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多级等幅循环荷载作用下砂岩变形、渗透及声发射特征试验研究

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岩石力学与工程学报 2024年第8期43卷 1923-1935页

作者：陈旭肖义汤明高焦彤张帆成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 成都理工大学环境与土木工程学院四川成都610059 河南省地质局地质灾害防治中心河南郑州450012

为探明多级等幅循环荷载对岩石变形、损伤及渗透规律的影响,对砂岩试样开展不同围压下的四级等幅循环加卸载三轴试验,试验过程中实时监测渗透和声发射信号。分析多级等幅循环荷载作用过程中围压、循环荷载对试样特征应力、渗透率及声发... 详细信息

为探明多级等幅循环荷载对岩石变形、损伤及渗透规律的影响,对砂岩试样开展不同围压下的四级等幅循环加卸载三轴试验,试验过程中实时监测渗透和声发射信号。分析多级等幅循环荷载作用过程中围压、循环荷载对试样特征应力、渗透率及声发射b值和RA-AF值的影响。结果表明:(1)与常规三轴加载相比,多级等幅循环加载试验中每级循环荷载下砂岩裂纹体积应变均扩张,循环加载试验岩样的峰值应力下降,随着围压增大,两者峰值应力差值减小。(2)在2种加载条件中渗透率均先下降后上升,循环加卸载作用后岩样基于应变的渗透率损失率(PSL)更小,表明岩石内部宏观变形加剧,随着围压增大,PSL随之增大,表明宏观变形减弱;低围压下各级循环中基于应力的渗透率损失系数(EIP)为负值或数值较小,表明渗透率增加,而高围压下第4级循环中EIP为正值,表明渗透率减小,渗流通道的形成受围压约束的影响加剧。(3)与常规三轴试验相比,多级等幅循环加载声发射b值起伏变化更大;2种加载方式下岩样均以拉伸裂纹为主,但多级等幅循环加载条件下岩样内部产生的剪切裂纹更多,随着围压增大,岩石拉伸裂纹占比逐渐减小,剪切裂纹占比增大。

关键词：岩石力学岩石破坏多级等幅循环加载渗透演化声发射

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基于博弈论与强化学习的多体路径规划算法

深圳大学学报(理工版) 2024年

作者：熊文博郭磊焦彤宇北京邮电大学人工智能学院

针对平面上多个智能体构成的路径规划求解算法普遍存在的速度慢效率低等问题进行研究，将多体路径规划问题归结为非零和随机博弈，使用多智能体强化学习算法赢或快速学习-策略爬山法（win or learn fast-policy hill-climbing, WoLF-PH... 详细信息

针对平面上多个智能体构成的路径规划求解算法普遍存在的速度慢效率低等问题进行研究，将多体路径规划问题归结为非零和随机博弈，使用多智能体强化学习算法赢或快速学习-策略爬山法（win or learn fast-policy hill-climbing, WoLF-PHC）得到纳什均衡策略，为各智能体做出无冲突的最优路径决策，提出能够快速自适应的WoLF-PHC(fast adaptive WoLF-PHC, FA-WoLF-PHC)算法，通过构建目标函数，使用梯度下降对学习率进行自适应更新．在猜硬币和自定义收益矩阵2个博弈场景中使用FA-WoLF-PHC，并与策略爬山（policy hill-climbing, PHC）和Wolf-PHC算法进行比较．结果表明，FA-WoLF-PHC算法比WoLFPHC算法在学习速度方面有所提升，并有效减小了WoLF-PHC和PHC算法在学习过程中出现的振荡现象．在多体路径规划问题中，FA-WoLF-PHC算法比WoLF-PHC算法学习速度提高了16.01%．将路径规划问题的环境栅格地图扩大为6×6，智能体数量增加为3个时，FA-WoLF-PHC、WoLF-PSP和多头绒泡菌-人工势场Sarsa(physarum polycephalum-artificial potential state-action-reward-state-action, PP-AP Sarsa)算法在10次实验中学习到最终策略需要的平均时间分别为16.30、20.59和17.72 s．在多体路径规划问题中，FA-WoLFPHC算法能够得到各智能体的纳什均衡策略，学习速度较WoLF-PSP和PP-AP Sarsa算法有显著提高．FAWoLF-PHC算法在常见的博弈场景中能够快速获得纳什策略，在多体路径规划问题中可为多个智能体生成无冲突的最优路径，并且在学习速度等方面较其他算法有显著提高．

关键词：人工智能博弈论动态规划纳什均衡策略强化学习多体路径规划

基于博弈论与强化学习的多智能体路径规划算法

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深圳大学学报（理工版） 2024年第3期41卷 274-282页

作者：熊文博郭磊焦彤宇北京邮电大学人工智能学院北京100876

针对平面上多个智能体构成的路径规划求解算法普遍存在的速度慢效率低等问题进行研究,将多智能体路径规划问题归结为非零和随机博弈,使用多智能体强化学习算法赢或快速学习-策略爬山(win or learn fast-policy hill-climbing,WoLF-PHC)... 详细信息

