基于预约策略的港外集卡送取箱双目标优化模型

针对集疏港高峰时段，因集卡不均衡到达港口造成的闸口、堆场以及公路运输网络的拥堵，提出在有效的预约机制下，通过划分某时段的预约时间窗与预约份额，以效益最大化为原则，优化到达各进出口箱区完成送取箱任务的港外集卡调度计划.以所有港外集卡作业总时间与集卡调用数量对应的双目标成本值最小为目的，建立港外集卡送取箱预约优化模型，并用设计改进的遗传算法对模型进行求解.最后通过算例对模型和算法的有效性进行了验证.结果表明，所构建的模型能够有效降低港外集卡的调用数量以及港外集卡的在港时间，可以为港口与运输企业提高经济效益.     

融合音节部件特征的藏文命名实体识别方法

藏文命名实体识别是藏语自然语言处理的基础任务，是完成机器翻译、网络舆情检测和知识图谱构建等任务的前提.传统的基于深度学习的藏文命名实体识别将藏文音节(字嵌入)作为模型输入的方法容易忽略藏文音节的局部特征.针对这一问题，本文提出了一种融合构成藏文音节部件特征和藏文音节特征的藏文命名实体识别神经网络模型SL-BiLSTM-CRF(syllable level long short-term memory conditional random field).其中，SL模块对构成音节的部件信息和藏文的单个音节进行特征编码，将两种不同模态的特征融合之后送入BiLSTM模型进行特征提取并预测实体标签，再通过CRF对BiLSTM模型的预测结果进行矫正，最终输出藏文实体识别结果.实验证明，该方法在藏文命名实体识别任务中相比基于单个藏文音节(字嵌入)的BiLSTM-CRF模型的F₁值提高了1.58个百分点，验证了该方法在藏文命名实体识别任务中的有效性.     

装备视情维修与备件库存联合优化决策

研究周期检测条件下装备视情维修与备件库存的联合优化问题。针对相同多部件系统,根据系统的退化状态和备件库存状态确定维修需求,建立了以系统检测周期、预防维修阈值和备件安全库存阈值为决策变量,以平均费用率最低为目标的联合维修决策模型。在模型求解过程中,利用退化状态空间划分法分析各决策点的维修需求,在系统的联合概率密度求解的基础上,确定维修组合概率和备件库存状态概率。最后,通过末制导雷达某部件系统的实例计算,验证了优化方法的有效性,另外还通过灵敏度分析,探讨了相关参数对模型的影响。     

箱型柱制作工艺研究与应用

本文主要论述了钢结构箱型柱制作工艺存在的问题，介绍了钢结构箱型柱制作工艺的发展方向。提出了生产工艺的改进措施，通过结合实际对箱型柱工艺的创新，有效地集更新、整合、完善于一体，达到了使产品外观质量和摊上合格率同步提升目的。     

新型矿用气相色谱仪气路系统

现有的矿用气相色谱仪在分析速度和精度方面存在着不足。通过对矿用气相色谱仪气路系统的分析研究,引用色谱柱塔板理论以及速率理论,结合在实际工作中积累的经验,首次提出一种新型的气路系统——采用毛细管色谱柱与双柱箱结合的研究方案。该方案通过实验分析,给出各通道色谱图以及精确度的相对标准偏差。结果表明:采用毛细管色谱柱与双柱箱结合的气路系统,其相对标准偏差最大为为0.98%,分析时间为7.5 min,与国内现有矿用气相色谱仪的相对标准偏差1.2%、分析时间12 min相比,在分析精度与分析速度方面有较大提高,能够应用于煤炭自燃火灾的防治中,可以为煤炭自燃的防治提供快速精确的气体分析数据。     

自平衡测试法在客运专线车站建设中的应用

<正>近年来,随着高层建筑和基础设施建设的迅猛发展,作为深基础的一种,桩基以其独特的优势得到了建筑业的广泛青睐,其使用范围不断扩大,使用量不断增加。在这种情况下,找出一种能准确判断桩基承载力、桩基沉降等相关情况的有效方法,     

烟丝库翻箱机的使用与改进

本文介绍了烟丝库移动式翻箱倒料机的工作流程,并针对在运行中容易发生故障的原因进行分析,提出了改进的方案,采用的改进方案大大减少了故障的发生,有效地保证了烟丝的供应。     

基于自动夹紧控制的减速箱端盖与箱体结合面加工夹具的设计分析

本文根据减速箱端盖与箱体结合面的基本结构特点，提出了基于气动夹紧机构的原理的夹具设计方案，通过此方案的提出，确定加工工序，最后能够在满足要求的情况下获得足够精度，取得良好的加工效果。     

基于Altair Inspire Studio的活塞头部件有限元分析及轻量化设计

利用Altair Inspire Studio软件建立活塞头部件优化模型,对原模型进行了有限元分析与轻量化设计,并进行了拔模、对称、挤出等工艺方案的优化对比,结果显示:在双向拔模与双向对称工艺下,优化后的活塞头模型质量较原模型减少了48.6%,模型在工况下的最小安全系数为3.1,满足零件的强度与轻量化设计要求,为活塞头部件的轻量化设计提供了新的思路与可行性方案。