面向ASP应用的多目标物流配送路径算法研究

探讨了在将第四方物流和ASP引入到物流配送活动中后，如何规划物流配送中车辆安排和路线优化的MVRP问题。提出了一种先分类再确定路线的二阶段法优化算法，该算法首先采用“容重比平衡法”确定车辆配装，然后设计一种改进遗传算法对配送路线进行优化。通过改进遗传算法进行“群体位元交配”、变异率逐代递减等操作来优化多车辆配送路线，避免搜索范围过小和陷入局部最优现象，最后采用固定字串长度(FSL)的二元矩阵编码方式解决了各车辆配送站点数目不相同的问题。     

低碳闭环物流网络模糊目标规划模型及算法

为了解决模糊环境下的低碳闭环物流网络设计问题,综合考虑网络中的模糊性、碳排放和响应能力问题,对于设施是否联合以及设施选址和节点间的运输路线决策,采用具有不同重要性和优先级的模糊目标规划方法,以最小化物流成本、最少化碳排放量和最大化响应能力为目标,建立了闭环物流网络模糊混合线性规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写了一个基于路线编码的遗传算法代码,分别利用遗传算法和CPLEX对若干算例的求解结果进行对比分析,结果验证了所提遗传算法的可行性,并通过例子验证了模糊目标规划模型可以解决3个目标之间的冲突,表明了其决策的有效性和实用性。     

重载货车坡道行驶制动鼓温升模型研究

针对重载货车在长大下坡路段行驶事故频发的问题,基于升温和降温两个过程,采用理论建模和试验研究相结合的方法,建立了持续制动装置和行车制动器联合作用时的重载货车坡道行驶制动鼓温升模型,对重载货车长大下坡行驶温升特性进行研究,计算车辆行驶时的制动鼓温度,预测制动鼓效能失效位置,从而确定设置控速设施的位置。     

月球车坡路行驶地面力学模型与运动性能分析

坡路是崎岖月面环境的典型路况,在分析月球车轮地相互作用模型基础上,建立月球车坡路行驶地面力学模型.同时考虑到前面车轮对月壤扰动变形的影响,在表征不同车轮的沉陷量时,引入沉陷率系数.建立月球车三维可视化仿真平台,并通过对比仿真试验结果与实车试验数据,验证仿真的正确性.通过月球车坡路行驶运动过程仿真分析,给出月球车坡路行驶运动控制策略:当坡度角大于26.6°时,应进行避障,而当月球车具有足够的车轮牵引力时,应控制车轮速度,使月球车在最佳滑转率下行驶.     

路面不平度对车辆行驶动力学模型的简化研究

通过理论分析,建立路面对四轮汽车输入的时域模型,时其进行动力学仿真.建立行驶动力学的汽车模型,代入路面随机输入的不平度变量,该模型可保证实时精度,以利于车体的设计计算.     

集成化汽车行驶称重系统的算法研究与精度分析

本文对自主研发的一款新型基于敏感元件式高精度集成化汽车行驶称重系统的算法进行了研究,并针对在称重过程中对称重系统的输出值产生影响诸多因素的分析,提出了有效的神经网络计算模型;同时对汽车行驶称重系统精度的定义和划分进行了进一步研究。通过具体的实车试验验证该算法的可行性,且达到了较高的精度要求,从而可以得出本行驶称重系统可用于交通数据采集和辅助实施超载检查。     

汽车行驶安全监控电源管理的研究

介绍汽车行驶安全监控电源管理的研究。该方法是探讨通过将轮胎转动的机械动能转换为电能的无电池供应、制动唤醒、休眠等技术,减小工作时间,增加休眠时间来降低功耗,满足系统工作要求。     

基于遗传算法的汽车行驶平顺性优化仿真

为了探讨遗传算法应用于汽车行驶平顺性仿真的可行性,以1/4汽车两自由度振动模型为对象,建立了汽车行驶平顺性优化仿真模型,运用遗传算法对该优化仿真模型进行了求解.优化前后汽车行驶平顺性指标的对比结果表明,遗传算法用于汽车行驶平顺性优化仿真取得了较好的效果,可以进一步应用于基于高自由度汽车振动模型的汽车行驶平顺性仿真优化问题中.     

基于遗传算法的车辆跟驰行驶模糊控制研究

针对车辆安全跟驰行驶问题,利用三种常用车辆跟驰行驶安全距离,通过最小二乘法对安全距离进行拟合,得到一种改进的安全距离;根据两车之间的相对速度、安全距离和实际距离的差值,基于模糊推理理论,建立一个双输入单输出的车辆跟驰行驶模糊控制器;针对隶属函数由专家经验选取的局限性,采用遗传算法对隶属函数进行优化,得到基于遗传算法的车辆跟驰行驶模糊控制器,并在Matlab/Simulink软件中建立仿真模型。最后,分别对前导车匀速和匀减速两种工况进行仿真验证,仿真结果表明优化后的控制器提高车辆跟驰行驶的平稳性。     

基于特征的模型多目标优化分割算法

为了减少人为因素对分割结果的影响,提高计算精度和效率,保证分割方案的合理性,提出一种基于特征的模型分割算法,通过特征识别、可加工性分析,分割面获取及分割方案多目标优化4个主要步骤完成模型分割。由于分割过程中需要考虑多个目标函数,故将遗传算法多目标优化应用于分割过程中,通过对分割面和分割顺序的优化获得最优化分割结果,并以具体实例验证了算法的可行性。     

不确定需求和旅行时间下的车辆路径问题

针对一类不确定需求和旅行时间下的随机车辆路径问题,建立了一个随机规划模型,提出了一种带有自适应机制的改进遗传算法。该算法引入自适应选择机制,采用了新的交叉算子。选取两种不同规模的随机车辆调度问题,分别采用该算法和基于边重组的改进遗传算法进行求解,并通过对计算结果进行对比分析,分别针对自适应选择机制和新的交叉算子做了讨论。结果表明,所提算法不仅取得了更好的优化结果,而且具有更快的收敛速度。     

基于时间竞争的配送系统多目标决策模型研究

在基于时间竞争环境下设计配送系统时,除了考虑系统的总费用最小外,还应考虑系统的总配送响应时间最短.根据建模的假设条件,建立了基于时间竞争的配送系统多目标非线性规划模型,按照模型决策空间所具有的特殊结构,设计了一种求解模型的启发式算法.用实际调研的数据作为算例对模型进行了数值演算,结果表明,模型实用,算法有效.     

