物流是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展動脈,是衡量國家現(xiàn)代化程度與綜合實(shí)力的重要指標(biāo)。互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)大力推動了普通物流的高速發(fā)展,促進(jìn)了國內(nèi)經(jīng)濟(jì)整體的轉(zhuǎn)型升級。目前,含有多傳感器融合的智慧運(yùn)輸、基于人車路協(xié)同的智慧調(diào)度以及具備信息共享和互操作的大數(shù)據(jù)物流平臺已被廣泛研究和使用。大件物流作為關(guān)乎國家能源基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和大中型工業(yè)工程建設(shè)的運(yùn)輸,在裝備制造、航空航天、船舶和海洋工程等一批國家重點(diǎn)工程建設(shè)中是必不可少的,如運(yùn)輸大型橋梁、風(fēng)電塔筒、航空母艦、海工平臺等超長、超寬、超重物件。但是大件物流企業(yè)信息化程度較低,裝載配車時(shí)安全系數(shù)均參考國外的配套軟件,依靠人工計(jì)算來實(shí)現(xiàn),包括后續(xù)路徑選擇、道路勘測、轉(zhuǎn)彎模擬等關(guān)鍵步驟,無法得到安全上的保障,從而導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的重大事件,如東莞2300噸反應(yīng)器發(fā)生側(cè)翻,損失上億救援費(fèi)。大件物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是對實(shí)現(xiàn)智慧交通的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。針對上述問題,本文分別從車、路、人三個(gè)不同的角度對組合式液壓平板車、道路環(huán)境和大件物流運(yùn)輸體量展開研究,首先提出大件智能物流系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案,整體采用B/S架構(gòu)進(jìn)行開發(fā),使用MySQL、Spring MVC4.0+、Jquery等技術(shù),實(shí)現(xiàn)自動計(jì)算...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究問題與挑戰(zhàn)
        1.2.1 研究問題
        1.2.2 面臨的挑戰(zhàn)
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 主要研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.4.1 主要研究內(nèi)容
        1.4.2 技術(shù)路線
    1.5 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論與技術(shù)介紹
    2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)
        2.1.1 多元線性回歸算法
        2.1.2 梯度下降法
    2.2 同構(gòu)映射
        2.2.1 雙射
        2.2.2 同態(tài)與同構(gòu)
    2.3 數(shù)據(jù)處理軟件
        2.3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成
        2.3.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理
        2.3.3 數(shù)據(jù)分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 大件智能物流系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)
    3.1 概述
    3.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.3 組合式液壓平板車
        3.3.1 自走式平板車
        3.3.2 基本參數(shù)
    3.4 大件智能物流系統(tǒng)安全系數(shù)計(jì)算模塊
        3.4.1 牽引力
        3.4.2 最大爬坡能力
        3.4.3 穩(wěn)定性
        3.4.4 捆扎力
        3.4.5 方案設(shè)計(jì)
    3.5 大件智能物流系統(tǒng)轉(zhuǎn)彎軌跡模擬模塊
        3.5.1 轉(zhuǎn)彎軌跡
        3.5.2 方案設(shè)計(jì)
    3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.6.1 系統(tǒng)界面
        3.6.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.6.3 結(jié)果分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于三維點(diǎn)云的道路環(huán)境模擬
    4.1 概述
    4.2 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)
        4.2.1 三維點(diǎn)云
        4.2.2 激光掃描儀
        4.2.3 SLAM算法
        4.2.4 數(shù)據(jù)格式
    4.3 道路環(huán)境點(diǎn)云模型
        4.3.1 方案設(shè)計(jì)
        4.3.2 三維點(diǎn)云的生成
        4.3.3 三維點(diǎn)云的處理
    4.4 模擬結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 大件物流運(yùn)輸體量預(yù)測
    5.1 概述
    5.2 問題描述
    5.3 多元線性回歸方法正確性證明
        5.3.1 特征縮放
        5.3.2 代價(jià)函數(shù)間的映射關(guān)系
        5.3.3 正確性證明
    5.4 基于多元線性回歸算法的大件物流運(yùn)輸體量預(yù)測
        5.4.1 數(shù)據(jù)獲取
        5.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.4.3 數(shù)據(jù)預(yù)測
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果
致謝



本文編號：3804465