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        基于排隊(duì)論水平循環(huán)吊籃式立體車庫存取車策略研究

        2021-07-14 08:34:16楊劍堯肖志權(quán)
        機(jī)電工程技術(shù) 2021年4期
        關(guān)鍵詞:存車立體車庫吊籃

        楊劍堯,肖志權(quán)

        (武漢紡織大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院,武漢 430200)

        0 引言

        立體車庫作為一種高自動(dòng)化的設(shè)備,是一種集存車、取車一體化的智能化綜合性系統(tǒng),目前的結(jié)構(gòu)形式主要有垂直循環(huán)式、巷道堆垛式、垂直升降式、水平循環(huán)式等[1]。隨著立體車庫的發(fā)展,研究其存取車策略、如何提高車庫的運(yùn)行效率、減少顧客等待時(shí)間等問題,成為眾多學(xué)者研究的課題[2-3]。如陳楨等[4]利用遺傳算法對立體車庫庫位的分配策略進(jìn)行了研究;魯立等[5]提出社會(huì)最小等待時(shí)間的出入庫優(yōu)化算法,將其應(yīng)用于存取車策略優(yōu)化;張芳芳等[6]基于排隊(duì)論對升降橫移式立體車庫控制策略進(jìn)行了研究;楊曉芬等[7]建立存取策略數(shù)學(xué)模型,并獲得了車庫不同存取策略下的存取車時(shí)間。由于不同形式的立體車庫的工作原理及所選用函數(shù)的不同,其存取車策略和結(jié)果也會(huì)相應(yīng)地不同。

        基于排隊(duì)論的理論原理,以水平循環(huán)吊籃式立體車庫為研究對象,相對傳統(tǒng)方式的自動(dòng)化立體車庫,只是將車輛隨機(jī)地存入和取出,而利用排隊(duì)論建立不同的存取策略數(shù)學(xué)模型,并分析在不同實(shí)際存取車情況下(存遠(yuǎn)大于取、存取相當(dāng)、存遠(yuǎn)小于?。┑能囕v平均存取時(shí)間,確定較優(yōu)的車輛存取方式,為車庫的存取控制和管理決策提供參考。

        1 水平循環(huán)吊籃式立體車庫類型及結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

        水平循環(huán)類立體車庫的運(yùn)行特點(diǎn)是利用一個(gè)水平循環(huán)運(yùn)動(dòng)的車位系統(tǒng)存取車輛,適宜建于地形狹長的場所,既減少了進(jìn)出車道,又提高了土地利用率[8]。水平循環(huán)類立體車庫可分為方形循環(huán)類立體車庫和圓形循環(huán)類立體車庫兩大類。方形循環(huán)類循環(huán)系統(tǒng)以方形運(yùn)動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)上下層車位的交換,這種形式的循環(huán)系統(tǒng)需要兩臺(tái)驅(qū)動(dòng)電機(jī);圓形循環(huán)類循環(huán)系統(tǒng)以圓形運(yùn)動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)上下層車位的交換,這種形式的系統(tǒng)只需要一臺(tái)驅(qū)動(dòng)電機(jī),對制造成本的控制有一定減少。

        以圓形循環(huán)類立體車庫中的水平循環(huán)吊籃式立體車庫為研究對象,該類車庫的許用高度或深度較小,適用于狹長場所,對地形適用性強(qiáng)。其車庫結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。在牽引構(gòu)件鏈條上,每隔一定距離安裝一個(gè)載車吊籃,通過電機(jī)的減速轉(zhuǎn)動(dòng)帶動(dòng)傳動(dòng)機(jī)構(gòu),動(dòng)力系統(tǒng)的傳導(dǎo)使鏈條系統(tǒng)水平循環(huán)轉(zhuǎn)動(dòng)。在循環(huán)運(yùn)動(dòng)過程中,載車吊籃也將隨著鏈條做循環(huán)運(yùn)動(dòng),從而實(shí)現(xiàn)車位之間的交換。

