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腻子抗撕拉性能的评价方法及底漆的影响

中国涂料 2021年第7期36卷 57-62,75页

作者：詹明佳张仁哲刘东华赵雅文富思特新材料科技发展股份有限公司北京102607

腻子对建筑涂层体系的安全和美观至关重要,目前腻子抗撕拉性作为腻子的一项重要技术指标但缺少标准的测试方法。针对这一问题,本实验建立了腻子抗胶带撕拉性能的3种评价方法,进一步分析了不同腻子、底漆、测试方法对涂层的抗胶带撕拉性... 详细信息

腻子对建筑涂层体系的安全和美观至关重要,目前腻子抗撕拉性作为腻子的一项重要技术指标但缺少标准的测试方法。针对这一问题,本实验建立了腻子抗胶带撕拉性能的3种评价方法,进一步分析了不同腻子、底漆、测试方法对涂层的抗胶带撕拉性能的影响,找出了乳胶影响抗胶带撕拉性能的原因,给出了腻子抗撕拉性能的标准评价方法和涂层配套建议。

关键词：腻子底漆抗撕拉性能评价方法

弹性乳液的比较及其对弹性建筑涂料性能的影响

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工程质量 2022年第12期40卷 76-79页

作者：姜广明詹明佳李娅刘东华赵雅文胡水中国建筑科学研究院有限公司北京100013 富思特新材料科技发展股份有限公司北京102607 北京化工大学北京100029

选取了4种成分、组成和结构接近,但是拉伸性能有较大差异的弹性乳液,并按照常规配方制备成了4款弹性建筑涂料。研究证明在相同的配方条件下弹性建筑涂料的拉伸性能与弹性乳液的拉伸性能正相关;并且对于玻璃化转变温度和损耗因子形状都... 详细信息

选取了4种成分、组成和结构接近,但是拉伸性能有较大差异的弹性乳液,并按照常规配方制备成了4款弹性建筑涂料。研究证明在相同的配方条件下弹性建筑涂料的拉伸性能与弹性乳液的拉伸性能正相关;并且对于玻璃化转变温度和损耗因子形状都接近的弹性建筑涂料,相应温度下损耗因子的值能够反映弹性建筑涂料的拉伸性能。

关键词：弹性乳液弹性建筑涂料拉伸性能玻璃化转变温度损耗因子

基于逆强化学习的自动驾驶车辆换道风险决策与轨迹预测研究

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基于逆强化学习的自动驾驶车辆换道风险决策与轨迹预测研究

作者：詹明北方工业大学

学位级别：硕士

自动驾驶汽车通过自主决策智能化技术有效地提升了车辆在复杂交通场景下的安全性和高效性。随着智能车辆技术研究的逐渐深入,车辆换道行为作为自动驾驶领域危险且复杂的工况之一,在智能驾驶领域中受到了广泛关注。而现有的行车安全模型... 详细信息

自动驾驶汽车通过自主决策智能化技术有效地提升了车辆在复杂交通场景下的安全性和高效性。随着智能车辆技术研究的逐渐深入,车辆换道行为作为自动驾驶领域危险且复杂的工况之一,在智能驾驶领域中受到了广泛关注。而现有的行车安全模型通常以车辆状态信息(速度、加速度等)和两车相对运动关系信息(相对速度、相对距离等)来实现车辆行驶过程中安全指标的表达,并且预测的轨迹与人类驾驶员习惯存在较大偏差,难以适用于当下越来越复杂的交通环境。因此,针对自动驾驶汽车换道场景对车辆轨迹预测的准确性和安全性的要求,本文提出了一种基于逆强化学习的自动驾驶车辆换道风险决策与轨迹预测研究方法,主要的研究工作分为以下三个部分。首先,从场论思想出发,通过构建行车安全场(Driving Safety Field)作用机制,将动态的车辆道路因素解构为动能场和势能场,用以表征各要素对车辆换道场景安全性的影响程度。同时分析行车安全场的行车安全指数(DSI),为复杂交通环境下的车辆换道决策提供风险判决依据。其次,提出了基于最大熵逆强化学习(Max Ent IRL)的策略状态序列采样方法,以生成更接近人类驾驶员特征的换道轨迹。该轨迹预测模型以逆强化学习为决策规划路线,在奖励模型中引入行车安全指数(DSI),辅助模型生成更为安全的换道轨迹。同时,通过学习瞬态路径状态和终端目标状态的奖励,制定最大熵逆强化学习框架,推断出换道过程潜在的终端目标和通往该目标的采样路径。最后,对于最大熵策略在网格世界中采样的任意状态序列,结合车辆历史轨迹片段的分布情况,在预测时段范围内,将轨迹生成器建模为配备软注意力(Soft Attention)机制的循环神经网络编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构,以生成连续价值的车辆换道轨迹,实现自动驾驶车辆换道的风险决策与轨迹预测。对自动驾驶公开数据集nu Scenes中的换道场景数据进行训练试验,结果表明本文方法能够满足实际场景下的车辆换道需求,验证了换道轨迹的准确性及合理性。

