摘要：为解决二级减振引起个别仪器振动的局部放大、使得力学环境不能满足运行要求的问题,首先,针对金属橡胶双层减振系统,充分考虑安装板的柔性刚度,建立了刚柔复合的二级减振系统模型;其次,基于目标频率对二级减振的频率响应函数进行系统的刚度解耦,实现了减振器刚度的求解,并应用有限元进行随机振动分析,验证了刚柔复合二级减振系统理论模型的可行性;最后,利用振动台进行了试验验证。结果表明,当二级减振系统满足工程刚度需求,其一阶固有频率低于40 Hz时,减振效率可达到70%以上,试验与仿真结果基本一致。

摘要：为探究瓦斯水合固化及加卸载条件下含瓦斯水合物煤体应变及渗透率变化规律,采用自主设计的应力–渗流–化学耦合作用煤体三轴试验装置,测量瓦斯水合物生成前后煤体渗透率及升轴压卸围压条件下煤体(3种粒径:0.425~0.850(20~40目)、0.250~0.425(40~60目)、0.180~0.250 mm(60~80目);3种饱和度:40%、60%、80%)应变及渗透率,获取加卸载条件下应力–应变曲线确定煤体变形特征,分析瓦斯水合物生成、水合物饱和度及偏应力对煤体渗透率的影响规律,通过渗透率损失率、变形角公式对煤体渗透率影响程度、体积膨胀效应进行量化表征,基于渗透率模型初步探讨水合物分布模式对煤体渗透率的影响机制。研究表明:①饱和度对煤体渗透率变化规律影响较为复杂,总体而言,随着饱和度增加,渗透率降低百分比越大,堵塞程度越显著。瓦斯水合物生成后,煤体渗透率明显降低,降低幅度为58.3%~83.3%(20~40目)、61.5%~95.0%(40~60目)、81.8%~90.9%(60~80目),随着饱和度增加,煤体渗透率整体呈降低趋势,下降幅度为55.6%~86.1%。②煤体轴向应变随着时间增加呈现出稳定增大、缓慢增大和快速增大3个阶段,煤体渗透率与应变具有一定相关性,并随着偏应力增加呈二项式函数增大、先减小后增大、先增大后减小3种趋势,二项式函数可较好预测采掘应力扰动下瓦斯水合固化后煤体渗透率变化规律。③引入渗透率损失率,在相同水合物饱和度下,随着偏应力增加,煤体渗透率损失率整体呈增大趋势。④引入体积膨胀变形角,在相同偏应力差下,随着饱和度增加,煤体体积膨胀变形角由19.0°~63.9°降至0.2°~38.2°,说明水合物饱和度越低,煤体体积膨胀效应越显著。

摘要：立足“公转铁”和“散改集”货源,基于集装箱运输需求的变化性和区域的不均衡性,为了实现集装箱和车辆的均衡发展、改善集装箱运输组织模式,从而充分利用铁路运输能力、提升铁路货运服务质量,围绕一种新型集装箱班列组织模式—固定车底循环班列,探讨其开行条件、班列走行径路等问题。以空车总走行距离最小为目标建立集装箱固定车底循环班列车流组织的点-弧模型,以求解循环班列的弧段选用和弧段上分配的箱流量;考虑循环班列的走行径路特点,以空车总运输成本最小为目标建立弧-路模型,以求解循环班列的走行路径和弧段上分配的箱流量。基于20英尺35 t通用箱的市场使用情况,以35 t通用箱的运单数据作为实证研究,设计搜索循环班列可行路径的算法,利用Gurobi求解器求解2种模型,分析求解结果得到了车流组织方案。对比分析2类模型在计算效率和求解结果等方面的区别,验证了模型的有效性。案例结果表明:点-弧模型求解速度快但无法直观得到走行径路和分配结果,弧-路模型对大规模网络的求解效率较低但能直接得到走行径路和分配结果,集装箱循环班列的车流组织方案可根据运输需求的空间分布和运输组织的复杂性进行调整,以提升运输效率。本研究成果能够为丰富铁路货运产品、设计循环班列组织方案提供理论方法。