        圖1 12車位吊籃式立體車庫停車設(shè)備示意圖

        2 存取車模型建立

        2.1 存取車策略

        排隊(duì)論概述及存取策略排隊(duì)論是研究要求獲得某種服務(wù)的對象所產(chǎn)生的隨機(jī)性聚散現(xiàn)象的理論,其廣泛應(yīng)用于服務(wù)系統(tǒng),常出現(xiàn)于醫(yī)院、銀行、火車售票等場所。排隊(duì)論的目的是為建立正確設(shè)計(jì)與有效運(yùn)營決策系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型提供必要的科學(xué)依據(jù),為管理者在系統(tǒng)服務(wù)管理決策上提供有利參考[9-10]。

        根據(jù)水平循環(huán)吊籃式立體車庫的物理框架結(jié)構(gòu)特點(diǎn),考慮到車位的隨機(jī)分配以及車輛每次所存取的車位不同的問題,以車庫存取系統(tǒng)存取車位總時(shí)間最少為目的,其中對選擇最優(yōu)存取車位的方法是以選擇離存取出入口最近的目標(biāo)車位,以其到達(dá)出入口的最短時(shí)間為選擇原則,從而實(shí)現(xiàn)存取系統(tǒng)總時(shí)間最短的目的。

        存取車策略分為3種,定義如下。

        (1)存車優(yōu)先策略。當(dāng)用戶完成存取車操作后,不論存取,系統(tǒng)通過計(jì)算將離存取車出入口最近的空車位轉(zhuǎn)動(dòng)到出入口處,以供下一位用戶直接存入,無需等待。

        (2)交叉存取策略。當(dāng)同時(shí)幾位用戶需要存取車操作時(shí),若前一位用戶為存車操作,本次系統(tǒng)將變?yōu)槿≤嚥呗裕乱淮蜗到y(tǒng)將變?yōu)榇孳嚥呗?;若前一次用戶為取車策略,存取原理與前者相同,依次循環(huán)交叉存取,其中存取都通過系統(tǒng)的計(jì)算選取最優(yōu)的車位(如存車時(shí),選取最近的空車位)。

        (3)原地等待策略。當(dāng)用戶完成存取車操作后,車位將原地不動(dòng),等待下一位用戶進(jìn)行存或取車操作,其中對最優(yōu)車位的選擇方式為若用戶進(jìn)行存車操作時(shí),系統(tǒng)將選取離出入口最近的空車位。

        2.2 存取車策略排隊(duì)模型

        車庫作為一個(gè)典型的隨機(jī)離散排隊(duì)服務(wù)系統(tǒng),排隊(duì)論也同樣適用于車庫服務(wù)系統(tǒng),用戶存放時(shí)間和操作時(shí)間都是離散變量,車庫存取系統(tǒng)時(shí)間的確定同時(shí)與所選取的車位有關(guān)。車輛的存放時(shí)間和操作時(shí)間都為單一互不影響的變量,可以假定為符合泊松流分布的隨機(jī)變量,泊松分布定義為:

        式中:λ為單位時(shí)間內(nèi)客戶出現(xiàn)的平均次數(shù);P( N=k)為單位時(shí)間內(nèi)客戶出現(xiàn)k次的概率。

        不同的存取車策略在不同的存取車場合的存取效率也各不相同,在車輛流量較大的場所,如繁華中心的寫字樓,上下班時(shí)段就會(huì)出現(xiàn)不同的存取情況(上班時(shí)段,存車比取車多;下班時(shí)段,取車比存車多)?,F(xiàn)實(shí)的車輛存取情況按車流量可分為3個(gè)時(shí)段:存車高峰(存遠(yuǎn)大于取)、存取車數(shù)量相當(dāng)(存取相當(dāng))、取車高峰(存遠(yuǎn)小于?。?。不同存取策略各有優(yōu)勢,適應(yīng)不同的存取場合,為了在不同的時(shí)段選擇出適用于該時(shí)段的存取車策略,以存取車總時(shí)間為目標(biāo)函數(shù),對存取車策略進(jìn)行選擇。具體參數(shù)說明如表1所示。

