社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)汽車行業(yè)的急速發(fā)展,社會(huì)生活中私家車擁有量逐年增加,與此相對(duì)應(yīng)的是停車基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)速度滯后的問(wèn)題,因此必須重視停車難問(wèn)題,并積極探索解決停車問(wèn)題的有效方法和路徑。解決停車難問(wèn)題的有效途徑包括增建地下停車場(chǎng)、利用可利用空間滿足停車要求等,這個(gè)過(guò)程中立體車庫(kù)發(fā)揮了重要作用。通過(guò)分析國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)自動(dòng)化立體車庫(kù)以及倉(cāng)庫(kù)的研究,本文以平面移動(dòng)式立體車庫(kù)作為研究對(duì)象,依據(jù)排隊(duì)論對(duì)平面移動(dòng)式立體車庫(kù)I/O數(shù)量進(jìn)行設(shè)置的前提下,結(jié)合其控制以及服務(wù)特點(diǎn),設(shè)計(jì)平面移動(dòng)式立體車庫(kù)三階段車位分配策略,分別為:（1）第一階段采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型預(yù)測(cè)車輛庫(kù)內(nèi)停留時(shí)間;（2）第二階段在車輛庫(kù)內(nèi)停留時(shí)間預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上采用多色集合理論實(shí)現(xiàn)庫(kù)內(nèi)車位分區(qū);（3）第三階段采用果蠅算法在庫(kù)內(nèi)車位分區(qū)基礎(chǔ)上進(jìn)行車位優(yōu)化分配。仿真結(jié)果證明,本文設(shè)計(jì)的三階段車位分配策略有效降低了顧客的排隊(duì)等待隊(duì)長(zhǎng)、等待時(shí)間、設(shè)備能耗以及車輛服務(wù)時(shí)間,提高了平面移動(dòng)式立體車庫(kù)的服務(wù)水平,改善了顧客對(duì)自動(dòng)化立體車庫(kù)服務(wù)的滿意度。主要研究過(guò)程包括以下幾方面:（1）簡(jiǎn)述了自動(dòng)化立體車庫(kù)的類型,采用平均等待時(shí)間、平均等待隊(duì)長(zhǎng)、設(shè)備平均能耗、平均服... 

【文章來(lái)源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

I/O口數(shù)為1時(shí)立體車庫(kù)仿真模型截圖

為立體車庫(kù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用 Display 模塊顯示 I/O 的利用率具體數(shù)值。Output Switch 來(lái)管理 I/O 口的個(gè)數(shù)，通過(guò)設(shè)置 Output Switch 模塊，可以增加立體車庫(kù) I/O 口的數(shù)量，車輛到達(dá)時(shí)選擇 I/O 口空閑的車廳進(jìn)行接受服務(wù),I/O 數(shù)為 1 時(shí)基于 MATLAB/SimEvents平面移動(dòng)式立體車庫(kù)仿真模型如圖 2.9 所示，I/O 口數(shù)為 2 時(shí)基于 MATLAB/SimEvents平面移動(dòng)式立體車庫(kù)仿真模型如圖 2.10 所示，同理 I/O 口數(shù)大于 2 時(shí)立體車庫(kù)仿真模型可依次建立。圖 2.9 I/O 口數(shù)為 1 時(shí)立體車庫(kù)仿真模型截圖

- 31 -圖 3.4 顧客類圖的代碼實(shí)現(xiàn)截圖客實(shí)體對(duì)象，產(chǎn)生顧客排隊(duì)序列。以 200 個(gè)實(shí)體顧客為例，將 400 個(gè)存車任務(wù)以先到先服務(wù)、出車優(yōu)先為原則進(jìn)行排隊(duì)碼實(shí)現(xiàn)如圖 3.5 所示。序圖 3.2、活動(dòng)圖 3.3，將 400 個(gè)存取車任務(wù)進(jìn)行存車或取車圖 3.6 所示�？梢钥吹剑赫麄�(gè)存取車過(guò)程包括多個(gè)條件判斷正在接受服務(wù)，若有，該車輛進(jìn)入排隊(duì)等待狀態(tài)或離開該車統(tǒng)判斷車輛尺寸是否符合車庫(kù)要求以及是否存在合適車位停

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于分組簡(jiǎn)化粒子群算法的盲源分離[J]. 季策,單長(zhǎng)芳,沙毅,周榮坤.  東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[2]一種動(dòng)態(tài)鄰域的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法[J]. 張文興,汪軍,劉文婧,王建國(guó).  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2018(06)
[3]基于灰色理論-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的土壤水分特征曲線預(yù)測(cè)模型[J]. 李彬楠,樊貴盛.  干旱區(qū)資源與環(huán)境. 2018(07)
[4]改進(jìn)型果蠅算法優(yōu)化的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測(cè)[J]. 楊帆,王小兵,邵陽(yáng).  測(cè)繪科學(xué). 2018(02)
[5]基于PLC的垂直循環(huán)型立體車庫(kù)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 丁彩紅,何龍.  自動(dòng)化與儀表. 2018(01)
[6]基于群密度的改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法及在異常檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 王友衛(wèi),朱建明,鳳麗洲.  工程科學(xué)與技術(shù). 2017(05)
[7]并列選擇單親遺傳算法在自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)貨位優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 李珍萍,于洋濤.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2016(20)
[8]基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)的自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)圖形監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 雷斌,蔣兆遠(yuǎn),馬殷元.  測(cè)控技術(shù). 2016(07)
[9]國(guó)內(nèi)外立體車庫(kù)現(xiàn)狀及發(fā)展綜述[J]. 溫沁月,魯力群.  物流工程與管理. 2016(07)
[10]基于螢火蟲算法的自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)貨位優(yōu)化分配研究[J]. 朱靖,章瑤易,賀青.  電測(cè)與儀表. 2016(13)

碩士論文
[1]自動(dòng)化立體車庫(kù)調(diào)度優(yōu)化研究[D]. 折貝.陜西科技大學(xué) 2017
[2]巷道堆垛式立體車庫(kù)研究[D]. 王沖.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[3]基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彎曲回彈預(yù)測(cè)研究[D]. 王智.西南交通大學(xué) 2013
[4]灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化研究[D]. 李小燕.武漢理工大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3001697