多优化目标视角下高铁站到发线运用计划编制

在给定列车运行图和车站候车厅布局的前提下,研究高速铁路车站到发线运用问题。以股道和道岔的相容性约束作为前提,分析检票口附近固定座位数量和检票口与站台的通道距离,以增强车站作业计划稳定性、列车站内走行距离最短和最大化满足候车厅布局为3个优化目标,建立了到发线运用的0-1整数规划模型。针对模型特点,采用Lingo编程进行求解,最后通过某客运站为例证明该模型的有效性。结果表明,该模型能准确描述实际问题,适用于大型高铁站的股道分配问题。     

融合分段编码与仿射机制的相似案例匹配方法

相似案例匹配任务旨在判断2篇裁判文书所描述的案件是否相似,通常被看作裁判文书的文本匹配问题,在司法审判过程中具有重要的应用。现有深度学习模型大多将案例长文本编码为单一向量表示,模型很难从长文本中学习到裁判文书之间的细微差异。考虑到案例文本各部分的内容较为固定,本文提出将案例长文本拆分为多个片断并分别编码,以便获取不同部分的细微特征;同时,采用可学习仿射变换改进相似度打分模块,使模型学习到了更多细微的差异,进一步提高了案例匹配的性能。在CAIL2019-SCM数据集上的实验结果表明,本文提出方法与现有方法相比准确率提升了1.89%。     

车用爪极发电机的不同部件对气动噪声的影响

为了明确车用爪极发电机在高转速下不同部件对气动噪声的影响，对车用爪极发电机的气动噪声进行了数值模拟研究，并进行了车用爪极发电机的空载声功率实验，验证了数值模拟的准确性；采用有无前后风扇、爪极，采用圆柱包络体代替爪极方案确定各阶次噪声的来源，明确了前后风扇、爪极对不同阶次噪声的贡献水平。结果表明：在高转速下偶极子是主要噪声源类型；前风扇主要影响8,10,12和16阶次气动噪声，去除前风扇12,16阶次噪声分别降低了6.54 dB(A)和9.04 dB(A);后风扇主要影响6,8和10阶次噪声，去除后风扇噪声分别降低了11.75,2.42,7.38 dB(A);有无爪极对气动噪声影响较小，但采用圆柱包络体代替爪极对气流流动会产生影响，使8阶次噪声有一定变化，这也表明前后风扇是气动噪声产生的重要源头。