静水压力对水下环肋圆柱壳输入功率流的影响

研究了考虑静水压力时水下环肋圆柱壳在周向余弦线分布力激励下的输入功率流特性。圆柱壳体和外流场的振动分别由Flügge壳体方程和Helmholtz波动方程描述,静水压力的影响以额外应力的形式计入壳体振动方程当中。探讨了静水压力对输入功率流的影响。结果表明外部静水压力使输入功率流曲线沿频率轴往左移动,即往低频方向移动。静水压力越大,影响越大;周向模态数越大,影响越大。文中结果对水下环肋圆柱壳的振动与噪声控制有一定的指导意义。     

厚钢板焊接线能量和板厚与CTOD之间的回归分析

依据相关规范对海洋平台用EQ70、EQ56低合金调制高强度厚钢板焊接接头进行低温(-10℃)裂纹尖端张开位移(CTOD)韧度试验,对试验结果CTOD值与线能量和板厚进行回归分析,建立相应的回归数学模型,得到线能量、板厚对CTOD值的影响规律,对三者进行预报和控制,给出了焊接不同板厚所用线能量的上限值。     

多位移反分析浅埋偏压隧道初期支护荷载分布研究

为了直接求解浅埋偏压隧道支护结构承受的围岩压力荷载,确保隧道支护结构施工稳定性,解决监控数据难以直观反馈施工优化的技术难题,采用拱顶沉降与水平收敛相结合的多位移反分析法,建立平面有限元模型,引入应力释放率与荷载偏压参数,结合浅埋偏压隧道特点,运用影响值加载原理,推导了围岩偏压分布公式。结合工程实例,对比同断面压力盒数据表明,利用多位移反分析法推导的偏压围岩分布公式可靠,计算结果可靠,公式系数的调整能有效配合并指导施工变更,以期为相似地质条件下隧道监控量测反馈施工再设计提供参考。     

自适应均衡学习的端到端类人驾驶控制决策网络

针对现有端到端自动驾驶网络对于类人驾驶行为与思维特征模拟不足的问题，从类人驾驶特征出发，设计了一个包含时空特征、历史状态特征及未来特征的端到端类人驾驶控制决策网络。采用多层卷积和长短期卷积时序记忆网络（Conv-LSTM），对前方道路视觉感知图像时间序列进行时空特征提取，同时采用一维卷积和长短期时序记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM） 对车辆状态信息时间序列进行历史状态特征提取，进而采用多任务参数共享方式进行当前时刻和未来序列的方向盘转角、车速的控制决策，并以未来序列作为辅助任务督促当前时刻的主任务学习。为更好地耦合汽车纵横向控制参数学习的过程，还提出一种权衡纵横向控制参数损失量级及学习速度的权重自适应方法，并引入容差阈值，建立衡量纵横向控制参数训练效果的评价方法。依托Comma2k19数据集对所构建控制决策网络进行训练和验证，体现出良好的可行性及优越性。