大粒径碎石桩在饱和超软土地基中的应用

对广东省西江下游航道整治工程中不排水抗剪强度7~15 kPa的淤泥土地基进行了碎石桩现场试验,得出了采用大粒径碎石桩加固不排水抗剪强度小于20 kPa软土地基的合理施工控制参数:碎石填料主要粒径为5~15 cm;充盈系数为1.4~1.6;密实电流大于50A;留振时间为5~15 s.现场桩径检测、动力触探试验和复合地基大型直剪试验结果表明,采用大粒径碎石桩加固超软土地基是可行的,大粒径碎石桩对增强地基土的抗剪强度和提高软土地基承载力十分有效.     

基于卷积神经网络感知功能的极端场景生成方法

近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一个亟待解决的问题。传统的基于真实行驶里程的验证方法,在获取极端场景数据上危险性高,经济性差,因此很难检验驾驶功能在极端场景下的性能。基于虚拟场景的仿真验证方法,虽然可以通过设置场景参数来生成大量测试场景,但是通过简单的参数组合并不能有效的生成极端场景。本文展示了一种在虚拟环境中生成极端场景的方法,用于训练和测试基于深度卷积神经网络的车道线识别算法。首先将场景特征用参数进行表示,然后使用deep Q-learning强化学习的方法,来生成极端场景的参数组合。通过与随机组合以及成对组合场景参数的方法进行对比,可以看出该基于强化学习的场景生成方法可以更有效地生成极端场景,因此可提高自动驾驶感知功能的测试效率,同时可为卷积神经网络提供更多的极端场景训练数据。     

近断层地震动峰值加速度特性研究

在收集了世界范围内自由场地的近断层地震记录基础上,综合考虑台站场地和震级的差别,应用统计分析方法对近断层地震动的峰值加速度的衰减关系进行了研究,并与实际记录进行了比较,发现场地和震级的共同作用对近断层地震动的影响是显著的,为进一步的研究提供了参考.     

基于模糊强化学习的双轮机器人姿态平衡控制

针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题, 提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先,运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后, 在此基础上设计表格型强化学习算法, 实现机器人的稳定平衡控制。最后,针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题, 采用模糊理论泛化动作空间, 改善控制精度, 并使控制输出连续。仿真实验表明, 相较于传统强化学习方法, 所提方法能够显著提高控制精度, 且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响, 保证系统具有一定的抗干扰能力。     

航天器抗辐射等效试验评估建模

针对当前多组源X射线辐射地面模拟试验无法进行的问题, 提出一种单组源X射线辐射等效优化方法, 用来指导等效单组源X射线辐射地面模拟试验中多因素值的确定。首先, 利用克里金模型和层次高斯过程模型等两种数据融合建模方法, 分别构建对应的单组源X射线辐射地面模拟试验数据融合模型。然后, 分别在克里金模型和层次高斯过程模型的基础上, 提出期望提高等效优化算法和层次期望提高等效优化算法。通过对两种优化算法的对比分析可知, 层次期望提高等效优化算法在搜索中包含更多不确定性, 全局搜索效果更佳。仿真结果表明,所提方法可为后续进行等效单组源X射线辐射地面模拟试验提供目标指导。     

知识牵引与数据驱动的兵棋AI设计及关键技术

在分析知识推理型与数据学习型兵棋人工智能(artifical intelligence, AI)优缺点的基础上, 提出了基于知识牵引与数据驱动的AI设计框架。针对框架中涉及的基于数据补全的战场态势感知,基于遗传模糊系统的关键点推理,基于层次任务网的任务规划、计划修复与重规划,基于深度强化学习的算子动作策略优化等关键技术进行深入探讨。结果表明,所提框架具有较强的适应性, 不仅能够满足分队、群队、人机混合等兵棋推演的应用需求, 而且适用于解决一般回合制或即时策略性的博弈对抗问题。     

过站航班地面保障流程效能评估

为了感知过站航班地面保障流程运行状况和优化机场协同决策信息系统,研究了单航班条件下的保障流程效能评估问题。通过系统分析地面保障流程,得到各场景的效能评估指标。结合评估指标的大小、重要性及聚散状态3个维度,构建了流程效能评估指标体系。设计了一种基于雷达图周长-面积的过站航班地面保障流程动态效能评估方法,并结合实际运行数据开展仿真验证。研究表明,流程效能评估结果整体上直观描述了保障流程效能的动态变化。通过客观性对比和敏感性分析可知,结果一定程度反映了过站航班离港属性,为航班推出控制提供依据。     

体外预应力加固钢筋混凝土梁式空心板桥的有限元分析

以内蒙古通辽市境内的公德屯桥为工程实例,通过静载荷试验说明桥梁需要加固,采用有限元程序ANSYS进行有限元建模研究和施加横向预应力的仿真计算,把均匀设计理论引入加固设计中.研究了各因素对挠度校验系数、应变校验系数的变化规律,综合考虑确定了优化设计方案.通过对加固前、后主梁跨中截面对比分析可知,采用施加横向预应力的方法来对钢筋混凝土空心板桥进行加固,能有效改善荷载横向分布情况,增加空心板结构间的横向联系,避免单板受力现象,且加固效果明显.     

Q-学习算法在CGF系统中的应用

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system,MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法.分析算法框架及训练方...