基于[火用]方法的空调冷热源系统优化决策

结合[火用]方法和热经济学原理建立了空调冷热源系统的火用分析模型，阐述了产品[火用]成本是评价冷热源系统方案优劣的关键因素．采用多目标模糊决策方法，综合考虑了单位产品[火用]成本、初投资、技术先进性、安装面积、运行安全可靠性、维护管理难易程度和环保性等多种影响因素，基于[火用]方法的冷热源优化决策算法．通过应用实例，说明了此新优化决策算法相比工程中传统决策方法，可靠性更高，使各决策方案间优劣区分度更加明显．     

基于加速度多重基线校正的移动车辆下桥梁动位移间接测量方法

针对桥梁荷载试验中传统的动位移直接测量方法设备仪器安装复杂、操作难度大代价高、甚至在特殊条件下难以实现等问题，以现有相关研究成果为基础，提出一种基于实测加速度动静分离和多重基线校正策略的桥梁动位移间接测量方法。通过对加速度数据进行基线校正消除其整体偏移误差，利用快速傅里叶变换滤波消除高频噪声干扰，动静分离得到准静态和自由振动响应并分别积分后叠加。考虑动静响应特征差异提出一种新型多重基线校正方法，实现了趋势项误差的有效消除。基于所建立的位移估计方法框架和流程，通过20~40km/h多种车速下实桥现场动载试验获得的加速度和直接法动位移测试数据，对本文方法进行了试验验证。动位移估计值与直接测试值时程曲线吻合程度良好，峰值相对误差1.68%~5.29%，表明所提出的动位移估计算法具有较高的精度和工程适用性。     

基于深度强化学习的海战场目标搜寻路径规划

海战场是未来大国冲突的主阵地之一, 强大的海战场目标搜寻能力是执行海上训练和作战的最后一道屏障, 同时也因其复杂多变的环境和重要战略地位成为战场联合搜救中最艰难最核心的部分。面向海战场目标搜寻的存活时间短、实时性要求高等特点, 提出一种基于深度强化学习的海战场目标搜寻规划方法。首先, 构建了海战场目标搜寻场景数学规划模型, 并将其映射为一种强化学习模型; 然后, 基于Rainbow深度强化学习算法, 设计了海战场目标搜寻规划的状态向量、神经网络结构以及算法框架与流程。最后, 用一个案例, 验证了所提方法的可行性与有效性, 与常规应用的平行搜寻模式相比大大提高了搜寻成功率。