        表1 參數(shù)說明

        2.3 存取車策略數(shù)學(xué)模型

        2.3.1 存車優(yōu)先策略數(shù)學(xué)模型

        按該種策略,用戶選擇第n車位號進(jìn)行存(取)車操作時(shí),存取1次所用時(shí)間t(n)為:

        存取k次所用的總時(shí)間∑t為:

        式中:k(n)為存取k次后共存取n車位號的次數(shù)。

        2.3.2 交叉存取策略數(shù)學(xué)模型

        交叉存取策略的存取時(shí)間與前一次、當(dāng)前次以及下一次用戶的存取選擇有關(guān),所以存取順序和存取組合也會(huì)有不同的改變。

        當(dāng)前一次為存車操作,本次為取車操作,下一次將會(huì)是存車操作,其所用時(shí)間ta為:

        當(dāng)前一次為存車操作,本次為存車操作,下一次將會(huì)是存車操作,其所用時(shí)間tb為:

        當(dāng)前一次為取車操作,本次為存車操作,下一次將會(huì)是取車操作,其所用時(shí)間tc為:當(dāng)前一次為取車操作,本次為取車操作,下一次將會(huì)是取車操作,其所用時(shí)間td為:

        存取k次所用的總時(shí)間∑t為:

        式中:tiq為用戶存車過程中選擇最優(yōu)車位所用時(shí)間;tic為用戶取車過程中選擇最優(yōu)車位所用時(shí)間;ka、kb、kc、kd分別為不同情況下對應(yīng)的存取次數(shù)。

        2.3.3 原地等待策略數(shù)學(xué)模型

        原地等待策略存取時(shí)間與前一次和當(dāng)前次用戶的存取選擇有關(guān),存取的組合也不同。

        當(dāng)前一次為存車操作,本次為取車操作,然后吊籃就會(huì)原地等待下次用戶操作,

        其所用時(shí)間te為:

        當(dāng)前一次為存車操作,本次為存車操作,然后吊籃就會(huì)原地等待下次用戶操作,

        其所用時(shí)間tf為:

        當(dāng)前一次為取車操作,本次為存車操作,此時(shí)直接存車,其所用時(shí)間tg為:

        當(dāng)前一次為取車操作,本次為取車操作,然后吊籃就會(huì)原地等待下次用戶操作,

        其所用時(shí)間th為:

        存取k次所用的總時(shí)間∑t為:式中:ke、kf、kg、kh分別為不同情況下對應(yīng)的存取次數(shù)。

        3 數(shù)學(xué)模型仿真分析

        基于排隊(duì)論的基礎(chǔ),利用MATLAB編寫不同情況下的存取車策略的存取時(shí)間,用于計(jì)算和選擇不同條件下的最優(yōu)存取車策略。

        調(diào)用MATLAB中Poissrnd函數(shù)生成用戶存取時(shí)間t1序列和用戶操作時(shí)間t2序列,分別服從參數(shù)為λ1和λ2的泊松分布,再調(diào)用Randi函數(shù)生成當(dāng)前次存車序列c和取車序列j,將序列c與序列j重新組合并調(diào)用Randperm函數(shù),將序列重新打亂生成當(dāng)前次隨機(jī)存取序列w。其中“1”為存車,“2”為取車;利用相同的原理生成前一次的存取車序列d和初始化車庫中有無車序列m,將上述數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù);其中調(diào)用Find函數(shù)對存取車過程中對最優(yōu)車位(如存車時(shí)選擇離出入口最近的空車位)進(jìn)行選擇。其程序流程框圖如圖2所示。