关键词：逆强化学习自动驾驶换道轨迹预测行车安全场

模糊PID控制在倒立摆稳摆中的噪声抑制分析

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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兵工自动化 2024年第8期43卷 1-5,9页

作者：詹明锟周浩海军工程大学兵器工程学院武汉430030

针对普通PID控制在倒立摆稳摆中不能有效抑制干扰噪声的问题,通过模糊控制算法对PID参量整定进行在线实时调整。在完成模糊PID控制器的设计应用后对倒立稳摆中的噪声抑制效果进行分析,并对影响控制效果的隶属函数选取进行探讨。结果表明... 详细信息

针对普通PID控制在倒立摆稳摆中不能有效抑制干扰噪声的问题,通过模糊控制算法对PID参量整定进行在线实时调整。在完成模糊PID控制器的设计应用后对倒立稳摆中的噪声抑制效果进行分析,并对影响控制效果的隶属函数选取进行探讨。结果表明:模糊PID参数整定能起到噪声抑制效果,且模糊算法使用方便,适应性强。

关键词：倒立摆模糊控制参数整定噪声抑制隶属函数

基于拟牛顿法的深度强化学习在车联网边缘计算中的研究

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通信学报 2024年第5期45卷 90-100页

作者：章坚武芦泽韬章谦骅詹明杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 之江实验室天基计算研究中心浙江杭州311121 浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027 台州学院电子与信息工程学院浙江台州318000

为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法。该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解。... 详细信息

为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法。该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解。通过此双阶段优化,算法显著提升了在多任务和动态无线信道条件下的性能,提高了计算效率。通过引入拉格朗日算子和重构的对偶函数,将非凸优化问题转化为对偶函数的凸优化问题,确保算法的全局最优性。此外,算法考虑了车联网模型中的系统传输时间分配,增强了模型的实用性。与现有算法相比,所提算法显著提高了任务卸载的收敛性和稳定性,并能有效处理车联网中的任务卸载问题,具有较高的实用性和可靠性。

关键词：车联网任务卸载深度强化学习拟牛顿法

基于有限元正反分析的特高拱坝实时风险率模型

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水利水电科技进展 2024年

作者：何梦佳陈波刘庭赫詹明强吴诚姝福建水口发电集团有限公司河海大学水利水电学院中水东北勘测设计研究有限责任公司河海大学水安全与水科学协同创新中心河海大学水灾害防御全国重点实验室

针对特高拱坝的实时风险率监测分析模型目前存在过于依赖监测统计，难以联系结构物理特征和临界状态，以及实测资料与临界状态间映射关系模糊等问题，本文提出了一种基于有限元正反分析的特高拱坝实时风险率监测分析模型，用于及时诊断... 详细信息

针对特高拱坝的实时风险率监测分析模型目前存在过于依赖监测统计，难以联系结构物理特征和临界状态，以及实测资料与临界状态间映射关系模糊等问题，本文提出了一种基于有限元正反分析的特高拱坝实时风险率监测分析模型，用于及时诊断大坝服役风险，避免灾难发生。首先，建立了基于结构分析法的大坝实时风险率模型；其次，采用SSA-MSVR算法反演确定了坝体与地基综合物理力学参数；然后，通过塑性应变能联合突变判据计算了极限状态下的大坝服役超载安全系数，确定了临界变形；最后，根据工程可靠度理论及拱坝安全规范，建立了特高拱坝结构风险率实时预警模型，并应用于西南某特高拱坝。成果表明：该模型将实测数据从概率空间转换到状态空间，可有效链接特高拱坝变形监测资料与工程临界状态间的关系，准确地实现了特高拱坝的结构安全监测预警；利用SSA-MSVR模型进行坝体弹性模量与坝基变形模量的优化反演，可有效提升反演效率。成果可用于特高拱坝长期工作性态评估和风险率实时管控。

