模具车间年终总结大全11篇

模具车间年终总结篇（1）

一、我一直在加强业务学习，不断提高业务素质，努力为车间建设做出更大贡献。

我先后在车间不同的岗位上工作，无论在什么岗位我始终以饱满的热情对待自己的工作，勤勤恳恳、尽职尽责、踏踏实实的完成自己的本职工作。设备维修工作纷繁复杂，突发工作比较多，这些都要求我要对设备的现状和结构情况，有较为熟悉的了解与掌握，同时还应具有较强的理论知识。几年来的工作实践，我十分注意对车间的设备维修工作的积累与总结，我想自己的工作经验一方面是自己工作的积累，更重要的是自己在这样的工作岗位上、有这样的工作机会，是领导和同事们信任和支持的结果！正因如此，我将更加珍视自己的岗位，以无比的热情与努力争取更大的进步！

我想自己在政治思想上进步、成熟的重要标志是，自己在工作期间从一名普通职工成为了一名中共党员！我的转变与进步，是车间领导的培养、同事们的帮助与支持和自身的努力才取得的。我清楚自己要入党，还有很多方面(政治思想、理论知识、工作水平)等需要不断的学习，注意加强政治修养，进一步提高自己的党性认识。我也希望领导和同事们一如既往的给与我指导和帮助，我也将加倍努力，争取更大的进步！

二、工作中，严以律己，宽以待人，向身边的党员模范学习，起相应模范带头作用。

半年来，我在平时工作中，始终严格要求自己，模范遵守车间的各项规章制度，力求时刻严格要求自己，有条不紊地做好各项工作，努力起的表率作用，协助大家开展各项工作。

我认真坚持厂里的学习制度，积极参加各项学习，以两个《条例》的学习为契机，深入领会《条例》的精神，在政治思想觉悟和对党的认识上均得到了进一步提高。通过系列的学习与批评和自我批评活动，我的思想得到了净化，工作的责任心得到了加强。

三、缺点与不足

我也很清楚自己还存在很多的不足与缺点，自我的总结和领导同志们的批评和指导，对我今后的提高是十分必要的，我的缺点与不足自己总结可有以下几点：

1、在工作过程中，缺乏大胆管理的主动性，今后我应加强学习不断提高自己的管理水平，工作中不断总结经验。

2、与同事交流少，关心同事不够。

工作转正报告·乡镇政府工作报告·共青团工作报告·年度工作报告·企业工作报告

模具车间年终总结篇（2）

智能交通系统（Intelligent Transport System，即ITS）采用信息技术、计算机技术、控制技术等于手段对传统交通运行系统进行改造，以达到增强系统运行效率、提高系统可靠性和安全性、减少能源消耗和对自然界的污染等目的。ITS总体来说包括四部分：交通信息采集部分、车辆调度控制部分、电子收费系统和交通信息服务。其中的每个部分都需要车载终端的参与：在交通信息采集部分，需要车载终端提供车辆的准确定位信息和车辆运行情况信息；在车辆调度控制部分，车载终端作为控制的接收端，负责接收ITS中心的调度指挥信息；电子收费系统需要车载终端与收费站自动完成付费交易；车载终端还是交通信息服务的接收平台，把服务显示给车辆驾驶员和乘客。因此，车载终端是ITS系统中非常重要的组合部分。本文所介绍的“车载GPS智能终端”就是ITS车载终端的一个具体实现。下面详细介绍车载终端系统的功能与设计实现方法。

1 车载GPS智能终端的功能

根据ITS系统的要求，车载GPS智能终端应具有如下功能：（1）车辆定位；（2）终端与ITS控制中心通讯；（3）报警，包括主动报警和自动报警；（4）在必要时进行车内监听；（5）在必要时控制汽车熄火；（6）显示调度信息。另外，车载GPS智能终端还根据用户需要实现了其它功能：（1）可拨打车载电话；（2）限制车辆行驶范围和行驶时间，监控车辆的行驶轨迹等。车载GPS智能终端的这些功能使其特点适用于汽车保险、运输车队或出租车队的管理、调度等领域。

图1 ITS系统的结构示意图

2 基于GPS-GSM/GPRS的ITS系统设计

目前全球卫星定位系统（Global Positioning System，GPS）的技术已经比较成熟，使用也非常方便，通过专用的GPS模块即可方便地获得车载GPS智能终端所在的全球定位坐标。其定位精度比较高，一般误小于15m。

如何把定位信息发送给ITS中心一直是比较难解决的问题之一。以往的ITS系统多采用集群通信系统实现车载终端与ITS中心的通讯。但是这种系统具有覆盖区域小、安装维护费用高、技术复杂等缺点。近两年随着GSM/GPRS网在中国的普及，车载终端通过GSM/GPRS网与ITS中心通讯的方式已经成为最受欢迎的方式。这主要由于以下原因：（1）GSM/GPRS网覆盖面广，目前已经遍及我国大部分地区，包括乡村和边远地区；（2）无需建网、维护；（3）GSM/GPRS网可靠性高、误码率低；（4）使用短消息功能或GPRS进行数据传输，费用比较低；（5）由于GSM/GPRS技术使用广泛，提供相应通讯模块的厂商较多，价格也比较合理。这里设计的ITS系统就是基于GPS卫星系统和GSM/GPRS这两大系统的。其结构如图1所示。

首先车载GPS智能终端通过GPS卫星定位自己的全球坐标；然后以消息或GPRS数据通讯方式把定位信息发送到ITS中心，ITS中心的控制调度命令也是通过GSM/GPRS网络发送到车载GPS智能终端中，终端与ITS中心的通讯符合专用的命令协议；最后，互联网的用户还可以通过VPN专用网技术或其它安全联网技术连接到ITS中心，以控制、查看车载终端的状态。

3 车载GPS智能终端硬件系统的设计

车载GPS智能终端利用单片机与GSM模块联合设计了一个符合经济型终端功能需求的硬件解决方案。其硬件系统结构如图2所示。

3.1 主控单片机

主控单片机采用具有两个串口的高性能单片机W77E58。在系统中，主控单片机负责接收用户的手柄输入信号和GPS输入信号；对GPS信号进行计算，以获得当前的经、纬度坐标；接收并解析ITS中心发送的短消息命令，按命令进行上传定位坐标、报警等操作；另外还负责把系统的运行状态及ITS的信息通过液晶屏显示出来。

3.2 GSM模块

使用GSM模块可以方便地利用GSM网进行通讯。它同主控制器以串行口的方式连接，并采用一定的波特率进行通信。主控制器可以通过AT命令控制GSM模块使其发送短消息，使用GPRS传送数据或进行语音通话。GSM模块硬件连接图如图3所示。