摘要：并联IGBT是解决托卡马克(Tokamak)装置中等离子体垂直位移快速控制电源容量逐渐增大问题的有效途径。而并联IGBT之间的结温平衡是并联系统安全稳定运行的关键因素之一。因此,研究结温对并联IGBT功率损耗差异的影响对提高并联系统的稳定性至关重要。然而现有的研究成果主要集中在单个器件损耗模型或者是并联IGBT的最佳工作频率范围而未涉及对并联IGBT最佳工作占空比范围的讨论。研究发现,当IGBT工作在正温度系数区间时,结温差异造成的通态损耗差异与开关损耗差异呈不同的温度特性。因此,提出零温度-占空比的概念来估计并联IGBT之间结温失配趋势。该文建立零温度-占空比模型,并以此来分析电路设计参数、IGBT器件参数以及结温差异对并联IGBT最佳工作占空比范围的影响。实验结果表明,通过零温度-占空比模型可以对并联IGBT的可靠性、电路设计参数以及器件选型提供可行的参考。

摘要：针对需求高峰期乘客以红包或调度费等形式激励网约车司机以实现网约车自我调度这一问题,研究了乘客-网约车匹配决策与激励策略选择间的交互关系。基于网约车合乘模式下的均衡匹配状态,以乘客总剩余最大化为目标,考虑匹配、均衡、成本等约束条件,构建了考虑奖励策略的乘客-网约车均衡匹配模型,从乘客视角设计了乘客激励策略、网约车激励策略、乘客和网约车激励策略,并将3种激励策略嵌入到列生成算法对模型进行求解,以实现匹配均衡和价格均衡。以大连市出租车数据为对象进行实证分析,研究结果表明,相比于仅以随机调度费等形式从供给侧激励司机,同时从需求侧和供给侧实施激励策略可以促成更多合乘出行,乘客剩余可提高12.6%;当需求大于供给时,26%的激励在乘客间转移以实现更多的合乘出行;合乘折扣系数也会影响激励流向,同时使用激励策略和合乘折扣策略调节供需可以避免司机恶意竞争和乘客无效激励,在降低乘客出行成本的同时提高司机收益,促成更多合乘出行。

摘要：全超导托卡马克核聚变发电装置(EAST)快控电源的首要性能指标是快速跟踪参考信号,以输出电流实现负载线圈的励磁,对等离子体的垂直位移进行反馈控制。EAST快控电源负载线圈受装置内部部件和真空内等离子体的影响,线圈感值会出现小范围内慢时变波动以及线圈上存在互感电动势干扰,传统比例-积分(PI)控制方法在电流跟踪控制过程中存在不足。为了实现干扰的抑制和应对负载波动,提出一种带干扰抑制的离散积分滑模控制方法,根据系统状态方程设计离散积分滑模控制器,结合滑模干扰观测器实现集总干扰的观测,对集总干扰进行前馈补偿控制。为了抑制抖振和加快收敛速度,设计一种新型平滑饱和函数和增益自适应观测器,根据观测电流误差和跟踪电流误差自适应调整观测器增益。对比传统PI控制,仿真和实验验证了所提控制方法具有更加优良的电流跟踪特性,在输出电流超调更小的情况下动态响应更快,能够有效地抑制负载侧扰动,具有良好的鲁棒性。

摘要：牙轮钻头在深井钻进时会受到高温、高压、摩擦以及腐蚀等多个因素的共同作用,直接影响密封圈的使用寿命,进而影响钻头寿命。为此,进行了牙轮钻头密封试验技术研究。首先,设计了牙轮钻头密封试验机,设计了试验机各功能模块;其次,对O形橡胶密封圈和径向对称扁平橡胶密封圈在多因素影响下的密封性能进行了有限元分析,同时结合接触应力评判准则和von Mises准则对密封圈性能进行了评价和对比;最后,进行了密封圈在多因素作用下的寿命测试实验,并将实验结果与仿真结果进行了对比。实验结果验证了试验机进行牙轮钻头密封试验的可行性及可靠性。所设计的牙轮钻头密封试验机能预测牙轮钻头密封圈的使用寿命,具有广阔的工程应用前景。

