面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法

在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解,通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解.然而,传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索,无法利用先前相关的优化知识,导致收敛速度较慢.因此,提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm,MBEA),通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度,其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题.首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务,然后使用进化多任务(Evolutional multitasking,EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解.由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似,其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题,从而加快其求解速度.最后,提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证,其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法.

多中心半开放式同时送取货的车辆路径问题研究

研究了带软时间窗约束的多配送中心半开放式同时送取货的车辆路径问题,所有客户点均存在送取两种需求,并采用同一辆车同时提供送取服务.车辆服务完路线上所有客户点后,不一定返回起始配送中心,可就近返回任意配送中心.在此条件下,构建了以车辆运输成本、车辆租赁成本、时间窗惩罚成本等总和最小为目标的优化模型.根据问题特征,设计了自适应精英遗传算法对该问题进行求解,引入自适应机制,根据个体的适应度动态地调节交叉和变异概率,采用精英保留策略将优秀个体进行遗传保留,不仅增强了算法的全局优化能力,还均衡了算法的局部搜索能力.通过案例仿真,验证了模型和算法的可行性和有效性.研究成果丰富了车辆路径问题的相关研究,为物流企业提供了一种决策参考.

一种基于PPNet的地震直达P波到时拾取方法

针对现有地震直达P波到时拾取网络精度低、误差大等问题,结合UNet++编码、解码器,融入特征过滤器设计一种具有地震震相特征分析与融合能力的轻量级P波到时拾取网络PPNet,实现对地震P波的高精度、低误差拾取。首先,该网络在编码器模块采用大卷积核、低通道数的卷积层,对输入的地震信号进行深度特征提取;其次,在解码器模块的特征还原过程中加入特征融合机制,补全特征信息,避免序列特征污染问题;最后,仅对编码器后三个下采样模块添加特征过滤器,深入挖掘特征序列,通过细化P波到时特征,提升到时拾取精度。实验结果表明,提出的网络在0.1 s、0.2 s、0.3 s误差阈值下P波拾取率分别为80.73%、94.01%、97.81%,平均绝对误差0.078 s,均方误差0.021,与现有P波拾取传统方法和深度学习算法相比性能更优。

火星弓激波上游高能拾起氧离子实例分析

火星外逸层中的氧原子(O)经光致电离、电荷交换或电子碰撞产生氧离子(O^(+)),新生O^(+)随即被太阳风拾起,进而被对流电场加速.这些O^(+)被称为“拾起”O^(+).2018年11月17日08∶54∶00—10∶24∶00 UT期间,火星大气和挥发物演化任务(Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN,MAVEN)卫星从上游太阳风进入磁鞘中,持续观测到背离太阳运动的高能拾起O^(+)(约30 keV),在相空间呈现为初速度不为零的部分环分布.分析表明:这部分高能O^(+)的初始能量较高,回旋半径较大,位于摆线运动的高能区域,穿越火星弓激波进入磁鞘,离子在该范围内能量变化不显著,只是使得相应环分布在穿越弓激波后发生偏转.这些结果有助于进一步认识火星空间高能拾起O^(+)的产生与运动轨迹.

丘陵山地桑叶采收机取袋机构优化设计与试验

针对丘陵山地桑叶采收机收集装置自动取袋过程实现困难的问题,通过桑叶取袋装袋过程运动学分析,对取袋机构进行了优化设计与试验.首先通过分析整机结构与取袋机构工作原理,建立了取袋机构运动学分析模型;以最大横向取袋距离和取袋瞬间角度为目标,建立了优化设计模型,并开发了辅助分析设计软件,确定了取袋机构参数的取值范围;采用带基因策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型求解,获得最优设计参数.其次根据最优设计参数建立了三维模型,利用ANSYS进行运动学仿真分析,结果表明取袋机构末端执行器位移图像和速度曲线与设计要求一致,可满足取袋机构设计要求.最后研制出桑叶采收机与取袋机构样机,对取袋机构样机开展高速摄像试验,验证了取袋机构运动轨迹与理论仿真结果基本一致.以曲柄转速、吨口袋种类、磁吸石外圆尺寸为试验因素,取袋开袋成功率为指标开展桑叶取袋开袋正交试验,并根据最优组合进行验证试验.试验结果表明:曲柄转速为0.1 r/s、吨口袋形状与尺寸为方体550 mm、磁吸石外圆尺寸为20 mm时,取袋开袋成功率为97.50%,表明该机构能完成取袋作业,可实现桑叶采收机的取袋开袋功能.

