检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

玉米脱粒参数多工作模式智能决策研究: 1; 作者董佳琪崔涛 +3 位作者张东兴杨丽和贤桃邢书仑《农业机械学报》北大核心 2025年第8期314-319,共6页; 针对玉米联合收获机作业过程中存在的籽粒损失严重、工作参数无法实时调节等问题,本文设计了一种玉米脱粒参数多工作模式智能决策系统,可动态调整脱粒装置工作参数,从而降低收获损失。探究了脱粒参数调控机理。开发了夹带损失监测系统... 展开更多; 关键词玉米夹带损失监测脱粒参数智能决策多工作模式; 在线阅读下载PDF 职称材料

TBM在煤矿巷道掘进中的技术应用和研究进展被引量：39: 2; 作者刘泉声黄兴 +2 位作者潘玉丛刘滨邓鹏海《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期242-259,共18页; TBM工法经济技术优势显著,正成为煤矿巷道快速掘进的一种新方法。但由于煤矿特殊的施工环境和复杂地质条件,TBM在煤矿巷道掘进中面临以下技术挑战:(1)煤矿特殊施工环境下TBM装备和矿井系统适应性设计难;(2)煤系软硬复合地层破岩机理不清... 展开更多; 关键词 TBM 煤矿巷道适应性设计高效破岩挤压变形卡机灾害分步联合控制掘进参数智能决策与控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种考虑群体智慧的直觉模糊群决策方法被引量：2: 3; 作者裴凤何雨薇 +1 位作者闫安杨爱峰《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第10期1407-1412,共6页; 在群体智慧(collective intelligence, CI)的视角下,不信任关系能够使群体探索更优的方案,而不是使群体意见过早地趋向于一个次优的方案。文章提出一种同时考虑信任关系与不信任关系的共识模型,并基于自信度和他信度确定调整参数;然后... 展开更多; 关键词直觉模糊群决策群体智慧(CI) 不信任关系共识模型调整参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度Q网络的近距空战智能机动决策研究被引量：4: 4; 作者张婷玉孙明玮 +1 位作者王永帅陈增强《航空兵器》 CSCD 北大核心 2023年第3期41-48,共8页; 针对近距空战对抗中无人机机动决策问题,本文基于深度Q网络(DQN)算法的框架,对强化学习奖励函数设计以及超参数的选择问题进行了研究。对于强化学习中的稀疏奖励问题,采用综合角度、距离、高度和速度等空战因素的辅助奖励,能够精确描述... 展开更多; 关键词空战自主机动决策深度强化学习 DQN 奖励函数智能机动参数选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名玉米脱粒参数多工作模式智能决策研究: 1; 作者董佳琪崔涛张东兴杨丽和贤桃邢书仑; 机构中国农业大学工学院; 出处《农业机械学报》北大核心 2025年第8期314-319,共6页; 基金国家现代玉米产业技术体系建设项目(CARS-02) 产业基础再造和制造业高质量发展专项(2023ZY02006)。; 文摘针对玉米联合收获机作业过程中存在的籽粒损失严重、工作参数无法实时调节等问题,本文设计了一种玉米脱粒参数多工作模式智能决策系统,可动态调整脱粒装置工作参数,从而降低收获损失。探究了脱粒参数调控机理。开发了夹带损失监测系统和脱粒参数智能调控系统。基于Simulink环境构建了脱粒参数智能决策模型,对提出的系统进行了仿真测试,结果表明,在高效收获模式及低损收获模式下,系统均能较好地达到设定目标。通过现场测试验证了智能调控系统性能,试验结果表明,低损收获模式下,夹带损失率均值为1.767%,相对传统模式下降16.536%;高效收获模式下,夹带损失率均值为2.030%,相对传统模式上升1.970%,证明了所提出的系统表现良好,能够满足实际收获作业需求。研究结果为提升玉米联合收获机智能化水平提供了技术支撑。; 关键词玉米夹带损失监测脱粒参数智能决策多工作模式; Keywords maize entrainment loss monitoring intelligent decision making for threshing parameters multiple operating modes; 分类号 S225.39 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名TBM在煤矿巷道掘进中的技术应用和研究进展被引量：39: 2; 作者刘泉声黄兴潘玉丛刘滨邓鹏海; 机构武汉大学土木建筑工程学院武汉大学岩土与结构工程安全湖北省重点实验室中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室; 出处《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期242-259,共18页; 基金国家自然科学基金资助项目(U21A20153,41941018) 湖北省重点研发计划资助项目(2021BCA133)。; 文摘 TBM工法经济技术优势显著,正成为煤矿巷道快速掘进的一种新方法。但由于煤矿特殊的施工环境和复杂地质条件,TBM在煤矿巷道掘进中面临以下技术挑战:(1)煤矿特殊施工环境下TBM装备和矿井系统适应性设计难;(2)煤系软硬复合地层破岩机理不清,高效破岩控制难度大;(3)软弱地层挤压变形卡机灾害风险大,灾害预测和安全控制难度大;(4)掘进空间狭小和粉尘水雾干扰严重,TBM掘进过程监测难度大,难以进行掘进参数决策控制和灾害预警。