针对平面上多个智能体构成的路径规划求解算法普遍存在的速度慢效率低等问题进行研究,将多智能体路径规划问题归结为非零和随机博弈,使用多智能体强化学习算法赢或快速学习-策略爬山(win or learn fast-policy hill-climbing,WoLF-PHC)得到纳什均衡策略,为各智能体做出无冲突的最优路径决策,提出能够快速自适应的WoLF-PHC(fast adaptive WoLF-PHC,FA-WoLF-PHC)算法,通过构建目标函数,使用梯度下降对学习率进行自适应更新.在猜硬币和自定义收益矩阵2个博弈场景中使用FA-WoLF-PHC,并与策略爬山(policy hill-climbing,PHC)算法和Wolf-PHC算法进行比较.结果表明,FA-WoLF-PHC算法的学习速度较WoLF-PHC算法有所提升,并有效减小了WoLF-PHC算法和PHC算法在学习过程中出现的振荡现象.在多智能体路径规划问题中,FA-WoLF-PHC算法的学习速度比WoLF-PHC算法提高了16.01%.将路径规划问题的环境栅格地图扩大为6×6,智能体数量增加为3个时,FA-WoLF-PHC、WoLF-PSP和多头绒泡菌-人工势场Sarsa(physarum polycephalum-artificial potential state-action-reward-state-action,PP-AP Sarsa)算法在10次实验中学习到最终策略需要的平均时间分别为16.30、20.59和17.72 s.在多智能体路径规划问题中,FA-WoLF-PHC算法能够得到各智能体的纳什均衡策略,学习速度较WoLF-PSP和PP-AP Sarsa算法有显著提高.FA-WoLF-PHC算法在常见的博弈场景中能够快速获得纳什策略,在多智能体路径规划问题中可为多个智能体生成无冲突的最优路径,并且在学习速度等方面较其他算法有显著提高.

关键词：人工智能博弈论动态规划纳什均衡策略强化学习多智能体路径规划

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以廉洁文化建设助力企业发展的探索和实践

以廉洁文化建设助力企业发展的探索和实践

作者：王飞焦彤彤中国葛洲坝集团第三工程有限公司

一、引言良好的企业文化,因健康优质的企业制度而生,又有机反补回填企业制度漏洞空隙,与之融为一体,疏密互补,刚柔并济,相得益彰。尤其是文化,在企业管理中往往能发挥润物细无声的巨大效应,而文化的形成,只有加入有意识的、强有力的人...

一、引言良好的企业文化,因健康优质的企业制度而生,又有机反补回填企业制度漏洞空隙,与之融为一体,疏密互补,刚柔并济,相得益彰。尤其是文化,在企业管理中往往能发挥润物细无声的巨大效应,而文化的形成,只有加入有意识的、强有力的人为干预,才会朝着预期的方向良性发展。为此,公司纪委设想借助某种有效载体,以实现"不敢腐"震慑的输出和"不想腐"自觉的输入,精准选点、以点带面,

关键词：

来源： cnki会议评论

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数字经济背景下土木工程专业本科教学新路径

西部素质教育 2024年第8期10卷 174-178页

作者：钟志彬焦彤陈旭李天斌成都理工大学环境与土木工程学院四川成都610059

文章首先分析了数字经济环境,然后阐述了数字经济背景下土木工程专业本科教学遇到的新问题,最后论述了数字经济背景下土木工程专业本科教学新路径,包括理论教学的数字化改革、实践教学的数字化改革、融合数字化元素的课程思政建设。

关键词：土木工程专业本科教学数字经济

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基于MES的某型产线APS系统设计与开发

飞控与探测 2024年第3期7卷 86-92页

作者：唐尧文张苗徐松焦彤施俊倪阳上海航天控制技术研究所上海201109 中国航天科技集团有限公司红外探测技术研发中心上海201109

传统的基于人工的排产、调度和统计的生产模式,在计划编排、生产异常扰动调整及生产进度追踪等方面已无法满足当前实际生产需求。高级计划与排程(APS)系统能够针对有限的生产资源约束,为生产任务精确调配车间生产资源和生产时间,为复杂... 详细信息

传统的基于人工的排产、调度和统计的生产模式,在计划编排、生产异常扰动调整及生产进度追踪等方面已无法满足当前实际生产需求。高级计划与排程(APS)系统能够针对有限的生产资源约束,为生产任务精确调配车间生产资源和生产时间,为复杂的生产和供应问题找出最优化的解决方法,确保生产资源的充分合理应用。针对某产线的实际业务需求和工艺流程特点,在制造执行(MES)系统基础上,设计了一种基于MES的APS系统。考虑了生产异常扰动、多工序连续生产、工序资源关联等因素,将生产计划细化至工序级,有效地解决了人工计划排程难度大、生产异常响应慢、排程结果不准确等问题,提高了生产效率。

