汽车零部件循环取货物流模式的分析与优化

阐述了汽车零部件入厂物流的现状和循环取货(Milk-run)模式的特点,总结了国内汽车零部件物流Milk-run运作中存在的主要问题.在此基础上,提出了基于第三方物流的汽车零部件物流Milk-run模式,并设计了实施该模式的3个阶段运作流程.     

巡回取货模式在东南汽车零部件供应物流中的应用研究

当前,世界汽车制造业日益重视供应链管理,千方百计降低成本以提高供应链的效率,汽车零部件供应物流作为汽车物流的重要组成部分应该受到格外重视。然而目前我国汽车行业供应物流的管理理念、实际做法还相对滞后,直接影响到供应链的整体竞争力,因此建立高效的供应物流已成为当务之急,巡回取货就是建立高效的供应物流的手段。本文对巡回取货在福建东南汽车零部件供应物流中应用情况和效益进行了较深入的探讨和分析,并针对存在问题提出了改进措施。希望籍此给国内汽车制造企业提供有益的参考和帮助。     

遗传算法在车辆调度问题中的应用

在消防、救护等场合经常需要以最短的时间到达目的地。章针对这类问题提出了一个调度算法来解决车辆派遣的问题，并在此基础上利用遗传算法给出车辆行驶的次优路径。给出了车辆调度相应的数学模型。     

循环取货物流模式如何“拯救”汽车零部件厂商

正对于通用、福特、东风日产这样的大型整车企业来说,要降低采购成本,它们纷纷引入了JIT和零库存模式,将成本从供应链的末端向上游转移到上级供应商,其实质是将库存转嫁给了上游供应商,牺牲供应商的利益以减少汽车制造厂的总成本。因此,很多汽车零部件厂商掉入了"成本苦海",可谓是"苦不堪言",而循环取货这一物流模式将成为汽车零部件厂商降本增效的"救星",使企业重新获得竞争优势。     

车辆零部件电磁兼容设计与应用

本文通过对车辆零部件电磁兼容设计方法的研究,说明电磁兼容设计在零部件开发中的重要性。多数零部件企业在产品开发过程中对电磁兼容设计不够重视,导致产品电磁兼容试验不能通过,进入了设计-试验-整改-再设计的循环过程,耗费大量资金和资源,延长项目开发周期。通过对某控制器进行整改,消除产品辐射和传导发射超标问题,解决企业产品存在的缺陷。通过设计整改验证正向开发的重要性,为企业优化设计流程提供重要依据。     

某混合动力轿车稳定性调校与主观评价

某混合动力车型是在传统燃油车架构基础上设计加装电池及电力驱动等电气系统组合而成,由于匹配之后的车辆重量和质心位置发生了变化,造成车辆后轴不稳,后轴容易甩尾失控。为了解决车辆稳定性问题,对车辆底盘零部件硬点位置及零件刚度两个方面进行更改,对更改之后的车辆进行主观评价,稳定性得到较大提升。最后根据文中结论给出车辆稳定性问题的解决方法,调校结论可以为轿车底盘调校提供参考。     

基于车联网及云计算的电动物流车智能调度算法

考虑到轻型电动货车作为未来城市内物流运输的主要载体,以及云计算和车联网在物流行业的应用,在对物流企业调研的基础上,研究了未来电动车作为城市货运物流的调度问题。区别于已有研究成果将车辆装配与路径规划分开进行优化的研究思路,基于未来物流企业将普及云计算平台及车联网技术的假设,构建了包含货物装配及车辆路径规划一体的调度模型。根据企业物流调度的实际需求,改变了以往以单一节点为中心的路网结构,构建了更加符合实际的全连通路网结构。提出采用平均道路运输成本、平均车辆装卸成本、仓库的仓储成本、仓储的均衡度,货物运输的剩余时间等5个量化评价指标对调度结果的优劣进行评价;在调度建模的基础上,提出了一种新型实用的基于车联网及云计算平台的电动车物流的多目标优化调度算法,用于对调度模型的求解。为验证模型的有效性及算法正确性,生成了不同规模的数据集进行测试。首先在小规模数据上验证了模型与算法的正确性,然后在大规模不同调度请求下,对比智能调度算法与当前物流企业普遍采用的人工调度算法,在不同仓库的仓储能力与车辆的运输能力的比值、不同调度车辆数量、不同仓储节点数量下的调度情况。100组随机数据的平均调度结果分析表明:智能调度算法调度指标均优于人工调度算法。     

求解不确定车辆数车辆调度问题的蚁群算法

为同时优化所用的车辆数和行驶总路径,基于问题特征,用人工蚂蚁模拟车辆,在1次循环中利用不同蚂蚁个体的相互协作建立1个完整的解方案,使参与服务的蚂蚁数隐含了所使用的车辆数,从而能够通过优化参与服务的蚂蚁数量确定所使用的车辆数。在算法中,通过构造与算法实施相适应的禁忌表、启发函数以及为了提高搜索效率而引入中心节点虚拟需求量等策略,设计了求解具有不确定车辆数的车辆调度问题的蚁群算法。通过给定的实例对算法进行了验证,结果表明算法是有效和可行的。     

从传统运输迈向现代物流--入厂物流的"循环取货"管理模式

为提高顾客的服务水平和增加企业盈利，对现代比较流行的物流管理模式，即入厂物流管理模式进行了探讨。介绍了上海通用汽车有限公司的循环取货方式，整个路线设计分成建立路线网络、三维卡车货物装载、卡车安排及司机安排。循环取货方式是一个优化的物流系统网络，其特色是多频次、小批量、定时性。     