对此,针对TBM装备适应性设计技术,深部复合地层TBM高效破岩理论,挤压变形卡机灾害预测控制方法,掘进过程智能化决策控制技术等开展了系统研究,在TBM安全高效掘进技术方面取得了以下研究进展:(1)论述了针对煤矿特殊施工环境的TBM装备和施工工艺适应性设计技术;(2)开展了TBM滚刀贯入和线性切割试验,揭示了复合地层地应力水平、岩石强度及岩性变化、掘进控制模式、滚刀安装半径等对TBM破岩效率和破岩模式的影响机理,提出了深部复合地层TBM掘进性能评价预测方法和岩体可掘性评价方法;(3)揭示了深部煤系软弱地层TBM掘进挤压大变形卡机灾害孕育发生机理,发展了挤压变形卡机灾害孕育演化及控制过程模拟预测的FDEM(有限元-离散元耦合)方法,提出了挤压变形卡机监测预警方法,形成了TBM掘进挤压大变形卡机“大变径扩挖、掘进参数优化和分步联合支护”综合防控技术体系;(4)提出了TBM掘进过程岩-机作用信息(刀盘刀具-掘进工作面作用、围岩-护盾作用信息)实时感知技术,初步提出了TBM掘进参数自适应智能决策方法。上述研究进展将推动TBM在煤矿巷道建设中的应用和安全高效掘进技术进步。; 关键词 TBM 煤矿巷道适应性设计高效破岩挤压变形卡机灾害分步联合控制掘进参数智能决策与控制; Keywords TBM tunneling coal mine roadway adaptive design efficient rock cutting large squeezing deformation and TBM jamming disaster step-by-step combined supporting method intelligent decision-making and control method for TBM advance parameters; 分类号 TD421 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种考虑群体智慧的直觉模糊群决策方法被引量：2: 3; 作者裴凤何雨薇闫安杨爱峰; 机构合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第10期1407-1412,共6页; 基金安徽省自然科学基金资助项目(1908085MG223) 合肥工业大学教学研究资助项目(JYXM2009)。; 文摘在群体智慧(collective intelligence, CI)的视角下,不信任关系能够使群体探索更优的方案,而不是使群体意见过早地趋向于一个次优的方案。文章提出一种同时考虑信任关系与不信任关系的共识模型,并基于自信度和他信度确定调整参数;然后将其应用于直觉模糊群决策问题。该方法不仅可以提高群体共识度,还可以提高群体智慧水平;最后通过实例验证了该方法的有效性和适用性。; 关键词直觉模糊群决策群体智慧(CI) 不信任关系共识模型调整参数; Keywords intuitionistic fuzzy group decision-making collective intelligence(CI) distrust relationship consensus model adjustment parameter; 分类号 N36 [自然科学总论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度Q网络的近距空战智能机动决策研究被引量：4: 4; 作者张婷玉孙明玮王永帅陈增强; 机构南开大学人工智能学院天津市智能机器人重点实验室; 出处《航空兵器》 CSCD 北大核心 2023年第3期41-48,共8页; 基金国家自然科学基金项目(62073177,61973175)。; 文摘针对近距空战对抗中无人机机动决策问题,本文基于深度Q网络(DQN)算法的框架,对强化学习奖励函数设计以及超参数的选择问题进行了研究。对于强化学习中的稀疏奖励问题,采用综合角度、距离、高度和速度等空战因素的辅助奖励,能够精确描述空战任务,正确引导智能体的学习方向。同时,针对应用强化学习超参数选择问题,探究了学习率、网络节点数和网络层数对决策系统的影响,并给出较好的参数选择范围,为后续研究参数选择提供参考。空战场景的仿真结果表明,通过训练智能体能够在不同空战态势下学习到较优的机动策略,但对强化学习超参数较敏感。; 关键词空战自主机动决策深度强化学习 DQN 奖励函数智能机动参数选择; Keywords air combat autonomous maneuvering decision-making deep reinforcement learning DQN reward function intelligent maneuver parameter selection; 分类号 TJ76 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程] V212.13 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	玉米脱粒参数多工作模式智能决策研究	董佳琪崔涛张东兴杨丽和贤桃邢书仑	《农业机械学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	TBM在煤矿巷道掘进中的技术应用和研究进展	刘泉声黄兴潘玉丛刘滨邓鹏海	《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心	2023	39	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种考虑群体智慧的直觉模糊群决策方法	裴凤何雨薇闫安杨爱峰	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度Q网络的近距空战智能机动决策研究	张婷玉孙明玮王永帅陈增强	《航空兵器》 CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料