关键词：制造执行高级计划与排程生产资源约束

一种基于强化学习的自重构机器人控制算法研究

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一种基于强化学习的自重构机器人控制算法研究

作者：焦彤宇北京邮电大学

学位级别：硕士

自重构机器人可以根据任务和环境改变其配置和运动,由于它们的模块化、多功能性和自修复能力,使之在复杂环境中实现协同任务具有很大潜力。自重构能力是机器人变构型的关键,因此,自重构机器人的控制算法和机器人结构的设计是值得探究的... 详细信息

自重构机器人可以根据任务和环境改变其配置和运动,由于它们的模块化、多功能性和自修复能力,使之在复杂环境中实现协同任务具有很大潜力。自重构能力是机器人变构型的关键,因此,自重构机器人的控制算法和机器人结构的设计是值得探究的课题。本文主要针对平面上n个个体构成的自重构机器人涉及到的多体路径规划等问题进行研究。自重构机器人中的若干个体可以分散探索,在需要时组成蛇形、环形、矩形等构型穿越特定地形。例如,机器人可以探寻环境进行搜救,一旦找到受困者,组成蛇形穿过裂缝到达受困者位置,观察受困者并提供补给。然而,在它们从分散到聚集的过程中,需要考虑路径冲突导致机器人碰撞的可能性,协调它们的行动。此外,为多个机器人规划全局路径的前提是掌握所有个体和障碍物的位姿等信息。而机器人有时无法获取全局信息,需要它们能够依靠自身传感器获取局部信息而独立工作。据此,本文设计分层框架分别解决基于环境先验的多智能体全局路径规划和基于不确定环境的传感器信息的单智能体局部路径规划问题。按照任务的复杂性,从顶层到底层分为统筹规划层、子任务执行层。为了协调各机器人的行动,在顶层将多智能体路径规划归结为非零和随机博弈,利用多智能体强化学习算法WoLF-PHC得到纳什均衡策略,为各智能体提供无冲突的全局路径。在此基础上,为了加快系统决策、提高算法效率,本文针对WoLF-PHC进行改进,设计了FA-WoLF-PHC算法。底层根据顶层决策以及传感器检测到的环境信息,对机器人周围区域进行栅格划分。对用于局部路径规划的Q-learning算法的奖励函数进行设计,使各机器人可以独立工作,并具有环境适应性。为了提供实验平台并验证算法有效性,本文设计了自重构机器人的对接机构、控制系统等。基于实体机器人进行了移动导航对接实验、多机器人自重构实验。仿真和实验结果验证了本文算法的有效性和机器人的可靠性,说明了强化学习在多体机器人控制领域的可行性,为今后的控制研究工作提供了相应的算法基础和硬件平台。

关键词：自重构机器人随机博弈强化学习路径规划

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我州狠抓农村公路安全生命防护工程建设

我州狠抓农村公路安全生命防护工程建设

凉山日报(汉)

作者：焦彤

本报讯（焦彤）8月1日，州交通运输局召开重点县市农村公路安全生命防护工程建设推进会，对农村公路安全生命防护工程建设任务重、进度滞后的县（市）再安排、再部署。会议通报了重点县市农村公路安全生命防护工程建设推进情况，对存在... 详细信息

本报讯（焦彤）8月1日，州交通运输局召开重点县市农村公路安全生命防护工程建设推进会，对农村公路安全生命防护工程建设任务重、进度滞后的县（市）再安排、再部署。会议通报了重点县市农村公路安全生命防护工程建设推进情况，对存在的问题进行了认真分析、研判。西昌、木......

关键词：防护工程公路安全

来源： cnki报纸评论

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论秦可卿叙述的复调性

芒种 2014年第7期 171-172页

作者：焦彤河南教育学院

苏联文艺理论家、批评家巴赫金借用音乐表达术语于1929年发表的《陀思妥耶夫斯基的创作问题》中提出了“复调小说”理论，阐释作者本人多种人格的对话。由此衍义出叙述的复调性理论，叙述的复调性是指在同一叙事中有着两个甚至更多的声... 详细信息

苏联文艺理论家、批评家巴赫金借用音乐表达术语于1929年发表的《陀思妥耶夫斯基的创作问题》中提出了“复调小说”理论，阐释作者本人多种人格的对话。由此衍义出叙述的复调性理论，叙述的复调性是指在同一叙事中有着两个甚至更多的声音的叙述方式。作品永远先于理论产生，文学作品中叙述的复调性其实已长期存在，对于中国古典小说来说，《红楼梦》尤其有着空前复杂的复调性叙述结构，作品中曾雪芹与读者乃至不同传抄本、不同形象多重声音的交叠发声，充分展现了人物叙述的层次和深度，本文以秦可卿为例，简要论述《红楼梦》在创作“可卿”形象时叙述的复调性应用。

关键词： “复调小说” 复调性理论秦可卿