飞机地面压力加油延迟时间的算法研究

从流体网络算法和时间微分思想出发,建立了一种用于计算飞机地面压力加油延迟时间的计算模型,模型很好地解决了飞机地面压力加油系统管路复杂,加油延迟时间计算困难的问题.针对某型飞机地面压力加油系统的具体要求,计算了在一定地面加油压力下,各组油箱的满油延迟时间.计算结果用于某型飞机地面压力加油系统的验证计算,效果良好.该计算模型对飞机地面压力加油系统的设计及性能分析具有指导意义.     

两级分销网络选址——配送问题的模型及算法

为合理设计企业分销网络,提出两级分销网络选址一配送问题,研究在由工厂、配送中心和客户组成的且只销售一种产品的两级分销网络中,从若干候选点里确定已知个数的配送中心的位置以及工厂到配送中心和配送中心到客户的配送方案,使得在满足工厂和配送中心能力限制、客户产品需求、配送中心最小转运量和最小配送量的前提下,包括配送中心选址固定费用、从工厂到配送中心和配送中心到客户的配送费用在内的总费用最小,构建该问题的混合整数线性规划模型,并设计0-1和优先权混合编码的遗传算法。通过对1个演示算例和1组包括2～10个工厂、5-100个配送中心候选点、20-400个客户、6～20个需建设配送中心数的随机生成算例的计算分析,表明了所提方法的可行性和有效性。     

管道泄漏检测中自适应时间延迟估计方法的设计

介绍了用自适应时间延迟估计方法设计管道泄漏检测系统的过程,详细阐述了其工作原理、自适应时间延迟估计方法及最小均方(LMS)自适应时间延迟估计算法,简要说明了其工作特点。     

Robust image signal-to-noise ratio estimation using mixed Lagrange time delay estimation autoregressive model

A new technique based on the statistical autoregressive (AR) model has recently been developed as a solution to signal-to-noise (SNR) estimation in scanning electron microscope (SEM) images. In the present study, we propose to cascade the Lagrange time delay (LTD) estimator with the AR model. We call this technique the mixed Lagrange time delay estimation autoregressive (MLTDEAR) model. In a few test cases involving different images, this model is found to present an optimum solution for SNR estimation problems under different noise environments. In addition, it requires only a small filter order and has no noticeable estimation bias. The performance of the proposed estimator is compared with three existing methods: simple method, first-order linear interpolator, and AR-based estimator over several images. The efficiency of the MLTDEAR estimator, being more robust with noise, is significantly greater than that of the other three methods.     

基于DTC-LS的加速度计动态模型参数辨识

加速度计动态模型对描述和分析其动态特性具有重要作用。针对加速度计绝对法冲击激励校准中未知延迟时间对加速度计动态模型参数辨识精度的影响,提出了一种基于延迟时间修正(DTC)和最小二乘(LS)的加速度计动态模型参数辨识方法,该方法将延迟环节引入加速度计动态模型中,使用加速度计冲击激励与响应数据的傅里叶变换估计频率响应函数,采用LS方法和极小化相位误差准则函数迭代修正延迟时间,并利用延迟时间修正后的加速度计冲击激励与响应数据,辨识加速度计动态模型参数。仿真实验和加速度计绝对法冲击激励校准实验表明,该方法能够有效地消除延迟时间对加速度计动态模型参数辨识的影响,辨识获得的加速度计动态模型参数具有较高精度。     

Real-time image quality assessment with mixed Lagrange time delay estimation autoregressive (MLTDEAR) model

A proposal to assess the quality of scanning electron microscope images using mixed Lagrange time delay estimation technique is presented. With optimal scanning electron microscope scan rate information, online images can be quantified and improved. The online quality assessment technique is embedded onto a scanning electron microscope frame grabber card for real‐time image processing. Different images are captured using scanning electron microscope and a database is built to optimally choose filter parameters. An optimum choice of filter parameters is obtained. With the optimum choice of scan rate, noise can be removed from real‐time scanning electron microscope images without causing any sample contamination or increasing scanning time.     

大滞后过程的模糊免疫自整定PID控制

目前大滞后过程的控制问题仍然是控制理论研究的重要课题,本文研究提出了一种模糊免疫PID控制器,针对一阶大时滞模型进行数字仿真。仿真结果证明了该方案在一定的时滞范围内具有很好的动静态响应特性和较强的鲁棒性,为解决大滞后过程的控制问题提供了一种可行的方法。     

随机需求和提前期环境下的精确库存成本建模

在随机需求和随机提前期环境下,用传统的方法对库存成本进行建模时,得到的结果是不精确甚至是错误的,在需求分布不规则时则很难进行成本的精确建模.为解决这类问题,使用微元法的建模思想,对随机需求和随机提前期环境下的(Q,r)库存成本模型进行了精确的建模,并在建模过程中考虑了需求离散抵达和连续抵达两种情形.针对最常见的需求依泊松流抵达的情形,进行了精确的建模并分析其属性.最后,使用遗传算法进行了仿真分析.