GSM模块与单片机之间采用标准的串行口进行通讯，通讯的最高波特率可以达到115200bit/s。GSM模块与SIM卡之间主要通过SIMCLK和SIMDATA信号线进行数据通信。为了保证发送短消息与短消息到达之间的时间间隔尽量短，选用的SIM卡最好是同一个电信运营商提供的。在使用GPRS功能时，还需要选择支持GPRS的SIM卡，并开通GPRS服务。GSM模块还支持驱动两路麦克风、两路扬声器和一路蜂鸣器。其中一路麦克风和扬声器可以连到手柄的听筒上，以实现车载电话功能。

3.3 GPS模块

GPS模块用于接收GPS卫星的信号，并计算出车载终端目前所在位置。采用的GPS模块由变频器、信号通道、微处理器和存储单元组成。GPS模块通过串行口向主控制器发送定位坐标；主控制器也可以向GPS模块发送设置命令，以控制GPS模块的状态和工作方式。GPS模块需要配备专门的GPS天线接收GPS卫星信号。一般在比较开阔的地区，需接收到三颗以上的GPS卫星信号才能进行准确定位。在车载GPS智能终端系统中，把天线放置在车顶可以有比较好的定位效果。

3.4 电源模块

电源模块用于给系统中的其它模块供电。终端系统需要电源模块提供三路电压，分别为：3.6V、5V、3.3V。其中，GSM模块在发送和接收数据时需要的电流比较大（约为2A），选用了National公司的LM2576电源芯片。它是一种PWM方式调制的高功率稳压芯片，可以提供高达3.5A的尖锋电流。电源模块中还设计了后备电池系统，在车载电源不工作或被破坏时给车载GPS终端供电。在车载电源工作正常的情况下，后备电池会自动被充电。

模具车间年终总结篇（3）

0 研究背景

班车站点及线路的优化设计是属于典型的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，即VRP问题）。VRP问题在国外最早是由Dantzing和Ramser[1]于1959年首次提出的。早在1962年，Balinski等人就提出集分割[2]，直接考虑可行解集合并在此基础上进行优化建立了最简单的VRP模型。1971年，Eilon等人[3]提出将动态规划法用于固定车辆的VRP，通过递归方法求解。1991年，Gendreau等人[4]将禁忌搜索方法应用于VRP。M.L.Fisher于1995年在“Vehicle Routing Handbooks in Operations Research&Management Science”[5]中对车辆路径问题作了总结，他把车辆路径问题的研究方法归结为三个阶段。第一个阶段，是20世纪60年代到70年代，这个阶段主要是应用一些简单的启发式方法来研究车辆路径问题，研究的重点主要局限于局部搜索和交换技术；第二个阶段，是20世纪70年代到80年代基于启发式方法的设计阶段，这个阶段主要是利用不同于一般启发式方法的近似优化算法来求解车辆路径问题。到了第三阶段，即20世纪80年代至今，研究的重点主要放在精确的优化算法和新兴的人工智能算法，包括模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法和人工神经元网络方法[6]。

在国内对VRP研究最早的是郭耀煌教授，1989年郭教授与其学生就多车场多车型等问题进行了研究[7]。1999年姜大立等人[8]建立了VRP的遗传算法。2001年，李嘉等人[9]设计了遗传算法和禁忌搜索启发式的混合算法。2004年崔雪丽等人基于人工蚂蚁系统给出了快速求解VRP的蚂蚁搜索算法。还有不少研究者均对VRP的研究做出了很大的贡献。单这些研究都是理论的东西，能够更好的解决实际问题才能说明研究的价值。所以这些研究应该更偏向实际问题。

1 符号说明

M企业或单位乘车总人数

L总车辆数（k表示第k辆车）

Z总站点数

N总路径数

C每辆车的容量

Si第i条路线

Pi第i个站点

Yi第Si条路线的总乘客数

ωijk车辆k从Pi站到Pj站的路程

Tijk车辆k从Pi站到Pj站经历的时间

Φ■=1乘客i到j站乘车0 否则

x■=1 车辆k可直接从p■站到p■站0 否则

Ψ■=1车辆k经过站点p■0 否则

h■=1乘客i乘坐车辆k0 否则

2 班车站点设置的数学模型

设置站点的第一步是统计企业或单位的所有乘客的住址坐标（即住址所在的经纬度可利用google earth标出）。记每位乘客的住址坐标为（ri，ci）（ri为经度ci为纬度）。假设共要设置站点Z个，第j个站点的坐标为（xj，yj）（xj为经度yj为纬度）。[10]

为使每位乘客到达站点距离的总路程最短及每位乘客到达站点的距离均衡以下给出总距离函数和最大距离与最小距离之差函数：

f■=Φ■■■■

f■=max Φ■■-min Φ■■

在设置站点的过程中还要考虑乘客到达站点所能承受的最大距离。假设乘客所能承受的最大距离为d1则有：

max Φ■■≤d1

在衡量总距离与最大最小距离偏差时可在两函数前加权重系数以更清楚地反映实际情况，综合以上，可建立如下班车站点设置的数学模型：

min（α■f■+α■f■）

stmax Φ■■≤d■Φ■=1（i=1，2…M）α■，α■为权重系数

3 路线的优化设计

线路的设计优化模型建立过程中我们从多样性角度出发并结合实际情况建立了两种线路的模型。和多数研究者不同我们考虑了实际班车站点和路线在不同企业或单位中有些比较复杂但有些比较简单，复杂的问题往往会有更多的目标和约束条件，解的过程也要复杂很多这是一种情况。在相对简单的情况若仍按照复杂模型的思路和计算方法不仅得不到较好的结果还会浪费过多的时间和精力，是不经济也是不实际的。因此我们建立了根据站点数量不同而路线安排也不同的两种模型。即以下的模型一和模型二。

模型一：

此模型是针对一些乘客人数较少，站点较少或运输资源有限等条件下建立的单一车辆单一路经的数学模型。仅仅适用于小型企业或单位，这种模型相对简单但在实际应用中却是经常要用到的。

在建立此模型中我们假设只有一辆车，车的容量足够容纳所有乘客。在站点已知且站点数目不是很多（说明：站点不多是指在总乘客数小于车容量下站点数一般小于20个，此处20只是对一般情况的假定，实际中具体个数应按实际需要设定）的情况下要求：①车要经过所有站点 ②车的路线最短 ③车辆行驶时间最短④除特殊情况外每个站点只经过一次 （说明：特殊情况是指如不再次经过此站点车辆无法返回）。