葡萄枝条捡拾粉碎收集机设计与试验

针对葡萄枝条修剪量大、资源化利用率低、离园成本高等问题,设计一种集集条、捡拾、粉碎、收集作业为一体的葡萄枝条捡拾粉碎收集机。阐述整机结构和工作原理,并结合葡萄枝条特性,设计与分析集条装置、捡拾喂入装置、粉碎装置等关键部件。性能试验结果表明:在葡萄枝条平均含水率为60.5%的条件下,作业速度为1.4 km/h、粉碎轴转速为2 280 r/min、喂入辊转速为147 r/min时,捡拾率为95.41%,粉碎长度合格率为94.87%,机具作业性能稳定、效果好,满足葡萄枝条粉碎收集的作业要求。

感应电能传输系统多并联拾取模块电流和输出功率均衡方法

大功率感应电能传输系统通常采用多并联拾取模块结构。然而,多并联拾取模块参数不一致,会导致各个拾取模块的电流和输出功率不均衡,从而降低系统效率,严重时会因模块过流而造成系统故障。为解决该问题,文中提出一种基于并联拾取模块补偿电容器的多并联拾取模块电流和输出功率均衡方法。首先,介绍了传统感应电能传输系统与所提出的感应电能传输系统拓扑的特性。然后,分别分析了互感、拾取线圈自感及内阻对电流分布和系统效率的影响。最后,通过4个并联拾取模块的感应电能传输系统实验平台验证了所提方法的有效性。实验结果表明,采用所提方法时多并联拾取模块的电流和输出功率基本一致,并且相比传统感应电能传输系统,系统效率最高提升了2.21%。

改进野马算法求解低碳开放式送取货选址路径问题

目的针对当前物流背景下普遍出现的送货公司外包、退换货频繁等问题,结合现有的碳排放政策,提出低碳背景下开放式同时送取货选址−路径模型(Low-Carbon Open Location-routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery Problem,LOLRPSPD),并通过改进野马算法进行求解。方法首先设计一种新的解码方式,使得原离散问题可以采用连续算法求解。之后,运用哈尔顿序列生成初始解,改进非线性进化概率因子,使用模拟二进制交叉,增加变异操作,以及精英保留、设置连续失败重新初始化等步骤,改进野马算法。最后,通过6组不同大小的算例将改进野马算法与原始野马算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法进行对比。结果针对中大型算例,改进野马算法远超原始野马算法。针对小型算例,在确保准确率的同时,改进野马算法对比各经典算法也在速度上具有优势。结论提出的LOLRPSD模型具备合理性,改进的野马算法针对选址路径问题具有较好的搜索能力。

基于深度学习的增强装配智能人机交互方法

针对增强装配系统智能化水平低、系统与用户交互性差的问题,提出一种基于深度学习的零件拾取感知方法。采用目标检测算法提取手部和零件的类别与位置信息,并通过区域相交判定方法获取图像感兴趣区域。搭建分类网络以识别单帧深度图像中零件的拾取状态,以此为基础,提出连续帧状态识别方法消除单帧识别结果误差。实验结果表明,在航空发动机零件装配过程中,所提方法单帧感知速度在0.031 s内,连续帧下准确率可达100%,满足现场识别准确率和速度要求。

民谣吉他立体声拾音器探究与设计

文章文章设计了一款超薄、易安装的立体声拾音器,旨在提升民谣吉他在录音和演出中的艺术表现力。设计一种电磁铁弹拨系统控制变量,通过实验比较两种电磁线圈结构方案,以找到提高信噪比的最佳方案。实验结果表明,两个电磁线圈传感器以相同绕线方向首端与首端串联,两磁铁磁极方向相反,可以增大拾取的有效信号量;两个电磁线圈传感器以相反的绕线方向头端与尾端串联,磁铁磁极方向相反,亦可增大拾取的有效信号量。实验结果可为吉他拾音器的设计提供参考。

