基于多目标狼群算法的机场行李导入系统仿真优化研究

针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求解该问题的仿真优化框架。通过分析机场行李导入系统实际运行工况,建立参数化仿真优化模型。以最小化旅客行李注入平均等待时间和系统能耗为优化目标,结合系统设计和运行过程中的实际约束条件,建立该问题的数学模型,并设计了一种多目标自适应并行狼群算法进行求解。该算法针对所提问题特性及经典狼群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出一种混合整实数单链编码方式,融合反向学习策略生成初始种群,引入自适应游走概率机制和智能行为并行机制,采用局部和全局自适应邻域搜索及启发式保优策略实现狼群算法智能行为搜索,使用Pareto非支配排序进行寻优迭代并获得最优解集。以国内某大型国际航空枢纽机场行李导入系统为例设计不同规模多种算法对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。

基于改进YOLOv7的机场行李自动化分类方法

针对机场旅客托运行李多样化、非规格化的特点,存在行李类别难分类,托盘回收效率低等问题,提出一种基于深度学习的目标检测算法YOLOv7对机场行李进行自动化分类的方法,通过改进后的算法来检测机场是否使用行李托盘以及对行李进行分类与定位,后续根据HSV颜色模型过滤图像背景并计算图像中白色区域面积来判定目标所属色系。最终实验结果表明,改进后的YOLOv7在本实验中针对行李类别和是否使用托盘的同时检测精度可达98.7%,色彩判定精度83%。

基于改进YOLO v8的行李追踪技术

在机场行李分拣场景下,传统多目标追踪算法存在目标ID切换率高和目标轨迹误报率高的问题。提出一种基于改进YOLO v8和ByteTrack算法的行李追踪技术。增加了CBAM模块,替换ADH解耦头以及改变训练时的损失函数,增加了检测精度,加强了目标特征的判别性,降低目标的ID切换率。在Byte数据关联中进行了GSI插值后处理,不仅利用了高分框和低分框,也使得长时间遮挡后的追踪效果得到保证,降低了因遮挡产生的ID错误切换。在机场行李分拣数据集上,MOTA和IDF1分别达到了89.9%和90.3%,有了较为明显的提升,能稳定地实现对行李箱ID的追踪。

基于SolidWorks软件的多功能行李箱创新设计

当前一些行李箱已经具备了防盗、充电、智能锁等功能,但是如何更好地将这些功能融入行李箱的设计中,提高行李箱的实用性和便利性,仍然需要深入的研究。为此本文结合所学专业知识,借助SolidWorks软件进行多功能行李箱的设计,除了保持传统的功能以外,还增加了折叠凳子、杯垫、手机支架等功能,从而有效提高旅行者出行的便利性和舒适度。多功能行李箱的设计研究对于提升旅行者的出行体验具有重要的意义。

行李系统技术演变及未来系统设计

随着全球航空业的不断发展,机场的客流量也呈现不断增长的趋势。行李处理系统是机场处理旅客行李必不可少的一个重要环节。行李处理系统从诞生至今,其技术历经几个阶段的演变。从最初简单的传送带模式,到自动分拣技术的使用,再到高速小车系统的应用,到目前自主导航AGV技术的引入。其技术从一个简单的机械电气设备逐渐演化为一个高度自动化、信息化、智能化的系统。文章主要就机场行李系统技术演变及发展进行全面的论述和分析,并对行李系统的未来发展提出一些设计思路。

汽车行李箱外板上段回弹补偿方案研究

以某车型行李箱外板上段为例,介绍了其冲压工艺方案,正翻边和侧翻边均采用了夹料翻边的工艺,将回弹量控制在1.5 mm以内,为A面回弹补偿提供了曲率连续的可行性。借助AutoForm-PD软件实现了A面的参数化回弹补偿,并且保证了A面的曲率凸凹性、高亮斑马线、曲率梳等特性与原零件一致,最终借助AutoForm分析补偿后的回弹量,整体零件尺寸回弹量均控制在±0.3 mm,验证了冲压工艺方案和回弹补偿策略的可行性。

基于有限元分析的行李箱盖匹配方法改进研究

为解决传统的开闭件外观匹配方法仅考虑尺寸链公差计算方式的不足,基于有限元和台架测量分析对比,将边界条件改变引起的行李箱盖变形量引入公差计算过程,通过分析行李箱盖外观变形的影响参数和对应公差计算结果,采用计算机辅助工程(CAE)分析和公差计算相结合的外观匹配公差计算方式,改进了行李箱盖的外观质量匹配评估方法,为车辆开闭件在开发阶段外观匹配性能改进和在线外观匹配调节提供支持。

