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111.
112.
随着大型集装箱船的发展,针对斜浪条件下扭矩载荷特性及其结构强度的分析研究日益重要.本文采用选定的某大型集装箱船开展动态载荷(DLA)分析,建立了水动力湿表面计算模型和质量模型,研究基于扭矩传递函数和主要载荷控制参数的斜浪设计波参数确定方法,分析超越概率水平对扭矩载荷计算结果的影响.考虑典型斜浪参数和超越概率水平,分析对比DLA扭矩与船舶规范(ABS和HCSR)扭矩的差异及原因,提出集装箱船扭矩载荷计算与应用的建议.在此基础上,选定3个斜浪计算工况(45°,60°和75°)开展结构强度分析,通过分析应力计算云图,研究扭矩载荷下船体结构响应的关键位置及其应力趋势.该研究可为大型集装箱船结构设计过程中船体梁扭转强度计算、舱口角隅设计、抗扭箱强度评估等方面提供有益的参考. 相似文献
113.
提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
114.
智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。 相似文献
115.
116.
117.
石颖 《城市轨道交通研究》2020,(2):106-108
以兰州地铁车辆上应用的弓网监控系统为例,介绍了弓网监控系统的构成和该系统的主要技术,对比分析了目前常用的弓网关系测试装置的功能和特点。弓网关系测试是指导接触网检修调整、监测弓网运行状态、预防弓网故障发生的一个科学有效手段,弓网监控系统集多项先进检测技术和设备于一体,对实现接触网设备"定期检测、状态检修"有重要作用。 相似文献
118.
当前,城轨供电回流过程中杂散电流与钢轨电位问题突出,排流装置与钢轨电位限制装置(OVPD)作为杂散电流与钢轨电位的治理设备被广泛采用,但系统运营过程中动态排流与钢轨电位控制仿真方法及分布规律尚缺乏研究。通过建立回流系统动态排流与钢轨电位控制仿真模型,分析多区间多列车动态运行过程中全线钢轨电位与杂散电流动态分布规律。研究结果表明,单点钢轨电位控制过程中会引起其他位置OVPD连锁动作,还会大大抬高全线杂散电流水平;杂散电流动态排流过程中,全线钢轨电位与杂散电流水平均会出现一定程度的抬升,因此当前钢轨电位控制与杂散电流排流方法应进一步结合系统多点耦合干扰特性进行改善。 相似文献
119.
蒲一超 《城市轨道交通研究》2019,22(11)
对国内外列车牵引节能策略的研究成果进行综合梳理,总结近年来在牵引节能领域普遍认可的3种策略,并对其中2个应用效果显著的策略进行展开分析。通过利用列车制动再生能量转换为牵引能量供同一供电分区的其他列车使用,是较为普遍的节能措施,但由于各条城市轨道交通运营线路的基建设施情况复杂、列车运行图多为固定版本,故在实际应用中,节能效果有局限性。未来可以考虑基于智能感知技术对客流需求进行短时预测,根据客流预测计算生成满足需求的最优节能列车运行图,通过实时感知客流、动态调整运行图的运营模式,最大程度减少牵引能耗。 相似文献
120.
铁路调度区域内货物列车出发计划动态全局优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现调度区域内货物列车出发计划的全局最优,提出1种基于车流不确定性的动态优化方法。影响货物列车出发计划的不确定性因素主要有事故、晚点、扣修等,将其中不确定性因素进行量化处理,并当作随机变量。以调度区域内货车中转停留时间最小为目标函数,以网络车流平衡、节点车流守恒、满轴限制、运到期限作为基本约束条件,以计划兑现率要求作为动态约束条件,建立制定列车出发计划的动态优化模型。利用确定性等价类将模型转化为确定性线性规划模型,采用编制的线性规划软件求解。通过算例证明该方法可以得到优化结果。分析计算结果可知:车流的不确定性会导致中时增大;计划兑现率要求越高,计划最后的执行指标就越差;考虑运到期限要求,会导致中时增大。 相似文献