从以上要求中可以看出此问题应属于TSP（Travelling Salesman Problem）问题。此问题仍属于NP-Complete难题，许多学者在此问题上都花费了大量的精力但目前仍没有彻底解决该问题的方法。这并不意味着此处是做无用功，在简化数据和理想化一些条件后仍有一些有效的解决方法。

在上述要求中没有提及成本问题，其实对于单一车辆单一路径，车辆的成本是固定的。剩余的就只有运行的成本，运行的成本只与路程有关即只要求。

min■■ωijkxijk

路程达到最小即可使成本最小化。假设站点1为单位或企业，车辆运行路线中必须从单位或企业发车即■x1 jk=1最终又以单位或企业为终点返回即■xi1k=1。

由以上要求可建立模型如下：

min■■ωijkxijk（1）

min■■Tijkxijk（2）

stM≤C■Ψ■=Z■x1 jk=■xi1k=1xijk∈0，1N=1k=1

对目标函数（1）（2）其中（1）表示车辆行驶总路程最短（2）表示车辆行驶时间最短。对单一路径来说当车速一定时，路程和时间是成正比的。但为什么此处既对路程进行约束又对时间进行约束在此说明一下。在下文中会涉及道路饱和度的因素当满足（1）时在某些情况下会因为道路达到饱和而使运行时间过长，此时就会受到（2）的约束改变路线即使行驶路程增加但行驶的时间却比原先减少了，这样更有利于车辆运行效率，也更符合实际情况。第一个约束条件表示乘客总数不大于车的容量。第二个约束条件表示车必须经过每一个站点。第三个约束条件表示车从1站点出发必须回到1站点（假设1站点为目的地）。第四个约束条件表示变量x的0-1约束。第七第八约束条件分别表示只有一条路径和只有一辆车。

模型二：

此模型较模型一要复杂，是更具有广泛性和实用性的一般性模型。模型二是针对多人员多站点多线路多种因素综合考虑建立的。因为是一般性模型所以模型二较模型一相比具有多条线路，多车辆。在设置好站点后我们先用floyd算法求出所有站点之间的最短路，由最短路依次从距原点最远，第二远…第N远为起点设置N条线路，设置线路按两条原则一是尽量走最短路二是所有线路尽量囊括所有站点对有些特殊情况则另作分析。具体方法见模型算法设计。

在多条路线中车辆数既不能少于总需求量也不能过多，车辆数是决定成本的重要因素所以目标函数首先应满足使总车辆数达到最少。即：

f■=minL=L|LC≥M

车辆达到最少是首先决定因素其次是使所有车辆行驶总路程最短，因为除车辆的固定成本外路程所决定的运行成本从长期来看也是重要的因素。即：

f■=min■■■ωijkxijk

同样在保证总路程最短的前一约束下还要使时间达到最小化。设定时间的约束原因如模型一中设定时间约束的一样，同样是因为道路饱和度的考虑，其约束如下：

f■=min■■■Tijkxijk

在所有路线中为出于对乘客满意度和公平性的考虑应使最长路线与最短路线的差值在一定的可接受范围内，假定最大差值为d2则有：

f■=max（Si-Sj）≤d2

综合以上模型可建立如下：

min（α■f■+α■f■+α■f■+α■f■）

stLC≥MSi=■■ωijkxijk（k=1，2…L）■h■=1（i=1，2…M）■h■≤C（k=1，2…L）■Ψ■≥1（i=1，2…Z）■■xijk=■■xjik（k=1，2…L）■xiZk=■xZik=1（k=1，2…L）α■α4α5α6为权重系数

以上模型中目标函数的意义在上文中已说明此处说明一下约束条件的意义：约束条件一表示运载能力的限制即最大运载量要大于总人数。约束条件二表示每条路线的距离。约束条件三表示任意一位乘客只能乘坐一辆车。约束条件四表示每辆车的载客量不超过车的容量。约束条件五表示任意站点至少有一辆车经过。约束条件六表示同一辆车可以从pi站到pj站也可以从pj站到pi站即下行方向为上行方向的反向。约束条件七表示上行方向各路线的目的地为终点站下行方向各路线的发车点为终点站（假设第Z站为终点站）。

4 道路饱和度的考虑

此处道路饱和度并没有用符号在模型中表示出来是出于对模型求解可行性的考虑，因为就算没有考虑道路饱和度此模型的求解也相当困难。但是道路饱和度是实际问题中不得不考虑的一项因素，特别是在大城市的上下班高峰期，往往会因为交通堵塞浪费大量时间这是很不合理的。此处对道路饱和度的考虑，实际上也是对路线的修正因为在有些已达到饱和的道路再安排车辆通行就不满足时间的约束，就需要对线路进行调整。因为道路什么时候达到饱和往往与时间有关，这就要根据对不同环境的实际经验来判定。当道路达到饱和时即通行时间远超正常通行的时间，就在此时刻对此线路采用绕道而行的调整方案。

例如车辆k在某时刻t从pi站到pj站，在时刻t此时道路ωijk达到饱和。则车辆k在pi站与pj站途中绕经pα站，若满足T■+T■

但对时刻t模型和算法中是无法给出的，因为其一t的数值无法确定其二t具有不稳定性即每天情况可能不一样，只有根据实际经验才能确定。模型算法最终给出的结果只要根据实际经验来作调整即可，所以此处只做说明。

5 站点设置的算法设计

因为对不同的案例站点的设置千变万化，无法给出一个能保证最优最精确的解，所以站点设置算法我们采用一般情况下的启发式算法。如上文所描述模型思想按照算法步骤在一般情况下均可得到较满意的结果。

（1）输入：乘客到达站点所能承受的最大距离d1以及距离函数与距离偏差函数的权重系数α■，α■；

（2）在地图上标注出每一位乘客的住址（ri，ci）（实际操作可用google earth由经纬度标注出）；

（3）在地图上建立合理的坐标系将乘客住址的经纬度转换成坐标系中的实际坐标；

（4）用半径为d1的圆（聚集度较小）或边长为■d1的矩形（聚集度较大）在坐标系上划分各个区域；

（5）统计出总的区域个数Z和每个区域的住址点数及乘客数M；

（6）计算出每个圆或矩形的中心（此中心为该区域总路程最短的中心或住址点的重心），并将这些点的坐标作为站点的地理位置；

（7）输出：所有的站点位置的坐标及每个站点的人数。

6 路线模型一的算法设计

对于路线一可看做是简化的TSP问题，在图论中有类似像哈密尔顿图以及二次逐次修正法这样解决行遍性问题的一般方法。哈密尔顿图的定义：设G=（V，E）是连通无向图，经过G的每个顶点正好一次的路径称为G的一条哈密尔顿路径，经过G的每个顶点正好一次的圈称为G的哈密尔顿圈或H圈，含H圈的图称为哈密尔顿图或H图。[11]