货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

市域公路网布局优化模型研究

针对市域公路网布局的特点和要求,对传统的市域公路网布局单目标优化模型进行了扩展,通过将连续变量离散化和引入双层规划方法,建立了市域公路网布局优化双层规划模型,并将模拟退火算法应用于模型的求解,采用Visual Basic6.0语言开发了相应的算法程序,该算法尤其适合求解大规模路网优化问题。应用示例表明了所建模型及算法的可行性。     

公路路线智能优化方法研究

公路路线优化属于多目标优化问题。传统优化算法难以解决具有模糊性、不确定性的路线优化问题。建立了基于GIS和遗传算法的公路路线智能优化模型,提出了基于GIS空间数据挖掘技术的选线环境知识获取模型和基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ的路线优化算法,解决了GIS与遗传算法集成、目标函数确定、遗传算法设计等关键问题。最后通过算例,验证了模型的有效性和实用性。     

A vehicle ABS adaptive sliding-mode control algorithm based on the vehicle velocity estimation and tyre/road friction coefficient estimations

A sliding-mode observer is designed to estimate the vehicle velocity with the measured vehicle acceleration, the wheel speeds and the braking torques. Based on the Burckhardt tyre model, the extended Kalman filter is designed to estimate the parameters of the Burckhardt model with the estimated vehicle velocity, the measured wheel speeds and the vehicle acceleration. According to the estimated parameters of the Burckhardt tyre model, the tyre/road friction coefficients and the optimal slip ratios are calculated. A vehicle adaptive sliding-mode control (SMC) algorithm is presented with the estimated vehicle velocity, the tyre/road friction coefficients and the optimal slip ratios. And the adjustment method of the sliding-mode gain factors is discussed. Based on the adaptive SMC algorithm, a vehicle's antilock braking system (ABS) control system model is built with the Simulink Toolbox. Under the single-road condition as well as the different road conditions, the performance of the vehicle ABS system is simulated with the vehicle velocity observer, the tyre/road friction coefficient estimator and the adaptive SMC algorithm. The results indicate that the estimated errors of the vehicle velocity and the tyre/road friction coefficients are acceptable and the vehicle ABS adaptive SMC algorithm is effective. So the proposed adaptive SMC algorithm can be used to control the vehicle ABS without the information of the vehicle velocity and the road conditions.     

公路施工仿真模型自适应算法研究

针对公路施工过程周期长、参与主体多、施工方法多变等特点,提出在公路施工中进行全过程仿真的应用需求,全过程仿真的核心内容便是模型的自适应算法.在Petri网的数学分析方法基础上,使用数学分析的方法建立了模型输出和参数之间的关系,推导出模型生产率的表达式、变迁相关度的定义和计算公式以及模型时间参数调整的公式,最后给出了自适应算法流程.     

动态状态交通分配模型及其运用

静态交通分配模型不能很好地反映实际交通状况,而动态交通分配模型计算复杂、计算量大。本文基于动态用户状态均衡条件下,提出一种动态和静态交通分配的折衷方案———动态状态交通分配模型,给出了该模型计算路段平均队列长度和平均通行时间的公式,以及动态状态交通分配算法;最后给出一个运用于正常工作日动态交通分配的例子进行模型检验及其检验的数值结果。     

基于波及延误的飞机路径随机优化模型

为了对航班延误进行有效的事前控制,挖掘后继航班独立延误对飞机路径整体延误的影响,建立了更加精确的独立延误和波及延误算法流程,侧重研究与航班计划变更无关的独立延误的统计分布.在拟合出航班独立延误服从对数正态分布的基础上,建立了以波及延误最小为目标函数的飞机路径随机优化模型.求解过程中通过已知分布将随机模型转化为确定性模型,降低了模型的求解难度.最后将该模型应用于国内某一航空公司运行数据,优化后的波及延误降低了28%,成本降低17.37%.结果表明,基于统计分析基础上的飞机路径优化模型可以提高航班计划的先行鲁棒性.      

基于遗传蚁群算法的履带式混合动力车辆控制策略参数优化

针对控制策略参数优化中存在的问题,提出一种基于遗传蚁群算法的履带式混合动力车辆整车控制策略参数优化的新方法。基于优化设计的思想,以最小燃油消耗量为目标函数,建立控制参数优化问题的数学模型,然后结合遗传算法和蚁群算法各自的优点提出一种遗传蚁群优化算法,并对控制策略参数优化问题进行数值求解。结果表明,优化后车辆燃油消耗减少14.9%,说明该方法可以找到一组全局最优的参数,大大缩短控制参数的实车标定时间。     

基于V模型的电控柴油机涡轮增压调节控制策略开发

以电控涡轮增压调节控制策略开发为研究背景,进行了基于模型的电控增压调节控制算法的V型模式开发。利用Ascet软件建立了电控增压调节控制算法模型,并对控制算法模型进行快速原型仿真试验验证。快速原型试验结果表明,设计的增压调节控制算法模型对发动机涡轮前、压气机后压力以及加速性提升效果明显。     

电动助力转向系统回正控制策略研究

在分析电动助力转向系统回正模型的基础上,提出了电动助力转向回正控制算法。尝试直接采用扭矩信号作为转向盘转角估计的依据,并以此为基础提出不需配置转角传感器的回正控制策略。在matlab中建立了电动助力转向系统的模型,并利用Simulink工具箱对算法进行了仿真。仿真结果表明,所提出的回正控制策略能提高转向盘的回正性能,并为台架试验打下了基础。     

基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制

跟驰过程中,在保证安全性的前提下为了提升自适应巡航控制(ACC)系统的舒适性和燃油经济性,研究了多目标自适应巡航控制算法.在建立车间纵向运动学模型的基础上,根据模型预测控制理论,设计综合考虑安全性、舒适性、燃油经济性以及车辆自身限制等因素的目标函数和约束条件,并引入松弛因子向量软化硬约束边界解决无可行解问题.进一步在滚...