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2.
4.
6.
传统多层穿梭车存储系统(Multi-Tier Shuttle Warehousing System,MTSWS)中拣选台前端的输送线成为制约系统拣选效率的主要因素,为进一步增强多穿系统的灵活性,提高拣选效率,提出基于Robot输送的多层穿梭车仓储系统,首先设计该系统的组成设备、整体布局及拣选作业流程,然后运用开环排队网络(Open Queuing Network,OQN)建模方法,建立订单服务时间模型,从订单服务时间、Robot等待时间和Robot利用率等系统性能,进行订单到达率和Robot数量敏感度分析,发现当存储容量越大,订单到达率越高或变动幅度越高时,基于Robot输送的多层穿梭车存储系统的优势越明显。 相似文献
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8.
以聚苯乙烯(PS)大分子单体和异戊二烯为共聚单体,四氢呋喃为调节剂,正丁基锂为引发剂,三异丁基铝为助引发剂,脂肪族缩水甘油醚为官能化改性剂,采用一锅法经活性负离子共聚合制得以聚异戊二烯为主链、PS为规整侧链,且末端含星形聚环氧乙烷链段的极性化梳形聚(异戊二烯-g-苯乙烯-s-环氧乙烷)(PI-g-PS-s-PEO),利用凝胶渗透色谱仪、傅里叶变换红外光谱仪、差示扫描量热仪等对所制备的PI-g-PS-s-PEO进行了表征,并考察了PI-g-PS-s-PEO中聚环氧乙烷链段(PEO)质量分数(w_(PEO))的影响因素。结果表明,产物具有分子结构可设计、分子量分布窄等优点。此外,PS大分子单体分子量对w_(PEO)无影响,减小缩水甘油醚分子量、增加其用量及延长封端反应时间均可提高w_(PEO),且w_(PEO)在0.1%~1.8%可调。 相似文献
9.
针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相关性分析,以此确定对负荷影响较密切的因素,随后建立分类器得到各主要影响因素与各负荷类别之间的关系为后续预测模型奠定基础。对预处理后得到的不同类型的负荷数据采用最小二乘支持向量机方法建立不同的负荷预测模型。以南方某发达城市2008年的负荷数据作为算例验证数据,将本文所提负荷预测方法所得结果与未经数据预处理的负荷预测方法所得结果进行比较,结果表明本文提出的方法得到的预测结果精度较传统方法提高约6%。 相似文献
10.