软时间窗下考虑冷链物流多温共配的电动汽车路径优化

为了解决冷链物流的城市配送路径优化问题,面向物流企业低成本、高效率的需求,提出了一种新的具有软时间窗的电动汽车多温共配路径优化模型.该模型基于蓄冷器与保温箱,使不同温层货物可以在普通电动汽车上同时配送,提高车辆利用率.提出一种改进的蚁群算法来求解,将两元素优化(2-optimization,2-opt)算法与蚁群算法相结合,提高算法的局部搜索能力.基于Solomon数据集进行算例分析,验证模型与算法的有效性.结果表明:相较于单温配送模式,多温共配可以减少配送成本、提升配送效率;随着时间窗宽度扩大,车辆数随之减少,配送成本呈减少趋势,当车辆数降到最少后,由于激励成本与货损成本持续下降,带动总成本缓慢下降.

多温区恒等温快速核酸检测仪温度校准方法研究

恒等温扩增技术无需反复升降温和循环,能提高核酸扩增和检测的速度,被广泛应用于核酸POCT设备中。本文针对多温区恒等温快速核酸检测仪的结构、控温原理及关键点,对多温区快速核酸检测仪的温度偏差、升温速率、温度波动度和温度持续时间偏差进行校准和分析,并验证了该校准方法的可行性和合理性。

低碳理念下生鲜品多温共配路径优化研究

为有效降低生鲜品配送过程中产生的高能耗和高碳排放,考虑车辆行驶速度、车辆距离和负重对碳排放的影响,以配送总成本最小为目标,在时间窗、车辆额定载重等约束下,建立生鲜品多温低碳共配路径的优化模型;并基于遗传算法,应用改进的顺序交叉法对模型进行求解,通过算例验证模型和算法的有效性。研究结果表明:多温低碳变速共配路径更优,较均速共配,变速共配的总配送成本降低11.2%,碳排放成本降低了5.2%。生鲜品多温低碳变速共配模式相比均速共配模式具有明显优势,可为其他物流配送研究提供借鉴。

蓄冷式多温共配箱的研制与传热系数测试

为满足生鲜产品多品类、多温区共同配送需求,确保冷链“最后一公里”不断链,研制适宜的冷链配送设备至关重要。本文通过对生鲜电商市场的调研和配送需求分析,利用现有研究成果,结合相关标准,从结构设计、温区分配、箱体材料以及蓄冷剂选择和计算等方面设计研发了一款蓄冷式多温共配箱,并进行传热系数测试。结果表明:蓄冷式多温共配箱保温结构性能稳定,箱体传热系数为0.68 W/(m^(2)·K),满足普通温度冷藏运输车辆的技术要求。

适用于不同农产品贮藏的CO_(2)多温区复叠制冷系统性能分析

为评估多温区制冷系统性能,探究其在农产品冷库贮藏中应用的可行性,设计了低碳环保型多温区复叠制冷系统。该研究以CO_(2)双温区与三温区复叠制冷系统为研究对象,通过设置压力调节阀(简称节流系统)和增压压缩机(简称增压系统)解决不同并联温区间的压差问题,建立两类制冷系统的热力学模型,分析了双温区和三温区复叠制冷系统运行参数对其性能系数(coefficient of performance,COP)与?效率的影响,并在参考工况下对双温区和三温区复叠制冷系统的两种运行模式进行了对比。结果表明:增压系统性能系数与?效率均高于节流系统,参考工况下双温区与三温区增压系统相对于节流系统性能系数分别提升30.4%和23.4%;双温区与三温区复叠制冷系统各部件中,冷凝器具有最大的?损,采用压力调节阀给节流系统带来了更大的能量损失;同工况下,该研究所设计的双温区和三温区增压系统性能系数是CO_(2)/R134a单温区复叠系统的1.5和2.3倍;经济性对比发现,双温区与三温区复叠制冷循环增压系统年度总成本比节流系统分别节省6554和8156美元。因此,多温区增压系统在热力性能与经济性上均优于节流系统,研究结果可为CO_(2)多温区复叠制冷系统的开发与应用提供理论基础。

