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公开(公告)号：CN116611518A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310590085.2
申请日：2023-05-24
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的列车临时停车策略的优化方法，其特征在于：包括环境模块、知识模块、经验回放池和多个智能体；所述优化方法包括：所述知识模块将临停指令序列分发给各个智能体；各个智能体均采用Actor‑Critic算法与环境模块交互以获取临停时间序列和经验数组；将各个智能体获取的经验数组均放入经验回放池；当经验回放池满载后，各个智能体均从经验回放池中随机抽取经验数组对各自对应的策略网络参数和价值网络参数进行更新。采用本发明的方法提高了列车临停策略的优化速度和质量，进而提高了列车临停的准确度和乘坐舒适性。
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公开(公告)号：CN117113175B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311017584.9
申请日：2023-08-11
IPC: G06F18/241 , G01N27/83 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于旗鱼优化算法的桥梁拉吊索锚固区损伤识别方法，包括以下步骤：建立拉吊索简支梁有限元模型；基于建立的拉吊索简支梁有限元模型，输入所设损伤状态模拟各类实际损伤，计算各单元的相对模态应变能，从而定位出结构单元的伪损伤，进而定位出拉吊索锚固区的损伤位置；将定位出的损伤拉吊索锚固区索体作为结构中的待识别变量，利用旗鱼优化算法对构建的目标函数进行迭代计算，直到目标函数达到最小值或者迭代结束，最后输出损伤位置对应的损伤程度。本发明一种基于旗鱼优化算法的桥梁拉吊索锚固区损伤识别方法，能够准确定位支点部位损伤位置、识别出损伤程度，并具有良好的抗噪能力。
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公开(公告)号：CN117113175A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311017584.9
申请日：2023-08-11
IPC: G06F18/241 , G01N27/83 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于旗鱼优化算法的桥梁拉吊索锚固区损伤识别方法，包括以下步骤：建立拉吊索简支梁有限元模型；基于建立的拉吊索简支梁有限元模型，输入所设损伤状态模拟各类实际损伤，计算各单元的相对模态应变能，从而定位出结构单元的伪损伤，进而定位出拉吊索锚固区的损伤位置；将定位出的损伤拉吊索锚固区索体作为结构中的待识别变量，利用旗鱼优化算法对构建的目标函数进行迭代计算，直到目标函数达到最小值或者迭代结束，最后输出损伤位置对应的损伤程度。本发明一种基于旗鱼优化算法的桥梁拉吊索锚固区损伤识别方法，能够准确定位支点部位损伤位置、识别出损伤程度，并具有良好的抗噪能力。
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公开(公告)号：CN116573019A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310590078.2
申请日：2023-05-24
Applicant: 重庆交通大学
IPC: B61L27/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种无人驾驶列车的多场景停车控制方法，其特征在于：涉及的硬件包括列车控制调度中心、中心云计算模块和多个边缘云计算模块；所述控制方法包括：边缘云计算模块采集训练数据，中心云计算模块采用知识蒸馏的方法训练并轻量化正常停车深度学习模型，边缘云计算模块与中心云计算模块相结合采用模型聚合的方法训练临时停车深度学习模型，各个边缘云计算模块利用正常停车深度学习模型和临时停车深度学习模型分别控制对应子线路上运行列车的正常停车和临时停车。采用本发明所述的控制方法，能实现对无人驾驶列车的多场景停车控制，还能提高停车精度、减小通信压力。
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