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利用存贮论知识,研究了一类订货销售存贮模型。考虑到在现实中往往存在订货批量折扣现象,因此在模型中假设有批量折扣,同时假设需求速度是连续的、均匀的;允许发生缺货,并产生缺货费用。库存系统的平均总费用包括订货费用、存贮费用和缺货费用。据此建立有批量折扣且允许缺货的订货销售存贮模型,使模型更接近于实际,并利用数学方法对该模型进行了求解,确定了最优订货批量和最优订货周期,以及平均每天的最小总费用。 最后,通过实例说明了模型的应用。 相似文献
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本文从发动机起动的必要条件出发,分析了造成发动机热车难起动的各种因素,如制造、装配、使用和维修等等,并提出了改善措施。 相似文献
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为缓解横向互联空气悬架车辆行驶平顺性与操纵稳定性之间的矛盾,基于智能体理论构建横向互联空气悬架互联状态控制智能体系统。首先建立横向互联空气悬架整车模型并通过试验验证其准确性,随后在传统BDI(belief-desire-intention)智能体的基础上,加入汤普森抽样算法,建立具有在线自学习能力的仿天棚互联状态控制智能体。该智能体从传感器信息采集模块感知环境状态,通过其内部的推理过程和学习行为进行自学习,输出适应不同环境状态的仿天棚互联状态控制策略的关键参数——滞回区间至互联状态控制模块。在混合工况下进行仿真,结果表明,该系统使车辆在行驶平顺性与操纵稳定性之间取得了平衡。 相似文献
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为进一步改善横向互联空气悬架车辆的行驶平顺性和操纵稳定性, 基于多智能体理论和合作博弈Shapley值原理构建多智能体减振器控制系统; 多智能体减振器控制系统由信息发布智能体、平顺性智能体、操稳性智能体和博弈协调智能体组成, 其中信息发布智能体从环境中获取车辆状态信息, 根据下层智能体的信息需求传递信息, 平顺性智能体接收悬架动行程及其变化率信息, 根据平顺性控制要求, 输出自身的阻尼系数意图, 操稳性智能体接收当前互联状态信息触发对应的推理模块, 根据车身侧倾角信息求解需求的阻尼系数, 其中推理模块是通过对遗传算法优化出的阻尼系数进行模糊神经网络自学习形成的, 博弈协调智能体接收平顺性智能体与操稳性智能体的阻尼意图, 根据自身的合作博弈规则, 对阻尼意图进行修正, 输出全局最优阻尼系数; 在不同互联状态、不同激励条件下进行空气悬架静、动态特性试验研究, 并将试验结果与仿真结果进行对比, 验证仿真模型的准确性; 在混合工况下, 利用整车仿真模型验证多智能体减振器控制系统的可行性和有效性。研究结果表明: 和传统减振器阻尼控制系统相比, 多智能体减振器控制系统能有效地使簧载质量加速度均方根值降低14.95%, 悬架动行程均方根值降低10.64%, 车身侧倾角均方根值降低12.33%。提出的多智能体减振器控制系统改善了车辆行驶平顺性和乘坐舒适性, 并且能够抑制车身的侧倾, 提高整车的操纵稳定性。 相似文献
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