        圖2 程序流程

        在車庫初始化的基礎(chǔ)上,分別模擬了3個(gè)時(shí)段的3種不同存取車策略的存取情況,設(shè)定存取車次q=60、λ1=40、λ2=30;其中當(dāng)前次存車序列c和取車序列j中的元素?cái)?shù)量之和為60;而由MATLAB中Randi函數(shù)生成的當(dāng)前次存取車序列w與前一次存取車序列d之間并不是沒有關(guān)聯(lián),當(dāng)前次的存取情況將成為下一次用戶操作的前一次存取情況,所以將當(dāng)前次存取序列w的存取情況相應(yīng)存入到前一次存取序列d中。

        設(shè)置參數(shù)存車序列c和取車序列j的元素?cái)?shù)量分別為40和20,分別為存車數(shù)量和取車數(shù)量,模擬出存車高峰期時(shí)段(存遠(yuǎn)大于?。┣闆r,其存取車總時(shí)間如圖3所示。由圖中的仿真結(jié)果可以看出,在車輛存車高峰時(shí)期3種策略,存車優(yōu)先策略平均存取時(shí)間為82 s,交叉存取策略平均存取時(shí)間為56 s,原地等待策略平均存取時(shí)間為65 s,原地等待存取策略相對存車優(yōu)先策略平均節(jié)約20.7%的時(shí)間,而交叉存取策略相對原地等待策略平均節(jié)約13.8%的時(shí)間。

        圖3 存車遠(yuǎn)大于取車總時(shí)間散點(diǎn)圖

        設(shè)置參數(shù)存車序列c和取車序列j的元素?cái)?shù)量分別為31和29,分別為存車數(shù)量和取車數(shù)量,模擬出存取車數(shù)量相當(dāng)(存取相當(dāng))情況,其存取車總時(shí)間如圖4所示。由圖中的仿真結(jié)果可以看出,在車輛存取相當(dāng)時(shí)期3種策略,存車優(yōu)先策略平均存取時(shí)間為91 s,交叉存取策略平均存取時(shí)間為87 s,原地等待策略平均存取時(shí)間為77 s,交叉存取策略相對存車優(yōu)先策略平均節(jié)約4.4%的時(shí)間,而原地等待存取策略相對交叉存取等待策略平均節(jié)約11.5%的時(shí)間。

        圖4 存取車相當(dāng)總時(shí)間散點(diǎn)圖

        設(shè)置參數(shù)存車序列c和取車序列j的元素?cái)?shù)量分別為20和40,分別為存車數(shù)量和取車數(shù)量,模擬出取車高峰期時(shí)段(存遠(yuǎn)小于?。┣闆r,其存取車總時(shí)間如圖5所示。由圖中的仿真結(jié)果可以看出,在車輛取車高峰時(shí)期3種策略,存車優(yōu)先策略平均存取時(shí)間為148 s,交叉存取策略平均存取時(shí)間為113 s,原地等待策略平均存取時(shí)間為107 s,交叉存取策略相對存車優(yōu)先策略平均節(jié)約23.6%的時(shí)間,而原地等待存取策略相對交叉存取等待策略平均節(jié)約5.3%的時(shí)間。

        圖5 存車遠(yuǎn)小于取車總時(shí)間散點(diǎn)圖

        綜上所述,不同情況下的不同存取策略之間的差別較為明顯,在存車高峰時(shí),交叉存取策略要優(yōu)于另兩種策略,但交叉存取策略較原地等待策略差別不大;在其他兩種車輛存取情況下,原地等待存取策略要優(yōu)于另兩種策略。

        4 結(jié)束語

        機(jī)械立體車庫的應(yīng)用為日益增加的機(jī)動(dòng)車停車難問題提供了有效的解決途徑,為適應(yīng)多種停車場所,水平循環(huán)式立體車庫也相繼發(fā)展出現(xiàn),而立體車庫的不斷發(fā)展,自動(dòng)化程度也越來越高??紤]到管理者的管理決策以及用戶的存取車體驗(yàn),本文以水平循環(huán)吊籃式立體車庫為研究對象,基于排隊(duì)論的理論原理,對車庫的存取車策略進(jìn)行研究,希望能夠?yàn)樘岣哕噹斓拇嫒⌒侍峁﹨⒖肌?/p>

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