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。     

软弱围岩下小净距隧道中岩柱加固方法分析

建立基于Drunker-Prager本构模型小净距隧道弹塑性三维模型,进行室内比尺模型试验的数值模拟。比较数值模拟和室内试验之间的结果,验证数值模型试验的有效性。通过对围岩的位移、塑性区、整体塑性能释放、最大塑性应变分析,比较上、中、下岩盘等不同加固工况的优劣,为实际施工加固方案择提供技术参考。     

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...     

论小型水库的加固方法

介绍了文峪河水库的概况,结合文峪河水库的实际情况,详细阐述了小型水库的除险加固施工方法。     

桩间距和布桩形式对微型桩受力的影响

建立了独立式、连系梁式及承台式微型桩支护体系模型,探讨了不同布置形式及桩间距下,各类型微型桩体系的受力特性.研究结果表明,相同荷载下承台型微型桩抗滑效果好,其最大桩身弯矩分别为独立式和连系梁式微型桩的1.36倍和1.35倍;梅花形布桩形式下,同类型微型桩的桩身最大弯矩约为矩形布桩形式微型桩的1.02倍;桩间距取1.5~2.0m更有利于微型桩体系抗滑效果的充分发挥;最佳的微型桩布桩形式为承台式微型桩呈梅花形布桩,桩间距为1.5~2.0m.     

钢筋混凝土中钢筋腐蚀的化学机理与防腐措施

分析阐述了钢筋混凝土中钢筋腐蚀的化学机理，并着重讨论了碳化反应和氯离子对钢筋腐蚀的影响规律，最后提出了防止钢筋腐蚀的技术措施。     

拱桥加固实例

根据仁义桥的基本情况,文章从加固技术标准、加固方法、加固顺序、加固主要材料及注意事项等方面,对拱桥的施工方案进行了介绍。     

轨道板纵向温度变形对植筋效果影响

温度荷载作用下的轨道板纵向伸缩变形带动锚固钢筋发生偏位，结构受力状态与设计初衷产生差异。为明确轨道板温度变形对植筋实际效果的影响，首先开展纵连板式无砟轨道温度变形监测，量化表征锚固钢筋的实际偏位量；其次建立无砟轨道植筋锚固精细化有限元模型，分析不同偏位条件下植筋胶层的损伤规律；最后明确了锚固钢筋偏位与脱胶耦合作用下无砟轨道的实际植筋效果。结果表明：轨道板纵向温度变形量可达0.946mm。锚固钢筋的偏位加剧了植筋胶层损伤，且呈现垂向自上而下的演变规律，是造成锚固体系脱胶失效的主要原因。植筋胶层与轨道板的脱黏削弱了锚固体系抵抗高温上拱变形的能力，当脱胶深度超过200mm后，轨道板上拱量增大了137.18%。在无砟轨道实际植筋的效果评价中需考虑轨道板的纵向温度变形，动态调整实际养护维修方案。