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题名考虑Gauss移动热源瞬态效应的传热结构拓扑优化
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作者
周崇伟
赵清海
陈建良
时高松
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机构
青岛大学机电工程学院
青岛大学电动汽车智能化动力集成技术国家地方联合工程研究中心
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出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2024年第1期72-84,共13页
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基金
国家自然科学基金(52175236)。
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文摘
针对热源位置随时间发生变化的结构热传导问题,考虑Gauss移动热源进行瞬态热传导拓扑优化设计.分别以整个时间历程内传热结构散热弱度最小化与区域温度最大值最小化为设计目标,体积分数为约束条件,采用伴随变量法推导目标函数与约束条件的敏度信息,借助移动渐进线法更新设计变量,研究了不同Gauss热源移动路径与移动速度对拓扑优化结果的影响.结果表明,瞬态拓扑结构相较于稳态结果具有明显时变性,同时最佳传热构型受到热源加热时间和移动速度及路径的多重影响.
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关键词
瞬态效应
Gauss移动热源
拓扑优化
散热弱度
传热结构
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Keywords
transient effect
Gaussian moving heat source
topology optimization
heat dissipation
heat trans-fer structure
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
O39
[理学—工程力学]
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题名基于PPO算法的自动驾驶人机交互式强化学习方法
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作者
时高松
赵清海
董鑫
贺家豪
刘佳源
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机构
青岛大学机电工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第9期2732-2736,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52175236)。
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文摘
针对当前自动驾驶领域中深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)所面临的高计算性能需求和收敛速度慢的问题,将变分自编码器(variational autoencoder,VAE)和近端策略优化算法(proximal policy optimization,PPO)相结合。通过采用VAE的特征编码技术,将Carla模拟器获取的语义图像有效转换为状态输入,以此应对DRL在处理复杂自动驾驶任务时的高计算负担。为了解决DRL训练中出现的局部最优和收敛速度慢的问题,引入了驾驶干预机制和基于驾驶员引导的经验回放机制,在训练初期和模型陷入局部最优时进行驾驶干预,以提升模型的学习效率和泛化能力。通过在交通路口左转场景进行的实验验证,结果表明,在驾驶干预机制的帮助下,训练初期模型的性能提升加快,且模型陷入局部最优时通过驾驶干预,模型的性能进一步提升,且在复杂场景下提升更为明显。
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关键词
自动驾驶
深度强化学习
特征编码
驾驶干预
经验回放
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Keywords
autonomous driving
deep reinforcement learning
feature encoding
driving intervention
experience replay
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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