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1.
为高效调配露天矿卡车运输,进一步降低矿山企业运输成本,提出一
种新的基于 NSGA-Ⅲ和道路运输
能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法。 在车流规划阶段,以卡车总运输
量和卡车非作业时间最小为目标,以矿山
各生产要素和生产原则为约束,建立多目标数学模型。 采用 NSGA-Ⅲ多目
标遗传算法进行求解,求解出当前场景下
完成矿山任务需要启用的最少卡车数量,以及理想的车流规划。 在运输实
时调度阶段,提出道路运输能力饱和度的
调度策略,并和固定派车法组成综合调度方法来调整车流。 在某露天矿实
验结果表明:该方法提供了合理的车流规
划,在完成道路车流目标的同时,有效减缓了道路的拥挤程度,减少了卡车在
装载点和卸载点排队发生的频率,能对
矿山系统正常情况和特殊情况进行处理,实现了实时调度卡车排队最优。 相似文献
2.
设计了基于Web的3D模型浏览与交互系统,主要采用基于WebGL的第三方库Three.js来实现。该系统的建立主要包括场景的构建、场景的交互控制和模型的云存储。模型是场景构建的前提,用户可从外部导入所需模型或利用系统自带的简单模型进行模型的构建。场景交互技术主要包括模型的平移、旋转、缩放、拾取、剖切、3D动画模型的播放以及信息的显示等。模型的云存储是指用户可以通过登录账户将3D模型存储到服务器,日后需要时直接从服务器中加载即可。 相似文献
3.
为提高稀疏表示跟踪模型性能,提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法,将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题,构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰,选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明,在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下,所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。 相似文献
4.
5.
6.
目的 为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度,为扫地机器人配备视觉传感器,使其获得视觉感知能力,通过研究有效的垃圾检测分类模型与算法,实现对垃圾的定位与识别,引导扫地机器人对垃圾进行自动识别与按类处理,提高工作的目的性和效率,避免盲动和减少能耗。方法 选择检测速度较快的YOLOv2作为主网络模型,结合密集连接卷积网络,嵌入深层密集模块,对YOLOv2进行改进,提出一种YOLOv2-dense网络,该网络可以充分利用图像的高分辨率特征,实现图像浅层和深层特征的复用与融合。结果 测试结果表明,智能扫地机器人使用本文方法可以有效识别不同形态的常见垃圾类别,在真实场景中,测试识别准确率为84.98%,目标检测速度达到26帧/s。结论 实验结果表明,本文构建的YOLOv2-dense网络模型具有实时检测的速度,并且在处理具有不同背景、光照、视角与分辨率的图片时,表现出较强的适应和识别性能。在机器人移动过程中,可以保证以较高的准确率识别出垃圾的种类,整体性能优于原YOLOv2模型。 相似文献
8.
采用基于密度泛函理论的第一性原理计算Li嵌入VSi_2的各种可能反应的嵌Li形成能、理论比容量和体积膨胀率,从热力学上证实VSi_2可以与Li反应,并得到最有可能的反应路径为:Li嵌入VSi_2中首先生成V_5Si_3和Li_(13)Si_4;然后Li_(13)Si_4与Li反应形成Li_(21)Si_5;V_5Si_3不再与Li反应;最终态为V_5Si_3和Li_(21)Si_5。通过对嵌Li路径的分析,得到Li-Si-V三元系0K相图。进一步计算VSi_2和V_5Si_3的电子结构和弹性性质,发现嵌Li前后硅化物的导电性质没有改变,但嵌Li产物V_5Si_3的导电性和延展性优于基体VSi_2。计算结果表明:VSi_2在嵌Li过程中生成的V_5Si_3,可以作为缓解体积膨胀的缓冲相和具有更好导电性能的导电剂,从而提高其脱嵌Li的循环性能。 相似文献
9.
基于变密度法建立了正交各向异性材料结构的稳态传热拓扑优化模型,完成了变截面梁和圆锯片的传热拓扑优化,散热弱度最大分别降低了68.78%和74.82%,同时减重39.03%和23.75%;重点研究了各向异性因子和材料方向角对各向异性材料结构最优拓扑构型及散热效果的影响。结果表明:散热效果均随各向异性因子增加而增强,当各向异性因子小于和大于1时,各向异性材料结构的散热性能分别劣于和优于各向同性材料结构。变截面梁的材料方向角及各向异性因子对其最优拓扑构型及散热效果影响很大;而对于几何形状及热载荷均对称的圆锯片,其材料方向角对最优拓扑构型及温度分布无影响。变截面梁的材料方向角建议在60°~75°之间取值,在各向异性材料结构传热拓扑优化中,合理选择各向异性因子和材料方向角可获得较优拓扑构型。 相似文献
10.