基于全功能原位替代的机场行李机器人智能集装系统研究

本研究提出了一种全功能原位替代的机场行李机器人智能集装系统,通过在现有行李转盘外挂增设智能化装载功能模块,并按照人工拣选工位部署机器人作业模块,实现机场行李装载的自动化和智能化。该解决方案不仅适用于新改扩建机场,同时也为已运行机场行李装载自动化和智能化升级提供了可能性。该系统的应用,可以降低机场行李装载的人工成本,提高行李装载效率和准确性,减少行李错装或漏装的情况,提高旅客满意度和机场效率。

机场老航站楼行李处理系统设计与分析

机场老航站楼行李处理系统的信息化、自动化和系统化升级已迫在眉睫。针对行李分拣空间受限的老航站楼实现行李自动分拣,提出了自动导引车分拣和皮带输送机环形分拣两种设计方案,结合老航站楼具体条件,从行李处理系统整体结构、行李输送流程和分拣模式优缺点等角度对两种行李处理系统进行了分析和讨论,旨在探索一种延长老航站楼使用寿命,同时行李处理系统满足现代智能化的需求、可推广的民用机场行李处理解决方案。

基于Ardunio的智能行李箱的设计

行李箱是旅行或出差过程中不可或缺的物品,然而传统行李箱使用的是数字密码或钥匙锁的锁定方式,仍存在一些缺点。因此,在对传统行李箱锁定方式的问题进行深入分析的基础上,提出了一种新型锁定方式。该方式采用了现代指纹识别技术,利用指纹的独特性实现行李箱的安全解锁。相比之下,指纹识别技术具有更高的安全性和用户友好性,用户不再需要记忆复杂的密码或担心丢失钥匙。通过指纹识别技术解决了传统行李箱锁定方式存在的痛点问题。该方案具有较高的可行性和实用性,有望在行李箱领域产生重要影响,并为旅行者提供更加安全和便利的行李保管方式。

智能行李箱系统的设计

随着经济社会的发展,行李箱也日趋人性化和智能化.文中设计的智能行李箱系统旨在用履带式的驱动方式,实现行李箱的自动跟踪行驶、智能跟随上下楼梯、主动避障等功能.箱内设有密码锁及插芯锁,内设LED照明,设有供电装置,且另设独立保险箱空间以保护贵重物品.

高铁候车厅行李火灾燃烧蔓延特性全尺寸试验研究

为了给高铁候车厅火灾安全设计(考虑行李火灾)提供参考,在某候车厅局部区域采用5 MW量热仪开展全尺寸行李火灾燃烧试验。采用50 cm×34 cm×20 cm行李箱(承装外套、裤子、短袖、内裤、袜子)、编织袋(承装被子、枕头、被褥)、双肩包(承装书本、笔记本、笔盒、笔、充电宝)等典型可燃物组成行李堆,监测记录了热释放速率、温度、辐射热流等特征参数的变化规律。结果表明:全尺度行李火灾燃烧呈现出明显的阶段性特征,其中发展阶段的温升和热释放速率增长最快,且在行李火灾的增长阶段,热释放速率的变化与t2快速火(增长系数为0.0469)模型吻合较好。在当前场景中,行李箱、编织袋、双肩包等行李可燃物最大火灾热释放速率达到1004 kW,最高温度接近640℃。在当前全尺寸行李火灾中,距离燃烧行李堆1 m处的可燃物均未被引燃,但出现了软化、熔融现象。在一定程度上,1 m的间隔距离可有效避免行李明火的连续蔓延。设置9 m的隔离带可以有效起到防火隔热的作用,距离燃烧行李堆9 m位置的温升和辐射热流变化并不明显。

数字化机场行李装载机器人信息系统研究

针对机场行李分拣装载作业中,大尺寸、不规则及无序随动箱体难以精确定位和抓取的问题,基于多传感器信息的行李信息识别方案,并结合二分搜索算法和时间同步估计模型设计了一套用于行李数字化物流管理与自适应分拣装载的系统.经机场现场分拣装载试验表明,该系统的数据通讯流程平均用时为925 ms,点云处理和抓取规划算法平均耗时为22.1 ms,分拣装载时间低于20 s/件,行李抓取成功率超过90%.由此表明,该系统能够显著提升机场行李处理的效率和准确性,可为行李装载系统的改造和升级提供技术参考.