基于公铁联运的多温蓄冷箱全程冷链集配优化

目的 针对多品种、高频次、小批量、高时效及高附加值等特点的消费者订单需求,借助自主研发设计的多温蓄冷箱,提出基于公铁联运的多温蓄冷箱全程冷链集配模式,并展开实证研究。方法 以总成本最小化为目标,构建基于公铁联运的多温蓄冷箱全程运输及配送优化模型,对比全程机械式冷藏汽车多温共配模式,采用遗传算法优化求解,并对配送时效和高铁运价进行灵敏性分析。结果 基于公铁联运的多温蓄冷箱全程冷链集配相较于全程机械式冷藏汽车多温共配的总成本减少了38%,其中,制冷成本、碳排放成本及时间惩罚成本明显减少;以正常配送时间约束为参照,延长或缩短时间窗,基于公铁联运的多温蓄冷箱全程冷链集配的时间惩罚成本比全程机械式冷藏汽车多温共配的减少了61%~83%。与铁路整车货运价格相比,高铁货运价格在上浮不超过220%的情况下,基于公铁联运的多温蓄冷箱全程冷链集配模式相较于全程机械式冷藏汽车多温共配模式在经济效益和社会效益两方面更具优势。结论 公铁联运的多温蓄冷箱全程冷链集配能为企业降本增效、节能减排,为运输主体提供新思路,为整合闲置运力提供一种新型的运营模式。

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径优化

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径问题,结合软时间窗约束,依据多温共配特性对客户实施分级处理,建立以车辆运输成本、蓄冷箱成本和时间惩罚成本之和最小为目标的多温共配车辆路径优化模型,设计相应的单亲遗传算法对模型进行求解。实验结果表明,该模型能够引导企业优先服务重要客户,从而提高企业的竞争力。

考虑道路实况的冷链物流多温共配路径优化研究

随着我国居民生活质量与消费水平的提高,居民对于生鲜冷链产品的需求正在不断攀升,考虑到冷链产品易腐的特性,为了减少产品损耗,提高消费者满意度,文章引入多温共配模式,同时考虑配送过程中道路实际状况的影响,构建了以总成本最低为目标的冷链配送路径优化模型。模型总成本包括车辆固定成本、车辆运输成本、制冷成本、碳排放成本。为求解所建模型,从启发式因子、移动概率的选择、信息素更新策略等多个方面对传统蚁群算法进行了改进,并混入了2-opt局部优化算法。最后,通过对照仿真实验,证实了模型及算法的有效性。

多温区可折叠冷藏箱的设计及性能数值模拟分析

为了使温敏商品在整个运输环节中始终处于恒定低温环境中,针对多温区可折叠冷藏箱的整体结构及性能进行研究,对保温材料、蓄冷剂及其摆放位置进行选择,计算得出箱壁保温层的最小厚度,通过SolidWorks对冷藏箱各组件进行尺寸、外观、形状的设计,建立多温区可折叠冷藏箱3D模型,设计出冷藏箱的折叠方式及多温区构造形式,运用Fluent进行计算分析模拟冷藏箱的保温性能,运用ANSYS Workbench进行载荷有限元计算,分析在顶部试验载荷的作用下冷藏箱的位移变化规律及应力分布规律。该设计可解决多批次小批量冷链配送过程中存在的问题,将其应用于冷链终端配送环节,对冷链运输装备的升级优化具有参考价值。

多温蓄冷车设计与车内温度场分析

为克服现有蓄冷车控温范围有限、不可多温共配等问题,设计了一款集车载制冷系统、独立蓄冷槽、隔热车厢(冷冻和冷藏单元)、导风槽、内隔板等于一体的多温蓄冷车。该多温蓄冷车将蓄冷槽安装在车厢前端并独立隔热保温。夜间利用低谷电对蓄冷槽内相变蓄冷材料进行充冷;当多温蓄冷运输时,冷冻单元通过车厢前端送风系统将冷能导出并调控,冷藏单元通过导风槽将冷气导入并调控。对车厢内冷冻冷藏单元体积比为1∶1,温度分别设定为-15. 0℃和3. 0℃工况进行了仿真和试验对比分析。研究表明,所构建的多温蓄冷车温度模拟值与试验值的均方根误差在0. 7～1. 1℃之间,总体偏差合理,可较好地反映多温蓄冷车内温度场分布状况。试验结果也表明,该多温蓄冷车车厢冷冻、冷藏单元可有效控温10 h以上,满足配送运输需要;平均温度分别在-14. 2～-12. 9℃和3. 4～4. 2℃间波动,波动范围分别为1. 3℃和0. 8℃,温度绝对不均匀度系数S在1. 2内,较传统蓄冷车平均温度波动值降低了73. 7%,S值降低了50%以上。改变车厢内冷冻冷藏单元体积比的进一步仿真也表明,蓄冷车内温度场分布仍然均匀,可满足实际运输需要。

