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。     

以知识管理思维引领档案资源开发利用

档案资源是主要的知识载体,然而在实践中,企业对档案资源的开发利用大多依然停留在传统服务模式,欠缺系统的知识管理。档案资源开发利用工作是一项系统化、规范化和创新化工程,应做到制定相应的知识管理战略规划,建立健全知识管理机制,推进知识管理变革,以实现企业高质量发展。     

基于模糊层次数值型数据库发现一般化模糊关联规则

关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。     

面向Autocad实现设计知识管理

Autocad是目前应用最广泛的绘图软件之一,用户在使用该软件过程中总是有大量的知识需求和知识产生,为了更好的满足用户需求,本文使用VBA提出了面向Autocad实现设计知识管理的方法,也就是通过定制菜单调用相应的VBA程序实现与设计知识库的通信.     

知识资源管理——企业档案管理工作的新思路

企业档案是企业重要的知识资源,档案管理是知识资源管理的重要内容。企业档案工作如何顺应形势发展的需要,调整工作重心,使宝贵的信息资源得到多途径、多形式的开发编研,尽快转化为生产力,使档案管理走向知识资源管理,是新时期摆在企业档案工作者面前的新问题。     

高职院校实施因材施教的理论基础与实践探索

因材施教是以学生全面发展为目标的教育教学原则.高职院校培养人才的特点,决定了其教育教学必须贯彻因材施教的原则.在多年的教学及教学管理实践中,笔者认为,高职院校贯彻因材施教原则可以通过学分制的实施、分类分层教学的推行、选修课及辅修专业的设置等途径来达成,同时指出,学生发展的个性差异、已有知识准备的差异性及社会需求的多层次性,使得因材施教原则在高职教育中具有了可能性和必要性.     

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。