面向行李分拣设备的产品级生产组织模式决策分析

行李分拣设备作为现代机场高效运行的关键设施,对我国机场的智能化建设和转型起着至关重要的作用。随着行李分拣设备需求的不断多元化,该类装备的制造企业面临市场竞争激烈、产能不足、成本管控力度不够等挑战。为了缓解上述挑战带来的影响,制造企业针对不同产品采用差异化的生产组织策略,以求最大程度地利用供应链资源补齐自身短板来获得竞争优势。文中针对行李分拣设备制造企业在产品级生产组织过程中面临的多模式决策难题,选取与产品制造密切相关的成本、产能、质量等作为一级准则,在各准则下又考虑了多个二级指标来构建产品级生产组织模式优选模型,同时借助层次分析法对企业所提供产品级数据进行了定量计算与检验。研究结果表明,所提出的决策模型框架能够有效辅助管理人员在多模式生产组织中做出最优决策。

行李箱材质对行李RFID识别效果影响的研究

机场行李分拣系统使用RFID技术进行行李识别时,常遇到RFID行李标签贴紧行李箱表面时识别率降低的情况。针对该问题,研究了RFID行李标签天线和行李箱材质,在MATLAB软件中建立RFID行李标签天线紧贴在与行李箱材质相当的介质表面的模型,并进行仿真。仿真结果表明,介质材料的存在会使RFID行李标签天线的性能发生变化。当RFID行李标签紧贴在行李箱表面时,行李箱材质会影响RFID识别设备的识别效果。

汽车行李架设计及其强度分析

汽车行李架是汽车外饰件的重要组成部分,其设计的好坏关系到汽车设计工作能否成功。文章介绍了汽车行李架在开发过程中的设计要求,包括行李架常见的结构形式、安装定位策略以及行李架常用的材料和成型工艺等。分析了在汽车行李架试制过程中其需要满足的各种试验项目,包括静态载荷实验、动态载荷实验、气味和阻燃性能等相关实验,以验证行李架设计的合理性。利用常用的有限元分析软件HyperMesh和ABAQUS对行李架强度进行分析,计算行李架在2 500 N载荷下的变形量及应变载荷,通过与公司标准对比得出,汽车行李架的设计符合相关规范设计要求。

国际航班行李全流程优化研究

引言随着信息化不断渗透到航空旅客服务的各个环节,人们对服务的标准、品质和满意度的要求越来越高,在旅客获得好的用户体验的同时,对于行李服务的诉求也越来越强烈。简单的点到点行李运输已经远远不能满足旅客的需要,旅客更需要的是对行李运输实现“全程掌握、细节把控”,能够实时追踪和掌握自己行李的状态[1]。

大型枢纽机场行李跟踪和行李轨迹可视化系统的应用与提升——以大兴机场为例

随着我国航空出行需求的快速增长,在旅客量大幅增长的同时,行李运输量也迅速增长。而机场传统行李系统所使用的光学识别技术的分拣错误率较高,致使行李错运、行李漏运的情况多有发生,所以关于行李问题的旅客投诉频发。如何提供可靠的行李运输和分拣服务,实现行李位置的追踪,是航司、机场和旅客共同的需求。大兴机场通过应用RFID技术和高精度GPS技术,分别建设行李全流程跟踪系统和进港行李轨迹可视化系统,并打通航司、地服公司和机场的数据共享壁垒,实现行李位置信息的实时共享、精准定位、全程追踪和轨迹可视化。并通过持续的数据治理提升行李服务质量。最终,通过大兴机场官方APP、微信小程序和航显屏等服务渠道向旅客提供行李全流程跟踪和行李运输轨迹的查询服务。

基于改进图卷积神经网络的航空行李特征感知

针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题,设计以PointNet++为基准,融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块,提取航空行李点云中相邻点的关联空间结构特征,感知区域特征空间的内在联系.通过全局特征聚合模块学习行李点云局部特征间的相关性,自适应聚合航空行李局部特征,形成点云全局上下文信息.利用循环最大池化层回收特征降维中丢弃点的特征,在多个层次上收集航空行李的特征信息,在减少信息冗余的同时,保留强度鲜明的局部、全局特征激活.实验结果表明,航空行李分类的平均精度和整体精度分别为94.68%和96.32%,比PointNet++分别提高了6.53%和5.07%.该网络模型的航空行李特征感知性能优于现有的其他智能算法,能够为航空行李码放空间优化及控制提供准确、可靠、有效的输入.

民航机场行李分拣系统的优化研究

现阶段,在不少民航机场中都设置了相应的行李分拣系统,大大提高了行李分拣的效率,但是同时也存在不少问题,如容易出错、系统智能化程度不高等。对此,本文结合民航机场行李分拣系统的结构及关键技术,对行李分拣系统进行了优化,在系统中引入了RFID技术,实现了行李信息和乘客个人信息的相互关联,极大地保障了行李分拣的精准性。