在推销员问题中经过每个顶点至少一次权最小的闭通路称为最佳推销员回路。一般来说最佳哈密尔顿圈不一定是最佳推销员回路，最佳推销员回路也不一定是最佳哈密尔顿圈。像模型一这样求单车路程最短不适合用求哈密尔顿图的方法，而二次逐次修正法虽然是近似解法却往往能给出满意的结果。但二次逐次修正法的前提是要求所解图必须是完备图，对于车辆站点路线来说很少有满足此要求的路线图。这里我们对于不满足条件的图用替代的方法构造成完备图。即用最短路代替没有相邻的点之间的路径。具体算法如下：

1）标记所有站点（v1v2…vi…vj…vn）并计算出所有连通站点之间的距离，做出站点路线图的带权邻接矩阵W。

2）由邻接矩阵W应用Floyd算法计算出此站点路线图的最短路。

3）任取初始H圈：C0=v1v2…vi…vj…vnv1。

4）由于任取的初始H圈中有些排列相邻的站点之间在实际中并不直接相邻，所以对这些站点之间的权值由（2）中所求最短路代替。

5）对所有i，j，1

6）对C重复步骤⑷直到条件不满足为止，最后求得的C即为最佳H圈。

7）将所求H圈中站点序列从发车站依次记录最终所得站点序列的路径即为模型一的车辆路径。

7 路线模型二的算法设计

模型二是属于多线路的一般性模型，对于此类模型的求解大部分研究者都用了像遗传算法，启发式算法，蚁群算法，动态优化法等算法。本文也不例外采用了启发式算法，因为这个模型本身就比较复杂再由于实际情况的各种变化，很难给出能解出稳定结果的算法。启发式算法虽然不一定能给出准确结果，却能根据实际经验在复杂的环境中给出让人较为满意的结果。其算法过程具有可调节性，在不同条件下很容易根据实际情况调整，使其更切合实际。具体算法如下：

1）输入：最长路线与最短路线的差值的极限值d2，客车容量C，各个站点的坐标位置和各站点人数。

2）为使成本最小并简化问题取车辆数L=■+1。

3）由Floyd算法根据个站点路线图计算出最短路。

4）在最短路中取距终点最远的L个站点，根据距终点的距离由大到小分别计为线路S1S2…SL的起始站点。

5）从S1开始按最短路到终点确定第一条路线，依次确定L条路线。

6）调整从S2到SL的L-1条路线，调整的原则为：①将未在路线中的站点调整至路线中；②站点调整时只将此站点纳入据此站点最近的路线中；③调整过程中路线以走最短路为优先原则。若所有未在路线上的站点均调整在了路线中则转（7）。

7）在所有站点均考虑的前提下，计算出每条路线的路程分别计为S1到SL的实际值，若max（Si-Sj）>d2则转至（6）重新调整路线直至max（Si-Sj）≤d2 则转至（8）。

8）计算每条路线上总乘客数，有多条路线经过同一站点时只将此站点计算至其中一条路线。若Yi>C则将Si中Yi-C个乘客交换到其他路线（以有重合站点的一对路线为优先原则进行交换）。直至对所有路线均有Yi≤C。

9）输出：S1至SL中L条路线的站点路线以及每条路线所包含的站点，每个站点的上车人数在不同路线的分配。

【参考文献】

[1]Dantzig， Ramser. The truck dispatching Problem， MgtSci[M]. 1959， 6： 81-85.

[2]Balinski M， Quand R. On an integer program for a delivery problem[J].Operations Research， 1962，12： 300-304.

[3]Eilon S， Watson-Gandy C DT， Christofides N. distribution management：mathematical modeling and practical analysis [M].London： Griffin， 1971.

[4]Gendreau M， Hertz A， LaporteG A. tabu search heuristic for the vehicle routingproblem[M]. Montreal： Publication#777， Centre de recherchesur lestranspors， 1991.

[5]M.L.Fisher.Vehicle Routing Handbooks in Operations Research & Management Science. Vol8， 1995[S].

[6]金燕波.校车路径优化问题研究[D].吉林大学，2006.

[7]郭耀煌.安排城市卡车行车路线的一种新算法[J].统工程学报，1989，4（2）70-78.

[8]姜大立，等.车辆路径问题的遗传算法研究[J].系统工程理论与实践，1999（6）：40-45.

模具车间年终总结篇（4）

中图分类号：U49 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）05（a）-0189-02

根据广州市社会经济发展情况，为保障城市交通科学发展，广州市于2012年7月起实施《广州市中小客车总量调控管理试行办法》（以下简称“《试行办法》”），在国内外产生了重要影响[1]。从国内外城市的经验看，实施机动车配额管理的调控政策会对城市发展造成十分重要的影响。本文根据广州市机动车历史数据，通过建立数学模型对广州市中小客车总量调控的效果进行预测分析，同时尝试探讨动态配额与总量控制目标之间的关系，以期为进一步完善广州交通调控管理、清晰后调控时代广州交通发展态势与应对策略提供参考。

1 调控后汽车数量预测

1.1 基本假设

（1）车辆报废年限。根据市交警支队中小客车数量有关数据，可计算出汽车平均报废年限约13年。中小客车调控管理后，由于个人名下转移、报废车辆只能获得一次更新指标，因此车辆报废年限相对会有所延长，本研究假定中小客车总量试调控后，汽车平均报废年限延长为13.5年。

（2）增量指标。假设每年的增量指标都固定为12万。

（3）更新指标。假设单位和个人均仅获取一次更新指标（试行方案对单位车辆尚未明确）。

（4）大客车、货车等其他汽车增长情况。假定中小客车总量调控管理与否对大客车、货车等其他车辆数量的增长情况影响不大，仍按其既有发展规律变化。

1.2 模型建立

以1993年小客车5.5万为基础，假定这5.5万车都为新车（是否新车对最终汽车数量的预测影响不大）。

1993-2004年间忽略报废的车辆数，即假定这段年间新增的车都为新车：

今年新车数New（n）=今年保有量Q（n）--去年保有量Q（n-1）（1）

2005以后：根据小汽车历史数据的特点，建立报废车辆数模型，假设使用12年报废的比例为20%，使用13年报废的比例为30%，使用14年报废的比例为30%，使用15年报废的比例为20%。