多温冷藏车降温特性及其影响参数研究

基于多温区冷藏车厢结构特点,考虑车外综合温度、车辆行驶速度、车厢密封性、冷冻与冷藏区的空气流动规律等因素,建立了多温冷藏车厢内各温区的降温数学模型,并对所建数学模型进行了相应的试验验证,进而分析了多温冷藏车降温性能的影响因素。研究结果发现:制冷降温过程中,冷藏车厢两温区温度均随时间呈指数规律下降;制冷机组制冷量变小、冷藏车厢内货物呼吸热增大、车速升高或者车厢体隔热材料导热系数变大时,两温区降温所需时间均延长;当两温区之间的电动风扇风速或出风口面积增大时,冷冻车厢内降温所需时间延长,而冷藏车厢降温所需时间缩短;当两车厢总体积不变,冷冻车厢体积增大、冷藏车厢体积变小时,冷冻车厢降温所需时间延长,而冷藏车厢降温所需时间基本保持不变;当两温区隔热板厚度发生变化时,两温区降温特性基本保持不变。

船舶多温冷库新型自复叠制冷循环的研究

针对传统船舶一机多温冷藏系统在不同蒸发压力下提供不同蒸发温度所存在的问题,提出将改进的自复叠制冷循环用于船舶多温冷库.新型自复叠制冷循环使用非共沸混合工质,可以在相同的蒸发压力下提供不同的蒸发温度.根据船舶双温冷库的间室温度,选取R600a和R32组成的非共沸混合工质作为制冷剂,并对系统进行了流程设计、模拟计算,得到了设计工况下蒸发压力、冷凝压力、压缩机压缩比和性能系数随R600a质量分数变化的曲线,发现当R600a/R32的质量分数为0.7/0.3时系统的综合性能最优.为了更好地满足船舶储存食物的温度要求,设计了自复叠三温冷库的流程图,为进一步研究三温冷库提供了新方法.

多温区冷藏车气密性能影响参数理论分析与试验

从多温区冷藏车的渗风机理出发,构建渗风气流模型,对内部隔断系数、载荷系数、内流场扰动系数、热压差等影响参数展开理论分析和试验研究。认为多温区冷藏车渗风量是车辆本身气密性能、车速、内部隔断情况、装载状况和气流扰动等因素共同作用的结果。其中,内部隔断的存在有利于整车气密性的提高,但效用逐步递减。双温区冷藏车内部隔断系数为0.6~0.9,三温区冷藏车内部隔断系数为0.45~0.85。内部载货量对渗风有一定的隔阻作用但并不显著,试验车载荷量为25%、50%、75%、100%时,载荷系数分别为0.98、0.96、0.92、0.87。内部气流扰动在不同速度条件下对渗风的影响差异较大;试验车速度分别为20、40、60、80、100 km/h时,内流场扰动系数分别为0.68、0.85、0.94、0.97、0.98。由于多温区冷藏车多用于城市配送,常以中低速运行,车内空气循环能对渗风起到一定的抑制作用。此外,由于冷藏车高度较小,内外温差所产生的热压差也较小,理论分析显示约25 K温差产生1 Pa的热压差,在工程实践中可将冷藏车渗风视为单纯风压作用的结果。

多温区冷藏车热负荷计算的研究

采用3种不同的计算方法对多温区冷藏车热负荷进行计算,以寻求冷藏车负荷计算的合适方式。3种方法计算得到的热负荷分别为3764.34,4199.54,4044.87W,其中开门热负荷占到总热负荷的1/3以上,若再加上通过隔热厢体传入的热量,则这两部分热量占了总热量的近80%,由此认为由车厢外表面面积、传热系数、内外温差及开门次数系数的乘积计算热负荷的经验公式有一定的合理性。

