摘要：针对深度强化学习算法存在训练时间长、收敛速度慢的问题,将深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法和人工势场(artifical potential field,APF)法相融合,引入长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络结构,提出了APF-LSTM-DDPG算法。首先在DDPG算法中添加LSTM,通过记忆单元和遗忘单元将奖励较高的样本优先学习,使模型更快地收敛;其次引入人工势场法,设计相应势场函数,解决环境奖励稀疏的缺点,加速模型收敛进程;然后通过人工势场法修正算法的动作选择,缩短路径长度;最后在机器人仿真平台(robot operating system,ROS)中搭建不同障碍物环境对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,APF-LSTM-DDPG算法在搭建的仿真环境中训练时平均奖励能够更快地稳定,提高了算法的成功率并减少了规划路径中的冗余。

摘要：为解决SAC算法在移动机器人局部路径规划中训练时间长、收敛速度慢等问题,通过引入优先级经验回放(PER)技术,提出了PER-SAC算法。首先从等概率从经验池中随机抽取样本变为按优先级抽取,使网络优先训练误差较大的样本,从而提高了机器人训练过程的收敛速度和稳定性;其次优化时序差分(TD)误差的计算,以降低训练偏差;然后利用迁移学习,使机器人从简单环境到复杂环境逐步训练,从而提高训练速度;另外,设计了改进的奖励函数,增加机器人的内在奖励,从而解决了环境奖励稀疏的问题;最后在ROS平台上进行仿真测试。仿真结果表明,在不同的障碍物环境中,PER-SAC算法均比原始算法收敛速度更快、规划的路径长度更短,并且PER-SAC算法能够减少训练时间,在路径规划性能上明显优于原始算法。

摘要：利用强化学习训练机器人局部路径规划模型存在算法收敛速度慢、易陷入死锁区域导致目标不可达等问题。对传统近端策略优化(PPO)算法进行改进,引入长短期记忆(LSTM)神经网络并设计虚拟目标点法,提出LSTM-PPO算法。将PPO神经网络结构中的全连接层替换为LSTM记忆单元,控制样本信息的记忆和遗忘程度,优先学习奖励值高的样本,从而更快地累积奖励优化模型。在此基础上,加入虚拟目标点,通过雷达传感器收集的环境信息判断机器人陷入死锁区域时弃用目标点给予机器人的引导,使机器人走出陷阱区域并趋向目标点,减少在死锁区域不必要的训练。分别在特殊障碍物场景和混合障碍物场景中对LSTM-PPO算法进行仿真验证,结果表明,与传统PPO算法和改进算法SDAS-PPO相比,该算法在两种场景训练中均能最快到达奖励峰值,可加快模型收敛速度,减少冗余路段,优化路径平滑度并缩短路径长度。

摘要：针对Q-learning算法在移动机器人局部路径规划中存在的学习速度慢、效率低等问题,提出一种改进的IQ-learning算法。首先设计了栅格地图,建立机器人八连通的运行环境。其次基于栅格地图设计了状态、动作、Q值表、奖惩函数和动作选择策略;在Q-learning算法的基础上,IQ-learning在奖惩函数中增加了对角线运动奖励值,鼓励机器人向八个方向探索路径,将平移运动和对角线运动相结合,减少规划路径长度和在初始阶段的盲目搜索,加快算法的收敛速度。最后利用设计的IQ-learning算法学习策略,分别在离散型、一字型、U型和混合型等障碍物环境下,学习移动机器人的局部路径规划任务,并与Q-learning的规划结果相比较,得出IQ-learning算法能够在更少的学习次数中以较少的步数找到最短路径,规划效率有所提高。

摘要：本文提出了用成组加重计算影响系数，提高了平衡效果，减少了平衡中的开车次数，将大大提高大型汽轮机等转子平衡的平衡经济效益。

摘要：本文叙述了利用模态参数识别技术进行挠性转子动平衡的方法。可以在不加试重的情况下较简便地识别出模态不平衡量。试用和讨论了三种数据处理方法，通过在一转子实验台上的实验，证明了该方法的可行性。

摘要：该文基于传统阳极-电解质-阴极结构的固体氧化物电解池,设计并研究了一种新型的具有对称电极结构的固体氧化物电解池。采用化学沉淀法制备了电解质材料Ce_(0.8)Sm_(0.2)O_(1.9)-Na_2CO_3(NSDC)以及选择与之兼容性良好的电极材料Ni_(0.8)Co_(0.15)Al_(0.05)LiO_(2-δ)(NCAL)。该文利用X射线衍射法与环境扫描电子显微镜对制备的材料进行了性能表征和分析,分析结果表明合成的NSDC粉体材料也为萤石型结构,其粒子大小范围约为30~80 nm。基于制备的电解质材料和电极材料,进一步制备了具有对称电极结构的固体氧化物电解池的单电池。电化学试验结果表明:在电解池模式,单电池具有良好的制氢性能。互换电极后,仍表现出良好的电化学性能。理论分析和试验结果充分说明,该电解池具有良好的结构对称性。为中温固体氧化物电解制氢技术与太阳能光热、光电技术耦合研究提供参考。

摘要：在聚光型光伏系统中,聚光光斑的幅照度不均匀性会降低光伏电池的光电转换效率;并且造成光斑局部点的能量过高,灼伤光伏电池。根据非成像光学理论,介绍了一种基于分布式焦点法设计线聚焦菲涅耳聚光器的方法,并与传统采用共焦法设计的线聚焦菲涅耳聚光器进行了对比分析。结果表明:在保证能量聚光比以及最大能量透过率不变的情况下,使用分布式焦点法设计的菲涅耳聚光器可使聚光光斑的辐照度均匀性得到很大改善,有利于提高光伏电池的光电转换效率,延长光伏电池的使用寿命。

摘要：为了提高网络拓扑结构的推断效率,在网络断层扫描技术的基础上,提出了基于叶节点深度优先搜索(DFS)序列的网络拓扑推断算法。使用递归二分法找出叶节点的DFS序列,运用叶节点的DFS序列推断网络拓扑结构。仿真结果表明,该方法所需要的成对探测包的数量低于目前常用的聚类算法的15%,可以更准确、更快速的推断出网络的拓扑结构,进而更大程度的提高了网络拓扑推断的效率。

摘要：通过查询资料与现场调研,收集了某大型铁矿的矿床地质、矿体赋存特征、工程地质、水文地质等资料。运用3GSM不接触测量系统对各分段典型区域岩矿体结构面进行测量,并运用JMX Analyst模块统计分析,对区域内的矿岩体稳定性进行评价。根据矿岩体性质及稳定性,并参照国内同类矿山经验,择优提出2个采矿方案。通过技术经济比较,并综合考虑矿石回采率、生产安全性等,推荐采用上向进路充填法,并给出了采矿方法指标设计和回收过程的安全措施。