报废车辆数Fei（n）=New（n-12）*20%+New（n-13）*30%+ New（n-14）*30%+ New（n-15）*20%（2）

New（n）=Q（n）-Q（n-1）+Fei（n） （3）

2012年至2024年，设报废的车辆数获得一次更新指标，

今年保有量Q（n）=上年保有量Q（n-1）+120000（4）

2024年开始后，这部分获得更新指标的车辆开始新一轮的报废，并且无法获得更新指标。2012年后通过增量指标的车仍然可以再更新一次。

GFei（n）=Fei（n-12）×20%+Fei（n-13）×30%+Fei（n-14）×30%+Fei（n-15）×20% （5）

Q（n）=Q（n-1）+12000-GFei（n）（6）

公式说明：

N表示年份；New 表示每年的新增车辆数，包括更新指标报废得到的新车；Q表示每年的车保有量；ZFei表示通过增量指标得到的车辆报废数；Fei表示每年的报废车辆数，包括更新指标和增量指标的车辆数报废；GFei表示更新一次指标后的车辆再次报废的车辆数。

1.3 预测结果

基于以上基本假设，建立广州市汽车总量变化数学模型，可计算出中小客车总量试调控后汽车数量的变化情况。

从总体上看，如目前年度配额（12万/年）保持不变，汽车数量的增长速度将得到有效调控，汽车总量在30年后最终控制在365万辆左右。中小客车总量试调控管理后，广州市汽车总量将在未来20年内缓慢上升（年增长率为5.8%），至2031年达到最高峰值404万辆，随后由于汽车报废数量大于额定新增车辆指标数，汽车总量出现缓慢下降，至2042年基本稳定在365万辆，年增长率为3.06%，与广州道路增长速度基本协调。百人汽车拥有量约22.3，略低于2011年北京相对保有水平（23.44）。

2 调控效果分析

2.1 无调控情况下广州市汽车数量发展预测

参考首尔、东京、北京等城市的人口、汽车数量、GDP等指标变化情况，结合广州市实际情况及人口发展预测情况，预计广州市汽车数量增长曲线将分为三个阶段：快速增长期（2010年―2020年）、缓慢增长期（2021年―2040年）以及饱和稳定期（2041年以后），2040年后，广州市汽车数量将达到相对稳定值540万辆左右，此时百人汽车拥有量约为32辆（具体增长情况见图1）。

2.2 中小客车总量调控后效果分析

模具车间年终总结篇（5）

作为无锡地区第三方物流的领军企业，无锡金南物流科技股份有限公司创始于1999年，注册资本3000万元，隶属于江苏金南集团有限公司，下辖四个子公司，业务涵盖供应链一体化的各个环节。公司先后荣获首批“省重点物流企业”、“江苏省著名商标企业”、“江苏省交通物流龙头企业”等荣誉称号。

金南物流现有员工1000余人，物流技术研发人员80余人，自有运营车辆480辆，其中甩挂运输车辆185辆(牵引车63辆，挂车122辆)。多年来，金南物流秉承“优质、高效、快捷、创新”的服务理念，与众多大中型企业形成战略合作关系。为这些战略合作伙伴提供供应链一体化服务。主要有：美的、海尔、格力、海信、志高、一汽锡柴、中粮集团、旺旺食品、晨鸣纸业、康明斯、科尔华电子、松下电器、可口可乐、康师傅、博西威、美卓、富士通、皮尔卡丹、吉利汽车、远纺、红豆集团、东芝等。

截至目前，金南物流已在全国主要省市成立20余家分支机构，开通了十二条零担专线和六条甩挂运输专线以及一个中转甩挂运输基地。

为响应国家节能减排政策，提高运输效率，减低物流成本，金南物流计划在2012年－2014年设立“金南物流物联甩挂运输”项目，重点突破，进一步拓展甩挂运输业务。增加甩挂运输线路：通过加强物联智能信息化管理和甩挂运输车辆的投资，强化和完善2011年运行的7条甩挂运输线路；2012年新增广州武汉和无锡杭州甩挂运输线路；增加甩挂运输车辆配置:根据业务需求预测，2012-2014年期间金南物流将持续加大投入购置甩挂运输车辆，计划在2012年新购甩挂运输车辆105辆(其中牵引车20辆，挂车85辆)，2013年新购甩挂运输车辆160辆(其中牵引车37辆、挂车123辆)，托挂比达到1：3；提高甩挂运输货运量占比：预计2012年各甩挂运输线路总货运量为128万吨，2013年达到238万吨，占公司运输总货运量的40%以上；优化《金南物联甩挂运输管理系统》：将物联网感知技术应用于甩挂运输中，把人、车、货、场通过物联网、智能化、信息化等高新技术有机结合，形成甩挂运输智能营运管理解决方案；打造物联甩挂智能站场：借助物联网技术的地域优势，将物联网技术充分应用，开发和配备智能数字化监控系统、智能车辆和人员出入管理系统、智能托盘管理系统、智能水电管理系统、数字化LED信息显示平台等系统；加快企业运营网络拓展，2012年改建无锡广石路甩挂运输站场以适应甩挂运输业务的拓展；2013年新建金南物流无锡空港工业园甩挂运输站场。

通过实施该甩挂运输项目，金南力求实现整车干线运输、零担专线运输、中转(短驳)运输、城市配送与甩挂运输模式的无缝对接。

技术为王

多年来，金南物流一贯注重企业信息化的建设。2000年就已经开始采用自主研发的《金南物流信息管理系统》，2006年更新至第二版，2007年全球定位系统(GPS)己经成为公司货运车辆必不可少的设备。随着甩挂运输的逐步展开，金南物流投入大了大量的人力、物力和财力，将原IT部扩展为金南物流技术中心。以发展物联甩挂运输项目为出发点，在原有《金南物流信息管理系统》的基础上，针对甩挂运输的特点和要求自主研发了具有拓展性和推广价值的《金南物流物联甩挂运输管理系统》，并开发了基于物联网、智能化、信息化技术的《iTruckS甩挂智能车载终端》和《手持终端现场调度系统》等高科技作业工具，全力构建覆盖全国的现代物流信息网络。

金南物流信息化建设基于私有二进制协议的“统一消息通讯框架”(Uniform Message Communication Framework)及基于模型驱动的“业务数据处理框架”(Business Data Processing Framework)，该框架采用技术，构建于平台运用S0A(面向服务结构)思想设计，用于不同技术平台的客户端创建、流转、统计分析结构化与非结构化的业务数据。框架的结构分为：存储层、核心组件层、服务层、通讯层及界面层，将业务数据及处理过程抽象为各类模型在层间传递。部署后，通过客户端业务设计器可以非常方便的设计某项业务的表单及相应的工作流程模型，在这些模型后，用户即可通过客户端访问设计好的应用。

