鱼群涌现机制下集群机器人运动强化的迁移控制

采用鱼群模型驱动多智能体可以涌现出优良的运动特性,但是,由于机器人与真实鱼类相比具有较大的差异性,使得鱼群模型难以应用于真实机器人系统.为此,提出一种结合深度学习与强化学习的迁移控制方法,首先,使用鱼群运动数据训练深度网络(deep neural network, DNN)模型,以此作为机器人成对交互的基础;然后,连接强化学习的深度确定性策略梯度方法(deep deterministic policy gradient, DDPG)来修正DNN模型的输出,设计集群最大视觉尺寸方法挑选关键邻居,从而将DNN+DDPG模型拓展到多智能体的运动控制.集群机器人运动实验表明:所提出方法能使机器人仅利用单个邻居信息就能形成可靠、稳定的集群运动,与单纯DNN直接迁移控制相比,所提出DNN+DDPG控制框架既可以保存原有鱼群运动的灵活性,又能增强机器人系统的安全性与可控性,使得该方法在集群机器人运动控制领域具有较大的应用潜力.     

钢筋桁架楼承板在钢筋混凝土结构中的应用

随着我国建筑工业化的推进,近年来出现了不少创新的组合楼板的解决方案。其中钢筋桁架楼承板在钢结构工程中已大量应用。本文结合实际工程情况,着重介绍钢筋桁架楼承板在钢筋混凝土结构中的应用。     

孤岛微电网高频和低频稳定性关联研究

针对采用下垂控制策略的孤岛微电网中高频和低频稳定性关联问题进行研究。首先进行逆变器建模,通过基于阻抗的Nyquist稳定判据判断系统的高频稳定性。然后经过公式推导发现系统中存在的高频谐波会在功率计算中产生偏差,进而影响系统的低频稳定性。其次通过改变电压电流环控制参数或添加输出电流前馈控制方案去除高频谐波,同时达到改善低频稳定性的效果。最后,仿真和实验结果证明上述分析的正确性。     

深圳市某项目基础设计实例

位于深圳市的某项目是带地下室的多塔小高层结构,场地内基础持力层局部较浅,地质条件整体不均匀,使该项目的基础设计融合了多种基础形式。麻雀虽小,五脏俱全,该基础设计具有一定的代表性和参考性。     

水热法合成纳米二硫化钼及其电催化性析氢性能研究

二维二硫化钼材料具有良好的电催化析氢性能,然而不同形貌和晶相对二硫化钼电催化性能有极大的影响。分别利用硫代硫酸钠或者硫脲为硫原料,通过简单的水热法成功地合成了MoS_2纳米片,然后对所合成的MoS_2纳米片进行煅烧处理。利用X射线衍射(XRD)、拉曼光谱(Raman spectrum)、扫描电子显微镜(SEM)分别对水热法合成的MoS_2纳米片和煅烧后的MoS_2纳米片进行表征,同时,测试水热法合成的MoS_2纳米片和煅烧后的MoS_2纳米片的电催化析氢性能。实验表明不同硫源和煅烧处理对MoS_2纳米片的形貌和析氢性能有一定的影响。以硫代硫酸钠为硫源的MoS_2纳米片呈现2H型结构,经煅烧后呈现3R型结构,具有较大的起始过电位和较大的塔菲尔斜率。而以硫脲为硫源的MoS_2纳米片在煅烧前后都是2H型,且以硫脲为硫源的MoS_2纳米片煅烧后析氢性能优于以硫代硫酸钠为硫源的MoS_2纳米片煅烧后的析氢性能,这使其成为用于实际应用的有希望的氢气析出反应(HER)催化剂。     

三层共挤重包装膜吹塑机组

新研制了SJGZM-860x3-01三层共挤重包装膜吹塑机组，介绍了该机组的规格和产品质量要求。总结了机组的设计思路和理念，介绍了几个重点部件如减速器．换网装置、“ADSS”机头、稳泡装置、上牵引装置、电晕处理机、自动收卷切割装置的结构组成、性能特点等。该机组生产效率高、产品质量好，整机技术水平达到国际先进水平。     

吹重包装膜机组的设计

概述了机组用途,主要组成部分,技术参数与结构特点,并着重叙述与探讨了换网装置、双复合机头、双风道环、内冷系统、旋转器等的用途,结构原理和特征。     

冷轧连退硅钢线工程中SF炉电加热体的焊接技术

通过对连退线SF炉内的电加热体的焊接技术进行总结分析,得出焊接时应采用的主要方法,采用本焊接方法可提高电加热体的焊接速度和焊接质量,保证了焊接质量和施工工期。     

臭氧催化氧化技术应用于工业园区污水厂深度降解有机物的中试研究

针对工业园区污水厂二级生化处理单元出水有机物降解不彻底、出水水质不易达标的现状,采用连续流臭氧催化氧化装置考察了臭氧投加量和接触反应时间对COD去除效果的影响,并对其运行费用进行评估。结果表明,在臭氧投加量为60mg/L、接触反应时间为1.0h的条件下,出水COD浓度可低于30mg/L,满足准IV类水质排放标准对COD指标的要求,实现了二级生化处理单元出水一步达标,其吨水运行成本为1.17元,约为同等条件下Fenton氧化工艺单元运行成本的1/2,技术经济优势明显。     

AI技术在灌浆工程监测中的运用前景浅析

传统的数据处理方式难以适应现代技术的发展需要,分析了AI技术在灌浆工程监测中的运用前景。