李仙江水电公司完成年度水工技监查评工作

<正>11月24日至12月2日,由国家能源局大坝安全监察中心组织的专家组对李仙江水电公司所属的崖羊山、石门坎和龙马电厂进行了水工技术监督查评工作。至此,李仙江水电公司各电厂2014年度水工技术监督查评工作已圆满完成。查评工作采取现场检查、查阅资料和座谈交流相结合的形式开展,依据《中国大唐集团公司水电厂技术监控动态检查考核表》对水     

基于hp自适应伪谱法的自主泊车路径规划

针对自主泊车路径规划最优控制问题求解收敛速率慢的问题,提出基于hp自适应高斯伪谱法的自主泊车路径规划方法。首先建立车辆运动学模型,并考虑自主泊车过程中避障约束和边界约束,再以泊车时间最短为性能目标函数,将自主泊车路径规划问题转化为最优控制问题。采用高斯伪谱法对最优控制问题进行离散化处理并采用序列二次规划进行求解,在求解过程中通过动态调整网格区间个数和多项式阶数实现提高求解收敛速率。根据实际场景选取4种工况并进行路径规划仿真,并将3种伪谱法进行对比分析,仿真结果表明hp自适应高斯伪谱法能够提升自主泊车路径规划最优控制问题求解收敛速率,同时该算法可以实现在狭窄泊车位内的泊车路径规划,通过实车试验验证提出的方法获得的自主泊车路径的有效性。     

基于Q-learning的不确定环境BDI Agent最优策略规划研究

BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。     

大型集会高负荷场景流量经营保障

文章论述随着智能机的普及和用户习惯的改变,天翼网络3、4G用户规模大幅度的增长,网络负荷逐步加重。尤其在集会场景中用户高度集中,话务流量并发产生,给覆盖区域的小区造成极大的负荷压力,很容易出现网络过载、底躁抬升、大部分用户无法接入的现象,严重影响客户感知的问题。本案例为宝安体育馆酷派年会成功保障的实际案例,通过合理规划网络资源、充分提高网络的资源利用率、差异化设置系统参数有效满足大量用户并发使用的需求。     

小像元红外探测器读出电路设计研究

介绍了基于SMIC 0.18 μm 3.3 V工艺设计研究的第一款小像元红外探测器读出电路,间距10 μm,规模1024×1024。文章详细介绍了像素输入级以及列级、输出级运放的设计,为提高线性摆伏,设计选用了低阈值NMOS管nmvt 33,仿真分析证明低阈值管nmvt 33的噪声性能优于普通管n 33；版图设计对关键信号线和敏感点采取隔离处理措施,对像元间串扰进行了仿真分析,有效控制了信号串扰。电路经测试使用各项功能正常,最大电荷处理能力达到4.3 Me-,动态范围≥65 dB,读出速率达到10 MHz,性能指标满足设计要求。     

汽车车门密封条动态异响分析及结构优化

分析汽车车门密封条与钣金密封面之间的相对滑动、硬接触等造成的动态异响,结合非线性有限元分析软件Msc.Marc对密封条断面进行分析及实车异响排查验证,确定异响源于门洞密封条与车门摩擦或密封条本体撞击粘连,对密封条结构进行优化,彻底解决此类异响问题,并提高密封条的密封性。密封条结构优化后压缩载荷衰减率从7. 64%降到5. 82%,可为后续车型设计提供参考。