模具车间年终总结篇（6）

(1)用户需求约束。主要包括安全性需求、易用性需求、舒适性需求、美观性需求等约束。

(2)人机尺寸约束。根据GB10000—1988中国成年人人体尺寸［10］和QC/T633—2009客车座椅2项标准中的相关规定，选择合理的成年人尺寸作为参考标准，综合考虑客车内座椅布置要求、人体着衣修正量及乘客自如调整坐姿的空间要求等，明确客车座椅的人机尺寸约束条件。

(3)产品结构约束。客车座椅结构包括座椅骨架、调角器总成、升降器总成、滑轨总成等，涉及产品的各个部件。软垫、扶手、纵横向调节机构、调角机构等部件造型都应符合装配性、安全性和可靠性要求。座椅骨架作为产品结构的核心部件，是承受外部载荷的主要受力部件。软垫造型可提高舒适性，但须依据座椅骨架展开设计，软垫须能包覆靠背骨架。每种造型座椅均应满足静态和靠背后部吸能特性试验要求或者动态试验要求。

(4)色彩及材质约束。色彩应与内饰环境设计风格相协调，客车强调居住性，适当增加明度和变化，营造和谐的氛围。座椅面料须具有舒适性、功能性和装饰性，可分为纺织和皮革2种不同的面料;座椅骨架在保证强度和刚度的前提下，应尽量减轻质量，方便装配和调整;靠背和座垫须采用合适的减振材料，以获得良好的舒适性;扶手、背板、椅腿、搁板、拉手等采用模具化生产，力求造型美观［15］。

二、应用实例

以某系列客车座椅产品造型设计为例，通过对客车座椅的模块划分，分析各模块与设计约束条件之间的关系，从而确立产品平台，并基于同一产品平台快速生成系列化、模块化的客车座椅外观造型。

1.座椅模块与设计约束客车乘客座椅结合QC/T633—2009规范进行模块划分。座椅模块与设计约束条件之间存在着不同程度的制约关系。

2.确立产品平台座椅骨架模块受到产品结构约束条件的严格限制，通过静强度特性分析、动强度特性分析等试验程序，符合GB13057—2003客车座椅及其车辆固定件的强度的相关规定。座椅软垫模块受到人机尺寸约束条件的严格限制，中对客车座椅人机尺寸的数值或取值范围，结合座椅骨架模块，确定软垫的外形尺寸和角度。产品平台是用来开发系列变形产品的一组通用模块和接口。座椅骨架模块和软垫模块是用户的基本需求，并分别受到产品结构和人机尺寸的严格约束，在满足各项标准要求和经过一定时间市场检验的条件下，将被定型并延续使用。因此，座椅骨架模块和软垫模块构成了基础的产品平台。依靠成熟的产品平台，根据用户的不同需求，仅通过对面料模块、扶手模块和安装件模块的设计，即可快速确定用户所需的最终产品。

3.基于产品平台展开的快速造型设计根据用户输入的“清新、简约”造型意象定位，对扶手、安装件和面料模块展开造型设计。采用浅蓝色与乳白色的皮质面料和工程塑料的安装件诠释“清新”的造型意象;以“天鹅”为原型，通过简洁流畅的曲线对面料、扶手及背板进行形态塑造和层次划分，诠释“简约”的造型意象。在产品平台基础上，快速生成了用户所需的最终造型方案。

4.系列衍生方案的快速设计根据用户输入的“素雅、商务”造型意象定位，以“礼帽”为原型，从黑色皮纹镶边的中扶手设计入手，辅以褐色系的真皮面料，快速生成用户所需的最终造型方案B。根据用户输入的“热情、活跃”造型意象定位，以“火烈鸟”为原型，从红白结合的中扶手形态设计入手，辅以大块面的红色面料划分，快速生成用户所需的最终造型方案C。

模具车间年终总结篇（7）

随着移动通信业务的不断发展成熟，无线移动数据通信的应用日益广泛，与此同时，现代列车的过程控制己从集中型的直接数字控制系统发展为基于网络的分布式控制系统，基于分布式控制的MVB（多功能车辆总线）是IEC61375-1（1999）TCN的标准方案，具有实时性强、可靠性高的特点，在列车通信网络中已得到较为广泛的应用，下文对基于以上技术的列车无线监控系统进行介绍。

1.1系统组成列车无线通信系统主要分为3大部分：安装在移动列车上的GPRS/GPS车载终端、监控中心、车载终端与监控中心之间的无线通信网络。车载终端包括GPS卫星接收模块，嵌入式微控制器、GPRS无线通信模块、TCP/IP模块及电路。GPRS无线链路基于GPRS移动通信公众网，包括MSC基站控制器，SGSN业务支撑节点，GGSN网关支撑节点。监控中心包括网关和通信服务器。列车监控系统的体系结构如图1所示。

1.2系统工作原理车载终端是整个系统中唯一安装在车辆上的终端设备，它的主要功能是不断获取列车的位置信息、状态信息，并将这些信息处理后通过无线网络发送到监控中心，且随时接受来自对方的监控调度命令。监控中心是基于GIS智能化的监控管理系统，其主要功能是随时接收车载终端传来的有效信息，并通过屏幕显示出来，再将监控调度的相关命令返回车载终端，通信网络则负责完成车载终端与监控调度中心之间的信息传输。GPRS允许用户在端-端分组转移模式下发送和接收数据，不需要利用电路交换模式的网络资源；从而提供了一种高效、低成本的无线分组数据业务，特别适用于间断的、突发性的和频繁的、少量的数据传输，也适用于偶尔的大数据量传输。

