“金点子”助中铁集装箱做好箱管箱修

连日来,中铁集装箱运输有限责任公司党员干部职工提出的"建立和落实铁路箱修管用责任机制""加强集装箱资产监管"等23条优秀合理化建议在该公司引起了较好反响,汇集成做好箱管箱修工作的"金点子",开凿出加快推进铁路集装箱发     

保障城轨产品质量积极践行社会责任——专访研祥智能科技股份有限公司产品线总监唐青文

随着各大城市地铁线路的开通,我国．的轨交交通行业迅猛发展。城市轨道交通编织的城市交通网络,有效缓解了城市交通压力,给人们出行带来了便利和舒适。但是,作为运能极强的出行工具,一旦出现重大问题,就会有大量的乘客困在狭小的地下通道里面,     

替代缩缸强化趋势的节油高效柴油机

AVL公司与Renault公司合作开发了所谓的“高效柴油机”,以替代众所周知的缩缸强化柴油机。这种新理念由于具有适度的功率密度,降低缸内最高燃烧压力,有时甚至比增压汽油机的最高燃烧压力还低。因此,与常规的和缩缸强化的柴油机相比,可明显降低机械摩擦和燃油耗。     

基于改进人工势场法的船舶自动避碰研究

为解决传统人工势场法在船舶自动避碰中无法判断避让责任和紧迫局面的问题,创新性地将船舶会遇态势及危险度评价指标引人人工势场中,通过船舶之间相对方位来判断船舶的避让责任并限定避让措施,通过实时计算船舶碰撞危险度,设定相应阈值来界定是否产生紧迫局面,指导船舶采取进一步避让措施.通过对船舶对遇、交叉相遇和追越3种典型局面的仿真实验表明,本文所设计的势场能够较为清晰地判断避让责任和紧迫局面,所规划的船舶避让措施更加符合国际海上避碰规则的要求.     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

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。     

强化微机监测分析管理的几点做法

随着全国铁路不断地大面积提速、动车组列车不断增开,现场信号设备的维修压力增大。而如何提高“天窗”点内的作业效率,如何在有限的“天窗”点内解决更多的设备问题,就迫使我们把维修眼光从室外转到室内,从“修”变为“防”,从计划维修变为带着问题有重点的维修。     

全路机务电务部门进一步强化LKJ管理

LKJ(列车运行监控装置)是确保列车运行安全的重要行车设备。按照铁道部的要求,机务、电务部门要进一步强化LKJ管理,扎实开展整治工作,发现问题及时处理,确保列车运行安全。在今年6月份组织召开的LKJ分析试点工作总结会基     

《中华人民共和国道路交通安全法》解读(四)

问：《道路交通安全法》关于机动车与非机动车驾驶人、行人发生交通事故的民事赔偿责任是怎样规定的?     

激光表面强化技术在汽车工业中的应用

介绍了激光表面强化技术及其加工过程，推导出影响强化效果的工艺参数。可根据材料的特性及技术要求，通过改变工艺参数得到理想的加工表面。重点阐述了该项技术在汽车曲轴上的应用。