摘要：具有自进化能力的自动驾驶换道策略有望在复杂开放的交通环境中提升性能,以应对更多的未知场景。时序差分学习模型预测控制(Temporal difference learning for model predictive control,TD-MPC)结合有模型和无模型强化学习方法的优势,具有学习效率高、性能优异的特点。基于此,为了提高自动驾驶换道策略的整体性能,提出基于TD-MPC的自动驾驶一体化换道策略。具体来说,针对自动换道问题,提出基于驾驶倾向网络的一体化自动驾驶换道策略架构,构建强化学习问题并设计完备的奖励函数,对决策规划优化问题进行统一求解。应用TD-MPC算法设计内部模型来预测未来状态和奖励,实现短时域内的局部轨迹优化,同时使用时序差分学习实现对长期汇报的估计,以得到驾驶倾向网络参数。所提出方法在高保真仿真环境中被验证,结果表明,所提出方法相比规则方案保证行驶效率,并且提高安全性和舒适性。同时与软演员-评论家算法(Soft actor critic,SAC)相比,实现了7~9倍的学习效率提升。

摘要：高质量矿井影像为矿山安全生产提供保障,也有利于提高后续图像分析技术的性能。矿井影像受低照度环境的影响,易出现亮度低,照度不均,颜色失真,细节信息丢失严重等问题。针对上述问题,提出一种基于Transformer和自适应特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法。基于生成对抗思想搭建生成对抗式主体模型框架,使用目标图像域而非单一参考图像驱动判别器监督生成器的训练,实现对低照度图像的充分增强;基于特征表示学习理论搭建特征编码器,将图像解耦为亮度分量和反射分量,避免图像增强过程中亮度与颜色特征相互影响从而导致颜色失真问题;设计CEM-Transformer Encoder通过捕获全局上下文关系和提取局部区域特征,能够充分提升整体图像亮度并消除局部区域照度不均;在反射分量增强过程中,使用结合CEM-Cross-Transformer Encoder的跳跃连接将低级特征与深层网络处特征进行自适应融合,能够有效避免细节特征丢失,并在编码网络中添加ECA-Net,提高浅层网络的特征提取效率。制作矿井低照度图像数据集为矿井低照度图像增强任务提供数据资源。试验显示,在矿井低照度图像数据集和公共数据集中,与5种先进的低照度图像增强算法相比,该算法增强图像的质量指标PSNR、SSIM、VIF平均提高了16.564%,10.998%,16.226%和14.438%,10.888%,14.948%,证明该算法能够有效提升整体图像亮度,消除照度不均,避免颜色失真和细节丢失,实现矿井低照度图像增强。

摘要：为了适应旅客客流的动态变化,列车运行图的调整越来越频繁,相应的动车组运用计划也需要随之进行调整。为了使动车组运用计划在列车运行图切换时能够高效高质量地调整,针对客流波动场景下的动车组运用计划调整问题进行研究,构建了一个多日的动车组运用接续网络刻画动车组担当运行线、检修、接续等状态和基本约束,从而将可行动车组交路的生成转化为接续网上的路径搜索问题。在此基础上,以取消加开车次数量最少、偏离原计划程度最小、动车组运用成本最小和偏离期望库存数量最少为目标,考虑动车组接续以及检修等约束条件,建立了基于路径的动车组运用计划调整模型。针对模型的分治结构特征,设计了拉格朗日松弛算法,将原问题分解为多个独立动车组运用的时空最短路径子问题,并通过求解拉格朗日对偶子问题得到路径集合。基于迭代过程中生成的路径集合,采用求解器求解原模型,得到问题的上界解。最后,以多个区域内的部分高速铁路网络日常图与周末图的实际运营数据为背景进行算例验证。结果表明,所设计的算法均能在65 s内得出结果,且Gap均在0.64%以下,所得到的方案在求解质量和求解效率方面均优于人工调整的方案。通过本文提出的优化方法,可以快速生成动车组调整计划,有效提高动车组的运用效率,降低运营成本。