2车载终端硬件设计

车载终端的基本业务需求是通过GPRS无线链路把卫星定位信息以及列车运行的状态信息传送到监控中心。车载终端的硬件电路主要包括GPRS无线通信模块、微处理器电路、GPS模块、TCP/IP协议转换模块及相关接口电路。考虑到列车GPRS终端低成本、小型化和移动灵活等要求，该系统中采用单片机对GPRS终端进行控制。微控制器的主要作用有：（1）通过AT指令初始化GPRS无线模块，使之附着在GPRS网上，获得网络运营商动态分配给GPRS终端的IP地址，并与目的终端或服务器之间建立连接；（2）通过RS232串口向TCP/IP模块收发数据；（3）从列车通信网络的总线中提取列车的状态信息，进行相应处理；（4）自主或根据远程控制指令采取其他操作。微控制器工作时，用户上位系统向控制器发送工作指令和数据，数据由TCP/IP模块进行TCP/IP协议转换，打成IP数据包，再由MC35模块以GPRS数据包的形式发送到SGSN。GPRS无线模块作为终端的无线收发模块，将从单片机发送过来的IP包或基站传来的分组数据进行相应的处理后再转发。GPRS模块采用德国Siemens公司生产的MC35模块。该模块主要由射频天线、内部Flash、SRAM、GSM基带处理器、匹配电源等组成。GSM基带处理器是核心部件，其作用相当于一个协议处理器．用来处理外部系统通过串口发送AT指令。射频天线部分主要实现信号的调制和解调，以及外部射频信号与内部基带处理器之间的信号转换。系统采用的GPS模块为Motorola公司的M12，该模块具有12个并行通道，体积小、重量轻、功耗低，适用于各类嵌入式设备。由于采用了先进的信号滤波技术，提高了抗遮挡性能，即使在城市、机场及其它靠近无线电辐射源和工业干扰的地方也能正常工作。系统采用的网络处理器芯片是ConnectOne公司的iChipC0661AL。是可升级的通信外设芯片，能仲裁主机设备和互联网间的连接。C0661AL包括存储互联网协议（IP）和配置参数的闪存存储以及足够的SRAM，防止包丢失；还包括有10个同时发生的TCP和UDP插座，以及用作服务器的2个TCP收听插座，有睡眠模式以降低功耗（典型10uA）。整个车载终端的硬件原理框图如图2所示。

3车载终端与列车通信网络的接口实现

列车内车载终端的主要功能之一是从列车通信网络总线中提取列车状态信息，经处理后由无线传输装置发送出去。因此，车载终端与列车MVB总线的接口至关重要。MVB网络接口单元（简称“MVB网卡”）主要负责实现物理层信号的转换，执行数据链路层的通信规程，同时为CPU提供软件接口，是实现MVB网络连接的关键。根据列车中所需监控设备的特点和MVB的通信规约，该系统选择带BA（总线管理）功能的MVB-II型网卡。在实际运行中，列车内各种设备的模拟量信号通过车载微处理器进行处理之后，传递给MVB协议控制器，经过协议变换后将信号传至MVB总线；现场数字信号量数据经过数据采集模块采集传送到车载FPGA，经过曼彻斯特编解码器转换后经由MVB接口电路传到MVB总线，进而通过MVB-II型网络接口单元处理，进行相应的协议转换，传递给车载终端系统中的主控单片机，由单片机对这些信号进行相应处理后传递给TCP/IP模块，为后续通过GPRSModem以无线的形式发出进行相应的协议准备。

4系统软件设计

监控中心直接连接因特网，通过TCP/IP协议与建立起通路的终端进行通信，双方采用先连接后通信的模式，通信过程中通路始终建立。该系统利用C++Builder进行网络通信编程，监控中心与终端设备通信通过Socket形式实现。GPRS远程通信终端对应Socket通信工作的客户端，而服务器端则对应监控中心的上位机。客户端先向服务器端发起连接请求，在接到客户的连接请求后服务器即为其建立一个连接并给出应答请求，同时把与该连接有关的信息加入到用户链表，服务器利用此链表管理客户。客户端在接到服务器的应答请求时做出响应，从而建立一个端到端的连接。建立连接后客户端和服务器即可通过该连接进行交互。车载终端方面，单片机首先对MAX232进行初始化，完成与外接模块协商处理，如波特率、是否有奇偶校验等。接着通过串口1对MC35模块进行初始化，检查GPRS网络信号等情况。接下来进行中断扫描，监控是否有数据到来。有数据时，若为外部数据，即启动数据打包处理过程；若为GPRS数据，即启动数据解包处理过程；若无数据，系统则进入节电模式。在数据打包处理过程中，若检测到系统信号不好，将进行数据发送缓存处理，同时将数据放进发送队列等待发送。

模具车间年终总结篇（8）

中图分类号：TP274 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)31-0000-00

Research on Vehicle Monitoring System for Emergency Logistics Based on the Google Maps API

FU Kai, XU Wei-sheng

(School of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China)

Abstract: Concerning the need of vehicle scheduling and monitoring for emergency logistics, this paper research and design a vehicle moitoring system for emergency logistics based on the Google maps API. This paper analyses the function of this system and how this vehicle moitoring system work, research the overall structure of this system, design and implement its key components. The vehicle moitoring system for emergency logistics is based on B/S structure, developed by Javascript,JSP,Servlet,JavaBean and Google maps API. The application of the system shows that we can effectively complete the query on the vehicle information and schedule the vehicle for emergency logistics in the Internet environment.

Key words: emergency logistics; vehicle monitoring; Google maps API; B/S structure

1 概述

欧忠文在2004年提出应急物流的概念是指提供突发性自然灾害、突发性公共卫生事件等突发性事件所需应急物资为目的，以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目标的特种物流活动。2003年全球爆发SARS、2008年发生的5.12汶川大地震以及2010年4.14青海地震，使人们对应急物流越来越重视，其观念和认识也越来越趋近成熟。国务院为了保障公共安全，提高政府处置突发公共事件的能力，预防突发事件以及减少造成的损害，保障人民的生命财产安全，维护国家的安全和社会的稳定，促进我国经济社会的全面、协调、可持续发展，于2006年颁布了《国家突发公共事件总体应急预案》。

我国政府对应急物流管理实行统一决策管理，各部门按职能分工负责，相互协作。从国内外对应急物流的研究可了解，应急物流包括应急物流的组织、指挥与调动，应急物资的筹备、采购、存储、运输与配送，应急信息平台的构建和运行，应急物流中心的构建，应急保障机制的构建等。国内外对于应急物流信息平台的设计和研究较多，如2010年北京交通大学梁艳平教授设计的应急物资信息平台，山东大学李明的应急物流信息平台功能框架研究等，但对于应急物流车辆实时监控系统的研究却很少。

发生突发性灾害事件后，尤其是地震，受灾地区与外部几乎是毫无联系，各级政府由于只了解本管辖范围的交通和城市基础设施，道路状况和运输工具的基本情况，与管辖范围以外的运输方式间缺乏应有的良好沟通，一旦发生应急物流过程中的临时故障，如道路受损，车辆受损等，往往因为衔接不畅而延误应急物资救援的时机。对应急物流车辆的实时监控便能大大提高应急物流的效率， 本文主要是研究和设计了一种基于Google maps的物流车辆监控系统，本系统不同传统的C/S模式，而是采用B/S模式，在互联网上实现物流车辆信息的，客户端只需访问Internet登录该系统，便可以实时查询应急物流车辆的地理位置，行驶路径，承运应急物资等信息，并可以对物流车辆发送指挥调度等信息。

2 系统设计（System Design）

2.1 系统总体功能模块设计

应急物流车辆监控系统主要是在物流车辆终端和整个监控平台之间通过无线通讯传递信息。监控平台只需要安装Web服务器，数据库服务器，加上Google公司提供的免费Google maps服务器，就可以完成本系统的构建。

