动车组车体生产物流系统建模及仿真优化

为了分析某轨道交通装备制造企业动车组车体生产、装配物流系统存在的瓶颈环节,优化其生产作业流程,降低企业生产成本,利用Petri网对该典型的离散事件系统进行了建模,描述了系统中各事件的相互关系,分析了车体生产装配流程中存在的问题。运用Witness仿真软件对该系统进行了仿真,得到了制约车体生产物流系统生产效率提高的瓶颈,并对该系统进行了优化,使生产率提高了17.1%。     

基于加权组合模型的短时交通流预测研究

为了改善城市路网中短时交通流预测效果,提高预测精度,设计了一种基于改进的K近邻非参数回归和小波神经网络加权组合的短时交通流预测方法.针对K近邻非参数回归预测方法搜索量大、相似性差等问题,采用基于交叉口相关系数加权的欧氏距离选择K近邻值.小波变换与神经网络有机结合形成的前馈型网络,对非平稳的输入信号能够呈现出良好的时频特性和变焦能力,对短时交通流预测效果有着明显的提升.通过算例分析,说明所设计的预测方法能够获得比较精确的短时交通流预测结果.     

基于Petri网和Witness的转向架生产装配系统的建模及仿真优化

转向架的生产、装配属于典型的离散事件系统,为了使某机车厂满足市场需求,降低生产成本并提升竞争力,利用Petri网对CRH2型动车组转向架生产装配系统进行了建模,描述了系统中事件的相互关系,直观地展现了转向架的生产装配流程。并在上述基础上,运用Witness软件进行仿真,找到了制约生产装配系统生产效率提高的瓶颈问题,并对系统进行优化,使生产率提高了36. 7%。