冷链品多温共配优化及效益:基于蓄冷式和机械式的比较研究

以蓄冷式多温共配和机械式多温共配模式为研究对象,充分考虑多温共配过程中的固定成本、行驶成本、制冷成本、变质成本、保温箱成本、违反时间窗的惩罚成本和碳税成本,分别构建了以配送总成本最小化为目标的蓄冷式多温共配和机械式多温共配路径优化模型,并设计了优化多温共配路径的蚁群算法。最后,通过实际算例,分别对2种多温共配模式的效益(经济性、安全性、灵活性、环保性)进行了对比分析,论证了蓄冷式多温共配运作模式的理论支撑性和实践应用性。

多温区冷藏车回风导轨对厢内温度场的影响分析

通过冷藏车多温区影响因素分析,建立多温区冷藏车的传热模型,利用计算流体力学方法研究回风导轨对车厢内温度场分布均匀性的影响规律。依靠Fluent软件,采用标准K-ε模型,开展空仓和载货两种状态下的数值模拟试验。结果表明:回风导轨的变化能够改变车厢内温度场分布;其对冷藏区温度场分布影响较大,对常温区温度分布影响较小。空仓状态下,导轨高度与温度不均匀系数近似呈"凸型曲线"分布;载货状态下,导轨高度与温度不均匀系数近似呈正比例线性分布。相比于X方向导轨,冷藏车采用Y方向导轨可以有效提高车厢温度分布均匀性。

基于热平衡机理的热风回流焊机多温区系统动态建模及仿真

建立了基于热平衡机理的热风回流焊机机理模型——多温区对象的动态数学模型,根据该系统三种不同的工况分别建立了动态数学模型,并在此模型基础上进行了MATLAB仿真和现场数据采集,根据仿真数据和现场实际采集的数据,对动态数学模型进行了检验,结果表明,动态数学模型的误差控制在较小范围内,所建立的数学模型具有很高的应用价值。将该动态模型应用到实际控制中,控温精度达到了±0.8%以内的较好效果。

CaCl_2·6H_2O-MgCl_2·6H_2O多温截面的研究

用步冷曲线法研究并绘制了ＣａＣｌ２·６Ｈ２Ｏ－ＭｇＣｌ２·６Ｈ２Ｏ多温截面图，实验显示该截面有两个四相转熔反应，其转熔温度分别为２５．０℃和２２．０℃．结果表明，ＣａＣｌ２·６Ｈ２Ｏ－ＭｇＣｌ２·６Ｈ２Ｏ混合盐可用于低温相变储热．

基于多温感测的加速度计组件的系统补偿研究

针对纯惯性激光陀螺快速定位定向仪系统中石英挠性线加速度计及其转换电路在快速启动条件下,不同环境温度和同一环境温度系统未达到热平衡时输出零偏和当量漂移较大的问题,提出了系统级补偿方案,在实现硬件平台的基础上,通过大量温度实验,研究并采用多温度感测的BP神经网络进行补偿。研究指出,对于系统快速启功的温度补偿方案,温度传感器感温点的选取是实现有效温度补偿的关键之一。实验结果表明,多温感测的系统补偿方案与算法可有效提高补偿效率,缩短准备时间,使不同温度下初始对准姿态精度达到8″,满足系统的指标要求。

四元体系Na_2B_4O_7-Na_2CO_3-NaHCO_3-NaBO_2-H_2O多温(0～45℃)溶度研究

报道了四元体系 Na2 B4 O7-Na2 CO3-Na HCO3-Na BO2 -H2 O在 0 ,1 5 ,2 5 ,3 5及 45℃时的等温溶度 ,通过数据拟合等温截面无变点溶度数据与温度的关系 ,给出了相应的溶度 -温度关系式 ,绘出了该体系 0～45℃时的多温关系图 .这些结果有助于揭示含硼碱湖的固体盐矿成因 ,给出了有关盐卤存在的反应2 Na2 CO3+Na2 B4 O7+H2 O=4Na BO2 +2 Na HCO3的相化学揭示 .