数字孪生技术在自动化码头智能调度系统设计中的应用

本文探讨了数字孪生技术在自动化码头智能调度系统设计中的应用,通过构建多层次的系统架构,实现了对港口作业流程的精准模拟与优化。研究内容包括物理层的传感器部署与数据采集、数字孪生模型层的构建与校准,以及智能调度层的算法设计与实现。仿真实验结果表明,数字孪生技术的引入显著提高了系统的作业效率和设备利用率,缩短了应急响应时间,并降低了整体能耗。

自动化码头装卸混合模式下QC、L-AGV及ARMG协同调度方法

为解决复杂的自动化码头设备协同调度问题,考虑码头各作业间的相互作用和制约,以最小化船舶在港时间和主要设备作业成本为目标,构建新的装卸混合模式下岸桥(quay crane,QC)、顶升式自动引导车(lifting automated guided vehicle,L-AGV)及自动化轨道吊(automated rail mounted gantry crane,ARMG)协同调度的混合整数非线性规划模型。提出一种遗传算法与启发式策略结合的协同调度方法,实现在系统整体性能最优情况下的设备作业序列优化。该模型能充分保障QC、L-AGV、ARMG之间的协同性,并引入QC调度的主要约束,更利于与QC调度模型进一步集成。数值试验证明了该方法的有效性,可为码头装卸作业调度提供决策支持。

自动化码头起重机和自带提升功能的AGV的集成调度

为深入研究新工艺带来的自动化码头设备集成调度问题,针对自动化码头的一种自带提升功能的自动导引小车(L-AGV)和缓冲支架系统,提出新的设备集成调度框架。考虑不同设备之间的相互关联和制约的协同关系,将岸桥分配调度与L-AGV、场桥调度分开,合理定义两种任务(两个问题)的划分方式,建立两个多目标混合整数规划模型。设计一种具有内外层关联的适应度函数的双层遗传算法。相对传统联合调度算法,该算法平衡了计算复杂性与调度均衡性。最后的数值试验证明了模型和算法的有效性。从岸桥数量、任务规模、AGV数量和调度策略等对岸桥等待时间的影响上,对采用L-AGV的系统和采用传统AGV的系统进行比较,为自动化码头装卸作业调度提供决策支持。

物流工程专业开放型创新实践模式的探索

为解决新工科教育背景下物流工程专业人才培养的实践教学难题,分析了当前我国普通高等学校物流人才教育存在的不足,总结了物流工程专业实践教学的痛点和难点。以上海海事大学港航物流特色专业为例,提出一套“智慧港口物流”创新实践方案,并实施了面向工程教育认证理念的创新型实践教学体系和措施,为新时代物流业高质量发展提供良好的人才保障。

港口物流自主车辆交通协同控制与仿真

为了推进绿色港口纯电动无人驾驶系统的研究和应用,研发了一套新的自主车辆交通协同控制与仿真工具。将半实物仿真技术充分应用于港口物流系统的有效模拟,建立了多智能车辆交通控制模型,创新地提出了一种面向全局优化的交通实时预留调度方法,具有模块化设计、虚实融合、低成本等技术特点和优势,可用于港口码头的辅助规划设计、软件开发测试和员工培训,也可作为高校教学科研的创新实验工具。

港口物流半实物仿真中的智能车辆模型设计与应用

智能运输车辆已成为智慧港口物流系统中的关键设备,其智能化水平及多车系统的协作程度对整体物流系统的运作绩效产生重要影响。为深入研究智能车辆系统协同控制与调度优化,解决原型车辆研发难度大、成本高等问题,设计了基于树莓派的四轮驱动、四轮转向微型车辆模型,提出了基于OpenCV和RFID的多交错轨迹机器视觉导航和定位方法,制定了基于开源平台、3D打印及低成本驱动控制电路等技术的实现方案。该车辆模型已应用于智能港口物流的半实物仿真系统,并提供了软件集成开发环境,可作为智能港口、无人自主系统等领域的研究工具以及实践教学、员工培训平台。

基于路径特征的自动化码头AGV自适应交通控制

针对集装箱码头双向导引自由路径环境下水平运输系统交通管理的难题,在考虑车辆物理尺寸、轨迹及行车规则的基础上,构建合理栅格单位的环境地图,建立多车多任务路径的交通控制模型,并提出一种基于路径特征的自适应交通控制方法,采用滚动调度策略和启发式策略的遗传算法进行算例试验。结果表明,相比于固定预留方法,所提出的方法以更小的区段为调度间隔,并形成自适应计划期,预留栅格数量更灵活,实现了灵活区段定义下的道路自适应预留调度并避免阻塞,提高了道路资源的利用率。