研发了数据采集软网关以解决现有站控系统对外接口单一、无法满足多站点并发通信需求的技术难点,设计了加氢站信息对象模型并开发了加氢站运营管理云服务平台,实现高效、快捷的站内设备管理与安全生产监管,保障加氢服务安全、可靠、高...     

斜拉桥损伤诊断有限元建模与数据提取方法研究

为便于斜拉桥损伤诊断的快速建模和分析,在已有研究方法基础上,基于ABAQUS有限元软件提供的PYTHON语言接口和GUI程序,提出了一种斜拉桥有限元建模与数据提取的方法。利用RSG构造器和调用Mdb对象中Part与Assembly对象编写程序,提出批量和点选相结合交互生成空间三维钢筋、预应力钢筋和斜拉索的方法;利用RSG构造器和调用Odb数据库中模型数据与结果数据的对象编写程序,提出点选、节点或单元集及编号3种形式相结合提取Odb数据库静力与动力瞬态响应数据到Excel表格的方法。通过算例展示了所提出方法的应用过程,表明了所提出方法的实用与高效。     

基于强化学习与安全约束的自动驾驶决策方法

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...     

认知心理分析对英语语言学习的影响

从心理学的角度分析英语学习的习得过程,并提出一种以大脑注意为中心的学习模式,说明认知心理分析对英语语言学习的重要影响。     

背诵式语言输入在航海英语教学中的应用

论述背诵式语言输入的理论依据,指出将背诵式语言输入理论运用于航海英语教学十分必要,并提出在航海英语教学实践中有效引入该理论的方法和途径。     

基于自然驾驶数据的车辆自适应巡航系统控制方法

在常规的基于模型预测控制自适应巡航系统的算法中,舒适性约束均是采用固定加速度的形式,没有深入考虑不同速度下的加速度极值范围问题,这会导致在追求安全性和速度跟随性情况下,系统加速度和冲击度变化过大,从而降低了驾乘的舒适性。根据NGSIM自然驾驶数据集所得到了车辆的速度-加速度关系,并以此作为加速度的约束目标,将常规模型预测控制的定约束改为随速度变化的变约束,从而达到根据自然驾驶数据提高跟车舒适性的目的,并通过仿真试验验证了该方法的合理性。研究结果表明：该方法可使ACC系统在保证安全跟车和速度跟随的同时,使得加速度和冲击度波动变小;最大冲击度相比定加速度约束的模型预测控制减小了14.96%,可有效改善ACC系统的舒适性。     

约束可松弛的网络绿波模型

为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明：所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。     

基于成对约束的半监督选择性聚类集成

针对现有聚类集成算法基本都是无监督聚类集成算法和传统聚类集成方法,其通常将所有产生的聚类成员都参与集成的问题,设计了一种基于成对约束的半监督选择性聚类集成方法(SSCES). SSCES方法选择基于聚类成员质量和差异度的选择聚类集成为研究对象,借鉴半监督集成的关键思想,将半监督聚类信息带入到选择聚类集成中.通过在多组数据集上实验来验证SSCES算法的有效性.     

主跨460m协作体系斜拉桥约束体系研究

巢湖大桥采用主跨460 m协作体系斜拉桥体系,跨径布置为(54+216.5+460+216.5+65+55+55)m,采用钢-混凝土组合梁,"人"字形混凝土主塔,拉索采用空间扇形拉索布置,主塔采用哑铃形承台,辅助墩及边墩采用分离式承台,基础采用钻孔灌注桩形式。现对巢湖大桥的竖、顺、横向约束体系进行比选研究,最终确定竖向塔梁间采用"0"号索、顺向塔梁间采用固定支座+黏滞阻尼器限位装置、横向边墩处采用摩擦摆式减隔震支座的全桥约束体系,以改善全桥结构在静力及地震作用下结构受力,获得相对最优的结构静动力力学性能,减小全桥材料用量,提高工程经济性。