组合动作空间深度强化学习的人群疏散引导方法

人群疏散引导系统可在建筑物内发生灾害时有效保护生命安全,减少人员财产损失。针对现有人群疏散引导系统需要人工设计模型和输入参数,工作量大且容易造成误差的问题,本文提出了基于深度强化学习的端到端智能疏散引导方法,设计了基于社会力模型的强化学习智能体仿真交互环境。使智能体可以仅以场景图像为输入,通过与仿真环境的交互和试错自主学习场景模型,探索路径规划策略,直接输出动态引导标志信息,指引人群有效疏散。针对强化学习深度Q网络(DQN)算法在人群疏散问题中因为动作空间维度较高,导致神经网络复杂度指数增长的"维度灾难"现象,本文提出了将Q网络输出层按动作维度分组的组合动作空间DQN算法,显著降低了网络结构复杂度,提高了系统在多个引导标志复杂场景中的实用性。在不同场景的仿真实验表明本文方法在逃生时间指标上优于静态引导方法,达到人工构造模型方法的相同水平。说明本文方法可以有效引导人群,提高疏散效率,同时降低人工构造模型的工作量并减小人为误差。     

预氧化对1Cr11Ni2W2MoV不锈钢渗氮层质量的影响

为了研究渗氮前预氧化处理对1Cr11Ni2W2MoV材料制件渗氮层质量的影响,对调质后的试样在渗氮前进行不同预氧化处理和吹砂处理。目视观察预氧化薄膜颜色,采用金相显微镜和硬度计检测渗氮层的组织、深度、硬度和脆性等。结果表明：渗氮前对该材料在550℃下预氧化5～20 min,可以破坏不锈钢制件表面的钝化膜,使该材料制件渗层的硬度、深度及组织符合渗氮技术要求,且其渗层均匀性及渗氮速度均优于渗氮前仅进行吹砂处理的试样。