亲子乐园空调送风方式的数值模拟研究

大型综合室内亲子乐园属于高大空间,设有游乐设施和游戏的特殊性使得对空间的舒适性要求一致,但是送风气流遇阻严重,室内存在较多气流死角,影响室内空气质量和儿童健康。因此其空调设计不仅需要考虑温度、风速的空间均匀度,还要考虑各点的空气龄和PMV-PPD指标。以天津某亲子乐园为研究对象,利用scSTREAM软件对适用于该房间的辐射供冷加新风、置换通风、混合通风三种空调方式的送风效果进行数值模拟分析,从流场的均匀性、人员的热舒适性等方面对模拟结果进行探讨,研究结果表明辐射供冷加新风方式的空间均匀性和PMV指标最佳,混合通风方式的空气龄最小。     

三门峡地区黄土工程特性

三门峡地区广泛分布第四纪黄土及黄土状土,通过分析该地区黄土的颗粒成分、矿物成分、化学成分、微观结构特征,分析了黄土的工程特性,结果表明:该地区Q3黄土的组成与中更新统黄土的矿物组成基本相近,颗粒组成以粉粒为主,黏粒含量大于我国西北地区,粉粒含量小于西北地区;全新统黄土、晚更新统黄土为中等、强湿陷性黄土,湿陷性系数为0.020~0.098,中更新统黄土一般不具有湿陷性。     

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。