客车代运与送提一体下的山区农村寄递网络优化

高效畅通的“最初—最后一公里”是农村寄递物流体系可持续运行的关键。针对山区农村寄递需求量小分散、客运班线空载率高的现实特征,本文构建以总成本最小为目标的客车代运与送提一体模式下的寄递网络优化模型,对中转点和服务站位置、代运车辆以及配送车辆路径进行决策。据此,采用有效不等式和热启动策略设计加强Benders分解(Benders Decomposition,BD)算法进行模型求解。通过四川省青川县某乡镇的实例分析验证了模型和算法的有效性。结果表明:客车代运与送提一体下的网络设计模式更具成本优势,可以带来至少4.91%的总成本节约,加强BD算法的求解时间较传统BD算法平均低66.06%。敏感性分析发现,总成本随着客车可用于装货容量的增加呈现阶梯性的降低趋势;总成本增加幅度随着覆盖半径的减小呈现先减后增的趋势。

曲柄-滑道-弹齿滚筒式花生捡拾机构设计与参数优化

为进一步解决花生捡拾过程植株漏捡、掉果损失等问题,该研究在分析捡拾过程中曲柄-滑道式弹齿滚筒捡拾机构弹齿摆动、花生植株运动规律基础上,建立凸轮理论滑道,运用目标函数法对机构进行了优化设计。以弹齿在地面铲拾距离最大和护板半径最小为目标函数,采用非支配排序遗传算法对捡拾机构参数中的弹齿铲拾段初始安装角、弹齿捡拾长度、曲柄夹角、滚筒半径、上护板倾角、弹齿长度进行了优化求解。利用ADAMS软件建立了机构模型并进行了仿真分析,获得弹齿摆角和齿端运动轨迹仿真曲线,验证了机构参数的正确性和可行性。通过对比仿真分析,较优化前弹齿捡拾长度增大至135 mm、护板直径减小至159 mm,铲拾面积增加近30%。制作样机并进行田间试验,获得捡拾装置最优工作参数为:前进速度为48.0 m/min,转速为45 r/min,弹齿入土深度为17 mm。在花生植株含水率15%~17%的两段收获条件下,花生植株捡拾率为99.1%,掉果损失率为1.85%。研究结果可为两段式花生捡拾收获机捡拾装置的研究提供参考。

改进烟花算法求解同时送取货选址路径问题

针对同时送取货的选址路径问题(Location-routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery,LRPSPD),设计一种改进烟花算法(Improved Firework Algorithm,IFWA)求解。首先,考虑仓库建设、车辆启用、车辆路径等成本因素,建立最小成本的LRPSPD模型,该模型强调需求点的送货需求和取货需求只能由一辆车同时进行服务。其次,设计一种改进烟花算法,该算法结合贪心聚类算法生成初始解,由烟花爆炸算子操作生成邻域解,利用变异操作协助产生新种群。最后,通过使用混合免疫算法、模拟退火算法求解相同算例,对结果进行分析比较,验证模型的可行性和改进算法的有效性。

面向多行程取送货车辆路径问题的混合NSGA-Ⅱ

针对多行程取送货车辆路径问题(VRP)收敛性与多样性相互制约的问题,提出一种融合自适应大邻域搜索(ALNS)算法和自适应邻域选择(ANS)的混合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-ALNS-ANS)。首先,考虑初始解对算法收敛速度的影响,提出一种改进的后悔插入法以获得高质量初始解;其次,结合取送货问题特性,设计多组破坏和修复算子,以及多种邻域结构,提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,设计基于随机采样的最佳拟合下降(BFD)算法与高效的可行解评价标准,生成路径分配方案。采用不同规模的标准公开算例进行仿真实验,与模因算法(MA)相比,所提算法的最优解质量提升了27%。实验结果表明,所提算法可快速得到满足多重约束的高质量车辆多行程路径分配方案,并在收敛性与多样性上优于对比算法。

