自动化生产线柔性制造过程优化决策仿真平台

为了仿真柔性生产过程以验证理论计算分析的正确性和发现生产过程中的其他重要优化决策要素,设计开发了面向自动化生产线柔性制造过程的优化决策仿真平台。构建了仿真平台框架,包括企业生产层、优化决策层、数据资源层、功能模块层等四个层次。在此基础上,详细阐述了功能模块层的生产布局模块、运行配置模块、运行仿真模块的功能实现,以及优化决策模块对内外部算法连接和静动态产线研究的支持。运用平台仿真江苏省常州市某高端装备制造企业汽车关键零部件的生产过程,阐释其应用过程。

低速瓶颈下高速公路网联无人驾驶车辆主动避碰运动生态速度优化

为了解决车载安全预警系统在高速公路上感知距离有限,且在曲线路段存在高事故风险和高燃油消耗的问题,在基于车联万物(V2X)技术的高速公路自动驾驶交通系统中,针对下游存在低速交通流的交通场景,提出一种高速公路网联无人驾驶车辆主动避碰运动生态速度优化模型。为了提高模型的求解效率,将原最优控制问题转化为由3个子问题构成的近似速度优化模型,并通过遗传算法求解得到最优的速度曲线,对上游车辆的运动速度进行主动控制,在保证安全和不影响交通效率的前提下,引导一系列车辆安全、平滑地跟随下游的低速交通流尾车运动,改善车辆行驶过程中的燃油经济性。为了验证所提出模型的性能,以车载安全预警系统控制策略作为对比方案,仿真结果表明:所提出的近似优化模型能够在基本保证求解精度的同时,明显改善求解效率;与车载安全预警系统控制策略相比,所提出的速度优化策略能够使车辆提前减速,避免追尾,能够在较小程度牺牲通行效率的情况下明显地平滑车辆速度曲线并节省总燃油消耗量。

自动驾驶专用车道影响下的CACC车流管理策略

自动驾驶专用车道对混合交通流的作用与协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车流大小相关。为分析已存在自动驾驶专用车道场景下CACC车流在各车道上的分布情况对交通流的影响,利用已有的人工驾驶车辆(Human-driving Vehicle,HV)和CACC跟驰模型建立平衡态条件下的异质交通流平均车头时距表达式,并考虑CACC车辆因跟随HV而退化为自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)车辆的情况和由此导致的车距误差,进而解析混合流车道与自动驾驶专用车道的通行能力变化。在此基础上,考虑交通需求、CACC车辆渗透率与通行能力关系,提出双车道(1条混合流车道与1条自动驾驶专用车道)下优先为自动驾驶专用车道分配CACC车辆需求的固定车流管理策略和优先为混合流车道分配CACC车辆需求的可变车流管理策略。基于交通量最大的目标,对比论证不同交通需求和渗透率下的最优车流管理方法,并将所提出的研究方法扩展到多车道场景。案例结果表明:固定车流管理策略因在专用车道通行能力限制条件下引导了CACC车流优先行驶于专用车道,可以实现交通量的最大化;而可变车流管理策略中无专用车道通行能力限制条件且是优先为混合流车道分配CACC车辆,因此CACC车辆需求分配方案的变化导致了该策略下的交通量始终小于等于固定车流管理策略的结果;具有1条自动驾驶专用车道的三车道交通流仿真试验证明了理论分析结果的正确性;仿真中HV的扰动使车流无法到达理论上的平衡态,因此在专用车道和混合流车道通行能力方面,其仿真结果小于理论值;在此影响下,仿真得到的最优管理策略的最大交通量小于理论值,最优分配比例的仿真结果略大于理论值。参数敏感性分析结果表明:只有渗透率、车流平均速度的增大和车间时距的减小才有助于提高交通量,交通量对间距误差的变化不敏感。