关键词：有限元正反分析实时风险率工程可靠度监测预警

基于遗传模糊PID算法的倒立摆稳摆抑噪抗扰实验与分析

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海军工程大学学报 2024年第4期36卷 98-106页

作者：周浩董理詹明锟海军工程大学兵器工程学院武汉430033

倒立摆稳摆控制原理应用的实际工程需求牵引,使倒立摆成为检验各类控制算法的理想替代实验研究平台。因此,将倒立摆摆杆的姿态稳定控制和抑噪抗扰作为研究内容,以理论分析、编程实现、仿真实验和实物实验验证作为研究手段,聚焦控制器设... 详细信息

倒立摆稳摆控制原理应用的实际工程需求牵引,使倒立摆成为检验各类控制算法的理想替代实验研究平台。因此,将倒立摆摆杆的姿态稳定控制和抑噪抗扰作为研究内容,以理论分析、编程实现、仿真实验和实物实验验证作为研究手段,聚焦控制器设计的优化。首先,引入模糊控制对PID参数调节进行优化,改固定参数调节为在线参数调节,旨在提高系统的鲁棒性与抗扰性;然后,运用遗传算法的量化因子和比例因子完成调节参数的在线寻优,通过设计适应度函数和选择算子,经过选择、交叉、变异不断演化迭代,最终获取最佳适应度个体、找到最优解,通过仿真验证遗传模糊PID算法突出的抑噪抗扰优势;最后,基于该控制策略进行倒立摆实物实验,验证了其指令跟踪有效性的结论。该研究表明:遗传模糊PID算法具有良好的指令跟踪和抑噪抗扰性能,具有一定的工程应用价值。

关键词：倒立摆模糊控制遗传算法抑噪抗扰

揭示下一代高通量测序在传染病诊断中的潜力:挑战与前景

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Science Bulletin 2024年第11期69卷 1586-1589页

作者：陈宏斌詹明华刘思 Francois Balloux 王辉 Department of Clinical Laboratory Peking University People’s HospitalBeijing 100044China UCL Genetics Institute University College LondonLondon WC1E 6BTUK

Pathogen identification for infectious disease diagnosis is crucial and can be achieved through direct isolation of microbes or indirect detection based on the host immune system. Clinical metagenomic next-generation sequencing(mNGS) is an emerging technology that comprehensively analyzes genetic material(DNA and RNA) from both microbes and the host. It does not rely on prior knowledge of a pathogen's genome. This article reviews the clinical utility of mNGS in diagnosing infectious diseases and current technical difficulties.

关键词：传染病诊断 diagnosis Clinical

基于KPCA-NGO-LSSVM的混凝土坝变形预测模型

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水电能源科学 2024年第8期42卷 127-131页

作者：詹明强陈波袁志颖福建水口发电集团有限公司福建福州350001 河海大学水利水电学院江苏南京210098 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司湖南长沙410014

变形作为最直观的监测指标,常用来反映大坝的服役性态变化。为建立更加符合混凝土坝变形的预测模型,实现更高精度的混凝土坝变形预测,针对混凝土坝变形序列呈现不确定性和非线性的特征,将核主成分分析(KPCA)引入最小二乘支持向量机(LSS... 详细信息

变形作为最直观的监测指标,常用来反映大坝的服役性态变化。为建立更加符合混凝土坝变形的预测模型,实现更高精度的混凝土坝变形预测,针对混凝土坝变形序列呈现不确定性和非线性的特征,将核主成分分析(KPCA)引入最小二乘支持向量机(LSSVM)来约简因子关系,降低预测模型的输入维数和复杂度,同时使用北方苍鹰优化算法(NGO)对最小二乘支持向量机进行参数寻优,构建了基于KPCA-NGO-LSSVM的混凝土坝变形预测模型。工程实例表明,KPCA-NGO-LSSVM模型相比传统多元线性回归(MLR)、LSSVM、KPCA-LSSVM的预测值与实际值的拟合效果更好,预测精度更高,能更有效地预测混凝土坝变形。

关键词：混凝土坝核主成分分析北方苍鹰算法最小二乘支持向量机变形预测