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中国重型燃油飞机的突破性动力是美国核航母的三倍,但它不能登船|中国|燃油发动机|新浪军用涡轮机。

    温家宝/观察员网络专栏作家施杨12月26日在《科技日报》上报道说,12月25日,中国第一批300MW F级重型燃气轮机定子铸件获得成功鉴定。这一进展被称为我国重型燃气轮机核心部件热端技术的首次重大突破,也是国家重大科技项目“航空发动机与燃气轮机”的最重要里程碑性成果。为了理解所谓“第一阶段重气轮机定子铸造”的意义,有必要了解该产品在燃气轮机中的地位。普通燃气轮机在总体结构上与涡扇喷气发动机相似。由压缩机、燃烧室和涡轮组成的核心发动机是关键设备。其中,火焰筒、燃气轮机、导轨、喷嘴等热气流中的热端部件是关键。燃气轮机的主要功能是将高温、高压气体的能量转化为机械功,驱动冷端部分压缩机压缩空气,使燃气轮机持续运行,其余部分作为燃气轮机的输出动力驱动发电机。或其他设备。本项目制造的第一台燃气轮机定子叶片是燃气轮机的组成部分,也是第一台接触高温高压气流的燃气轮机。定子叶片在此过程中的重要作用是进一步扩大和加速气流,同时降低气体的压力和温度,从而使涡轮中的叶片或转子连续旋转并产生功率输出。由于燃气轮机的第一级定子叶片在工作中首先接触高温气体,并且总是被气体包围,因此其工作条件极其恶劣。另外,燃气轮机启动速度快。启动和停止时,需要在短时间内实现快速加热和冷却,其中热冲击最为严重。因此,第一级定子叶片的设计需要具有。在具有足够的强度和刚度的同时,还能够承受高温、热腐蚀、热冲击,并且不能有太多的热应力。这些叶片大多是转子,与固定叶片错开,由于工艺难度大、加工要求高,长期以来我国在燃气轮机领域的研究一直不足。要么只能模仿国外结构相对简单的产品,要么利用航空工业生产的航空发动机,将其转化为燃气轮机。这些产品普遍存在性能差、功耗低的问题。此外,上世纪末,由于油气供应严重短缺,以及“以煤代油”的能源政策停滞不前,中国直到二十一世纪。根据燃烧室温度,这些重型燃气轮机可分为E、F和H级,其技术难度和先进程度也逐渐提高。2001年,在中国大规模开发F级重型燃气轮机之前,中国启动了由中国航空工业、清华大学、中国科学院工程热物理研究所、上海交通大学等单位联合设计开发的项目。联合开发的R 0110重型E级燃气轮机于2014年3月21日通过了专家组验收。在此基础上,我国许多工厂和科研机构开展了F级重型燃气轮机实验设施的建设和自主开发。R0110型重型E级燃气轮机项目是在我国开发研制的,与国家电力投资公司300MW重燃F级燃气轮机,即北京华清燃气轮机公司(前身是国家工程)开发的CGT-60F 70MW燃气轮机密切相关。2008年国家发改委批准的燃气轮机与煤气化联合循环研究中心。由于发动机从一开始就不满足于70MW功率,因此它被开发为用于国产F级300MW重型燃气轮机的技术验证设备。2016年,总设计师陈伟博士在接受北京华清CGT-60F燃气轮机设计团队采访时明确表示,开发CGT-60F的目的是借鉴国际燃气轮机巨头通用电气、西门子、三菱“小功发展”的经验。从样机入手,突破并掌握了F级燃气轮机设计制造的核心技术,采用模型放大或缩小的方法,在较短的时间内,形成一系列具有相同技术水平的不同动力燃气发动机。只要在放大/缩小过程中,压缩机的压力比、涡轮进口温度、主机结构、关键零部件、材料和加工工艺保持不变,就能够在短时间内将原型放大/缩小为一系列技术水平相同但功率大小不同的产品。ce具有上述原则,并在一定范围内扩大/缩小,无需进一步研究和开发新的内核。技术还可以节省R&D投资,缩短R&D周期,降低R&D风险。从CGT-60F型燃气轮机的第一级定子叶片出发,对300MW级F型重型燃气轮机的第一级定子叶片进行了放大。至于后者,根据《科技日报》2016年的报道,北京华清7月29日宣布,它拥有完全自主知识产权的F级重型燃气轮机CGT-60F(燃气温度1400摄氏度)三维复合倾斜涡轮第一级静叶片。完成了中国燃气轮机研究所的高温冷却效果试验。性能指标包括叶片冷却效率和叶片冷却效率。板材的温度分布优于设计要求,标志着我国重型燃气轮机核心设计制造技术的重大突破。据介绍,全三维复合斜涡轮叶片是国内外第一台重型燃气轮机叶片。与传统的直叶片相比,全三维复合斜叶片气动损失小,效率高,但叶片冷却设计困难,涉及气动、传热和强度等多学科。华清燃气轮机公司经过多年的自主创新,克服了多项设计技术难题,建立了设计体系和设计规范,并获得了11项发明专利。大型燃气轮机叶片尺寸大,高温合金坯料的精密铸造被公认为顶部铸造技术。无锡永汉公司在中国率先掌握了这一关键制造技术。CGT-60F(70MW)第一级定子叶片与300MW级F重型燃气轮机第一级定子叶片在结构上基本相同。当时的新闻报道中明确指出,CGT-60F(70MW)第一级定子叶片在汽轮机入口压力和温度恒定的条件下,无需进行任何冷却效果试验,即可直接扩大到F。300兆瓦级燃气轮机叶片。这也是目前国内第一台300MW F级重型燃气轮机独立定子铸件的技术来源。由于燃气轮机的敏感性以及与航空工业密不可分,中外媒体很容易将其使用与军事联系起来。当R0110重型燃气轮机在中国成功开发之前,许多媒体报道它将被用于各种军事场景,包括驾驶航空母舰。300MW F级重气涡轮机对于任何船来说都太大了(美国福特级核航母的推进力只有104MW)。此外,这种重型燃气轮机使用的燃料是天然气,它的使用与驱动船只的因素几乎没有关系。这些重型燃气轮机不适合于船用,而是更简单的发电机。这些燃气轮机的主要目的是发电。一般来说,小型动力燃气轮机适用于发电机组独立循环系统,也称为开式循环。它具有安装速度快、启停灵活等优点,主要用于电网、交通运输和工业电力系统的高峰负荷调节。大型燃气轮机,如300MW级F重型燃气轮机,适用于由发电机和配套余热锅炉组成的循环系统。当使用燃气轮机发电时,它们也可以在工作后通过余热锅炉从燃气轮机中回收高温废气,并将其转换成蒸汽或热水,或者继续发电,例如蒸汽轮机,或者用作电源。加热还用于通过将废热锅炉的蒸汽注入燃气轮机来提高燃气轮机的产量和效率。无论采用哪种形式,这种发电方式的燃料利用率都远高于普通的内燃机和外燃机,具有良好的经济效益。

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决安元鼎_新闻资讯 英文网了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

   &nb速写培训_基因工程技术网sp;现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的采用英文_关于科学家的小故事网任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下墙体彩绘价格_纪念册封面网一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随朱颜血全集_光猪网机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上物理地址查询_公路保护条例网下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

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    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

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