有载调压变压器在海洋石油平台上的应用

随着我国海洋石油的开发和利用,海洋石油平台的规模越来越大,海上油田电力系统的供电范围也越来越远。平台电力系统的稳定对于海洋石油平台的稳定运行具有重要的意义。因此电压稳定是设计人员需要着重考虑的问题。简要介绍了海洋石油平台的调压方式,并详细论述了有载调压装置在平台上的使用案例。     

基于多目标遗传算法的约束阻尼柱壳结构优化

文章为了改进被动约束阻尼柱壳结构的减振特性,解决引入约束阻尼的合理分布问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化设计方法。建立了以振动模态的前两阶损耗因子和引入约束阻尼材料总质量比为优化目标,以约束层、阻尼层厚度和粘弹性材料剪切模量为设计变量的多目标函数。利用遗传算法对 Pareto 最优进行优化选择,避免了对目标函数值的直接计算。通过分析和比较优化前后结构的模态振动频率变化以及幅频响应,表明引入质量太多会影响柱壳结构固有特性,而优化后结构能够避免太多的质量引入,并且具有更好的减振效果。     

带落角约束的变结构三维末制导律设计

分析导弹与目标水面舰艇之间三维空间的相对运动特性,并在此基础上进行带落角约束的变结构制导律设计。该制导律设计中,针对一次设计时切换面导数形式过于复杂的情况,作出变换进行二次设计,极大地简化模型;另外,由于目标信息难以获取,故将其视为扰动;最后通过数值仿真验证了所设计制导律的可行性和有效性,具有一定的工程应用价值。     

体-壳单元组合建模法在圆柱壳开孔结构有限元分析中的应用

研究体-壳单元组合建模法在圆柱壳开孔结构有限元分析中的应用,主要考虑多点约束(MPC)法在处理体单元与壳单元连接时的计算精度和效率。在Ansys中建立相应的模型,并与全壳单元模型及全实体单元模型的计算结果进行对比。结果表明,采用体-壳单元组合建模的模型在孔周壳板应力、结构屈曲模态及极限失稳响应等方面的计算结果与全壳单元模型及全实体模型偏差较小,结果比较可靠。     

基于手机信令数据的居住地人口分布辨识改进方法

针对传统的基于手机信令数据的居住地人口分布分析方法的不足,通过建立一种基于手机信令数据和问卷调查数据的多源数据融合手段,利用有监督机器学习方法,实现对居住地人口分布现状的分析.首先通过问卷调查数据获取志愿者的实际居住地位置及其所使用的通信运营商相关信息,并进行样本筛选.其次,在通信运营商内部机房建立志愿者用户实际居住地...     

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,...     

公路拓宽工程路基拼接施工技术

公路拓宽工程涉及路基拼接施工,常常面临复杂的土质条件、基础结构不一致等问题,为提高公路拓宽工程质量,对路基拼接施工技术的优势进行分析,并结合工程案例详细探讨路基拼接施工工艺流程,以期有效消除土壤差异、坡度变化等方面的影响,实现新旧路基的有效结合,确保整体结构的坚固性和稳定性。     

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...     

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。