太阳能驱动的垃圾分类回收四足机器人

我国是垃圾产生大国,人们的垃圾分类意识淡薄,随意丢弃的垃圾分布范围广且有些垃圾不便于人工捡取。然而现有的垃圾分类回收装置存在外形笨重,续航能力差,耗能高,识别准确率低,速度慢,与回收环节难以高效对接等缺点。为此,设计了一款太阳能驱动的垃圾分类回收四足机器人,它的核心部分包括动力系统、运动系统、垃圾捡取机构、垃圾分类回收装置、倾倒装置、控制系统。其中太阳能发电装置将太阳能转化为电能驱动四足机器人工作,视觉检测装置检测并识别垃圾,垃圾捡取装置捡取垃圾并放入垃圾分类存储装置中,实现垃圾的智能分类回收。相比于现行的垃圾分类回收装置,该产品体积小,灵活度高,制造成本低,在提高日常垃圾回收效率的同时节约了时间和人力,拥有较高的推广价值。

基于芯片剥离参数分析的蓝膜固定直径可调式顶针罩设计与分析

针对现有芯片剥离工艺参数理论分析只进行单独参数分析并不考虑参数之间相互影响的问题,文中采用田口方法对在芯片剥离过程中的蓝膜固定直径和蓝膜底部真空吸附力这两个工艺参数进行了主次效应分析和交互作用分析,得出了蓝膜固定直径是影响芯片剥离的主要影响因素而蓝膜底部吸附力是次要影响因素的结论;进而基于该结论,设计了一种可调节蓝膜固定直径的顶针罩装置,并采用了ANSYS软件的流体模块分析和验证了这种可调节蓝膜固定直径顶针罩装置的可行性,为提高芯片剥离效率和增加芯片良品率提供新的思路。

深度学习在中低信噪比地震数据初至拾取中的应用研究

随着地震勘探地区的复杂化和地震装备及采集技术的发展,采集到的中低信噪比地震数据数量急剧增加,传统的初至拾取方法由于效率低、精度差己不能满足资料处理需求。针对这一问题,在充分分析传统语义分割网络方法基础上,提出了一种由编码器和解码器两部分组成的端到端的深度学习网络模型融合自注意力机制的空洞卷积空间金字塔池化(Adaptive Aggregation Net, AANet)。实验结果表明,训练后的网络模型能够高质量地拾取中低信噪比地震数据中的初至时刻,在测试集中的预测评价指标均交并比(Mean Intersection over Union, MIoU)达到99.9%。AANet提高了中低信噪比地震数据初至拾取的精度和效率,有良好应用前景。

深度强化学习Memetic算法求解取送货车辆路径问题

带时间窗约束的同时取送货车辆路径问题(VRPSPDTW)是NP难问题,属于约束较复杂的车辆路径问题,在现代物流中有广泛应用。提出深度强化学习Memetic算法求解该问题,将Memetic算法求解VRPSPDTW问题中的大邻域搜索过程建模成马尔可夫决策过程,构建编码器-解码器架构的深度神经网络模型完成大邻域搜索中的移除操作。编码器对当前解中各结点的个体特征和位置特征进行信息交互,解码器输出需要移除的结点,设计了非自回归和自回归两种网络结构,采用强化学习算法训练神经网络模型。设计了混合策略,将人工设计的启发式策略与深度强化学习到的策略相结合,以提高寻优能力。实验结果显示提出的算法具有更强的跳出局部最优的能力,能在有效的时间内获得比对比算法更优的解,特别是在大规模问题上。最后,对提出算法的新组件进行了消融实验,证明了算法的有效性。

某型号皮卡汽车散热器优化设计

针对某型号皮卡汽车在夏季时容易出现怠速工况下发动机冷却不足现象进行分析,对汽车散热器进行了优化设计,通过提高冷却液流速的方法使散热器在发动机怠速工况下的性能得到提升,从而满足发动机的散热需求。

基于无人车的快递配送系统

DC无人车快递配送系统的设计涵盖多个关键组件和技术。该系统利用ROS进行无人车的开发,并通过Android APP和Java编程实现了用户前端和管理员前端功能。用户前端和管理员前端均以Android APP的形式呈现,采用Java开发语言实现。箱体部分基于STM32开发,具备人机交互功能,使得用户和管理员能够与系统进行有效的交互。云端服务器承载了用户、管理员和箱体的后端功能,使用Java和SQL开发技术来处理数据与逻辑。整个系统的设计考虑了无人车控制、用户界面、服务器端和硬件交互等方面。通过跨平台开发和云端存储处理,系统实现了高效、智能和可靠的无人车快递配送服务,有效解决了学生领取快递耗费时间长等问题。