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1.
针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求,借助无人机停放平台,考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗,构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标,以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型,解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型,设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND),引入4个算子进行变邻域下降搜索,为了提高算法的求解性能,提出两种局部搜索算子组合,根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明,HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优,特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明,高层住宅楼层数越多,无人机单次
飞行的能耗利用率越大,无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。 相似文献
2.
3.
漕宝路地下快速路工程下穿S20立交节点,该节点交通流量大,地面环境复杂,在工程建设中需满足地面交通需求并尽量减小环境影响。本文结合工程实际情况,针对下穿S20立交节点,分别提出2种不同的设计方案,并从环境影响、施工难度、工程经济性等多个方面对方案进行综合比选。在选取合适的方案后,针对方案中关键节点分别进行设计,并对方案进行分析,结果表明方案安全可行。工程可为同类型工程设计和研究提供借鉴和指导作用。 相似文献
4.
基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。 相似文献
5.
针对城市轨道交通列车故障救援方式及延误计算问题,对列车故障救援作业流程进行分析,然后根据作业流程建立5种救援方式的延误计算方法,最后使用Open track对福州市某地铁线路进行列车故障救援仿真,并对仿真与计算结果进行比较分析.研究结果表明:在一定范围内提高救援速度可有效减小救援列车作业时间;所提出的计算方法可较为准确反映延误情况;在救援起讫点内,以固定闭塞运行的后序列车的延误会突增并积累,造成延误增幅的差异. 相似文献
6.
为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠
肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利
用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对
长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入
强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了
疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到
2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控
下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。 相似文献
7.
8.
9.
疲劳破坏是船体结构的主要破坏形式之一。改进结构节点的设计和施工工艺,可保证船体结构中受交变载荷作用的构件有足够的疲劳寿命。钨极氩弧(Tungsten Inert Gas, TIG)重熔是改善结构节点焊后疲劳强度的有效方法。与目前船上常用的几种改善疲劳强度的方法进行分析对比,对TIG重熔工艺的重要性进行充分论证,获得实施TIG重熔工艺的技术标准和操作要点。TIG重熔工艺不仅改善结构节点疲劳强度,而且为建造具有较长疲劳寿命的大型船舶找到一个行之有效的方法,可产生良好的经济和社会效益。 相似文献
10.
The time-series of remote-sensed surface chlorophyll concentration measured by SeaWiFS radiometer from September 1997 to December 2001 and the relevant hydrological and meteorological factors (remote-sensed sea surface temperature, atmospheric precipitation, air temperature and wind stress) in Santa Monica Bay and adjacent waters off southern California were analyzed using wavelet and cross-correlation statistical methods. All parameters exhibited evident seasonal patterns of variation. Wavelet analysis revealed salient long-term variations most evident in air temperature during El Niño 1997–1998 and in wind stress during La Niña 1998–1999. Short-period (<100 days) variations of remote-sensed chlorophyll biomass were mostly typical to spring seasons. Chlorophyll biomass was significantly correlated with air temperature and wind stress: an increase of chlorophyll biomass followed with 5–6-day time lag an increase of wind stress accompanied by a simultaneous decrease of air temperature. The mechanism of these variations was an intensification of phytoplankton growth resulting from the mixing of water column by wind stress and entrainment of nutrients into the euphotic layer. 相似文献