超声波法探测混凝土内部缺陷原理及应用

超声波法是混凝土无损检测的主要方法之一。它通过测量超声脉冲波在混凝土中的传播速度、首波幅度和接收信号主频率等声学参数,并根据这些参数及其相对变化,判定混凝土中的缺陷情况（如混凝土内部空洞和不密实区的位置和范围、裂缝深度、表面损伤层厚度、不同时间浇筑的混凝土结合面质量、灌注桩和钢管混凝土等缺陷）。本文应用超声波对测法对北京某立交桥墩缺陷状况进行检测,准确得到异常点分布区域并确定混凝土不密实区域的空间位置。     

新留水闸除险加固工程初步设计研究

新留节制分水闸地处莎车县恰热克镇境内,位于叶尔羌河西岸输水总干渠57 700处,给新留渠和托克拉渠分水。本文通过对新留节制分水闸除险加固工程设计来阐述在处理四类闸时需要注意的事项,并为以后处理类似的工程提供工程实践经验。     

方正断陷北部古近系地层地震相特征研究

方正断陷是伊舒地堑主要油气勘探区之一,以地震、测井资料为基础,利用层序地层学研究方法,对方正断陷北部古近系地层进行了研究,选择了可信度较高的地震内部反射结构和外部几何形态,结合频率、振幅、连续性等参数,对地震相进行了划分。在研究区4个层序中共识别出席状平行亚平行地震相、楔形地震相、充填地震相、乱岗状地震相和前积地震相等多种地震反射类型。受构造和沉积影响,各种地震相在平面分布上具有差异性,在垂向演化上具有继承性。经过测井资料标定,将地震相转化为沉积相,划分出深湖—半深湖、滨浅湖、扇三角洲平原、扇三角洲前缘、浊积扇等沉积相,预测出了有利沉积相带。     

某高层住宅楼加层粘贴钢板加固施工技术研究

介绍了深圳市南山区某16层住宅楼加层,粘贴钢板加固转换层的部分梁、柱的施工技术研究,其中包括：工程概况、施工方案、主要项目的施工方法以及施工过程中的考虑和体会。     

玄武岩FRP模壳不排水加固混凝土墩柱轴压性能有限元研究

玄武岩FRP模壳(简称BFRP模壳)可用于桥梁水下桩基、桥墩等混凝土墩柱的不排水快速加固。本文在BFRP模壳加固混凝土墩柱轴压试验研究基础上,通过ABAQUS有限元软件建立了相应的有限元分析模型,并与试验结果进行比较分析,验证了该有限元模型是可靠有效的。然后在此模型基础上,分析了混凝土填充量、填充混凝土强度、BFRP模壳约束强度及尺寸效应等参数对BFRP不排水加固混凝土墩柱轴压性能的影响。结果表明：增加混凝土填充量能提高试件的承载力,但承载力提高幅度并非随着填充量的增加而增加,而是趋于稳定;填充层混凝土强度等级越高,加固试件承载能力越高,但提高幅度随填充混凝土强度等级的提高而不断减小,填充层混凝土强度等级的变化对加固试件的延性性能影响相对较弱;增强BFRP模壳连接部分的约束强度能提高加固试件的承载力,当连接部分的强度接近非连接部分的强度时,承载力的提高幅度最大;BFRP模壳加固轴心受压柱的峰值荷载存在尺寸效应,轴压峰值荷载提高系数随墩柱尺寸的增加而减小。最后,建议了BFRP模壳约束加固混凝土墩柱的轴压承载力计算公式,理论计算结果与试验结果及模拟结果吻合良好。     

多步截断行动--评价强化学习算法

研究了行动-评价强化学习方法,通过把多步截断学习引入评价器代替单步学习,并定义一种新的迹来记忆最新的多步学习经验,提出一种新的行动-评价强化学习算法,并进行仿真实验,实验结果表明,新算法的学习效率有明显的提高,而在计算代价上仅多k个单位.     

Q-learning强化学习制导律

在未来的战场中,智能导弹将成为精确有效的打击武器,导弹智能化已成为一种主要的发展趋势。本文以传统的比例制导律为基础,提出基于强化学习的变比例系数制导算法。该算法以视线转率作为状态,依据脱靶量设计奖励函数,并设计离散化的行为空间,为导弹选择正确的制导指令。实验仿真验证了所提算法比传统的比例制导律拥有更好的制导精度,并使导弹拥有了自主决策能力。     

声子晶体梁边界态的强化学习设计方案与本征模式分析

研究周期性阶梯截面声子晶体梁,在理论推导的基础上通过建立强化学习模型框架实现了预期带隙的结构设计功能,提出了从本征模式的角度确定边界态频率的方法,并分别通过对整体结构和半结构的透反射分析验证该方法的准确性。在此基础上,检验了所设计的边界态对弹性波的鲁棒传输特性。提出的强化学习设计方案和本征模式分析边界态的方法使声子晶体梁边界态的设计分析简单易行,有助于推动设计边界态以实现弹性波精准调控的研究。     

基于多个并行CMAC神经网络的强化学习方法

为解决标准Q学习算法收敛速度慢的问题,提出一种基于多个并行小脑模型(Cerebellar Model Articulation Controller:CMAC)神经网络的强化学习方法。该方法通过对输入状态变量进行分割,在不改变状态分辨率的前提下,降低每个状态变量的量化级数,有效减少CMAC的存储空间,将之与Q学习方法相结合,其输出用于逼近状态变量的Q值,从而提高了Q学习方法的学习速度和控制精度,并实现了连续状态的泛化。将该方法用于直线倒立摆的平衡控制中,仿真结果表明了其正确性和有效性。     

基于并发Options 的双边多议题协商模型优化

针对双边多议题协商中的僵局问题,提出利用并发Options优化协商模型的方法.这种方法可在不降低双边协商效用的前提下,并行动态优化与僵局议题相关的多个议题的保留值.电子商务的实验结果表明:基于并发Options的协商模型优化方法是有效的;无论是学习速度,还是最佳策略的优化程度和泛化能力,该方法均明显优于基于标准Options和Q-学习的优化方法.