本论文采用的是模块化的设计方式，来进行应急物流车辆监控系统的设计。系统的主要模块由以下四块组成。

1）GPS定位模块。定位模块主要是安装与应急物流车辆终端，用来接收车辆的GPS定位信息，并将该地理位置信息通过无线通讯方式发往监控平台。同时也可接收来自监控平台的调度和指挥的信息。

2）通讯模块。通讯模块由通讯以及通讯接口组成。主要是实现监控平台和应急物流车辆终端的相互通讯。

3）数据处理模块。该模块包含数据库服务器，用来创建数据库，存储信息并中转显示模块和GPS定位模块之间的信息。

4）显示模块。由Web服务器、Google maps服务器组成。主要用于将定位信息显示在Google maps上，并把相关车辆行驶路径以网页形式返回给用户。

系统总体功能模块设计图如图1所示。

图1

2.2 系统浏览器显示模块功能设计

应急物流监控系统显示层的功能应满足两类用户的需求。应急物流管理者通过该监控系统，可以通过输入物流车辆编号，查询具体物流车辆的信息，并可以修改车辆在Google maps上分配应急物资的行驶路径，修改承运物资信息，给车辆发送指挥调度信息，突发状况处理方案信息等。普通用户要求利用该监控系统，查看用户车辆承运物资的状态和车辆在Google maps上分配物资的行驶路径方案，并可以通过邮件的形式给后台管理员发送突发状况信息，请求处理方案等。根据各类用户的要求，基于Google maps的应急物流监控系统网络显示层的功能模块包括：

1）普通用户登录模块。普通应急物资承运者必须通过填写自己车辆的编号信息等成功登录系统后，才能进行具体车辆位置与行车路径的查询。

2）车辆检索及信息浏览模块。普通应急物资承运者可以通过车辆编号查询具体车辆，也可以直接点击显示自己车辆的物流运输信息。这里在网页中嵌入Google maps，用户可以查看被查询车辆在地图上的实时地理位置，也可以点击显示该车辆具体的预定分配应急物资的行车路径。这里还将显示被查询车辆所承运物资的名称，数量和分配方案等相关信息。

3）突发状况信息反馈模块。普通应急物资承运者可以在这里将实时发生的道路或天气等特殊状况通过站内邮件的形式反馈给管理者，请求处理方案。

4）后台管理员登录模块。系统管理员需要输入密码才可以在后台登录。

5）车辆管理模块。应急物流管理者从后台登录后，可以通过检索，查看所有车辆的信息，也可以新增运输车辆，查看或修改具体物流车辆分配应急物资的行车路径，承运应急物资信息等，也可以通过无线通讯或是站内邮件的形式发送突发状况处理方案等信息给具体物流车辆。

2.3 系统总体工作原理

应急物流监控系统主要由监控平台与应急物流车辆终端之间，监控平台与浏览器显示层之间的两块信息流组成。车辆终端到监控平台之间的信息流主要是物流车辆的GPS定位信息。物流车辆终端通过GPS卫星信号，计算出物资承运车辆的定位信息，通过无线通讯网络向监控平台的通讯服务器发送地理位置信息，通讯服务器解析该地理位置信息，并将其存储在监控平台的数据库服务器中。监控平台到物流车辆终端的信息流就是监控平台发给车辆的调度等信息。

浏览器显示层与到监控平台的信息流是系统使用者的请求信息，这可以是用户对具体车辆的所承载物资信息的请求，也可以是具体车辆的地理位置和调配路径的Google 地图服务请求。监控平台到浏览器显示层的信息流是服务器对系统使用者请求的反馈信息，Web服务器将返回的地图数据以及车辆的定位信息等封装在Web页面中返回给系统使用者。

2.4 系统具体WEBGIS实现

2.4.1 基于Google maps API的WEBGIS关键技术

WebGIS是Internet技术应用于GIS开发的产物。GIS通过WWW功能得以扩展，真正成为一种大众使用的工具。从WWW的任意一个节点，Internet用户可以浏览WebGIS站点中的空间数据、制作专题图，以及进行各种空间检索和空间分析，从而使GIS进入千家万户。WebGIS是当今GIS的制高点，已成为各大厂商激烈竞争的焦点。几个重要的GIS厂商争相各自的WebGIS产品，如MapInfo公司的MapInfo ProServer 、Intergraph公司的GeoMedia Web Map、ESRI的Internet Map Server(IMS) for ArcView & MapObjects，著名的CAD厂商Autodesk公司也推出了MapGuide。这些产品大多于1996-1997年。最近Bently公司和MapInfo公司又相继推出了ModelServer/Discovery和MapX Site。

本系统是基于Google Maps的地图资源服务器，Google推出的Google Maps是一种基于浏览器的免费在线地图工具，Google Maps API是Google公司面向Web开发者推出的免费编程开放接口，是Google自己推出编程API，可以让全世界对Google Maps有兴趣的程序设计人员自行开发基于GoogIe Maps的服务，建立自己的地图应用程序，网站开发者们只需使用JavaScript脚本语言就可以将Google地图服务嵌入到自己的网页中，并且将自己的数据与地图融合呈现，可以创建自己的标记(marker)、信息窗口(info window)、折线(polyline)、多边形(polygon)等，同时使用Google Maps的各种功能，如地址定位、周边搜索、驾车查询等。

AJAX全称为“Asynchronous JavaScript and XML”（异步JavaScript和XML），是一种创建交互式网页应用的网页开发技术。传统的Web应用允许用户端填写表单(form)，当提交表单时就向Web服务器发送一个请求。服务器接收并处理传来的表单，然后送回一个新的网页。这个做法浪费了许多带宽，因为在前后两个页面中的大部分HTML代码往往是相同的。由于每次应用的交互都需要向服务器发送请求，应用的响应时间就依赖于服务器的响应时间。这导致了用户界面的响应比本地应用慢得多。与此不同，AJAX应用可以仅向服务器发送并取回必需的数据，它使用SOAP或其它一些基于XML的页面服务接口，并在客户端采用JavaScript处理来自服务器的响应。因为在服务器和浏览器之间交换的数据大量减少（大约只有原来的5%），结果就能看到响应更快的应用。同时很多的处理工作可以在发出请求的客户端机器上完成，所以Web服务器的处理时间也减少了。

2.4.2 系统结构

本研究要构建的应急物流车辆监控系统，就是使用Google Maps API来创建和配置WEBGIS应用程序和服务的框架。客户端采用上述的AJAX技术，实现客户端的异步数据读取。基于C/S架构的WEBGIS是以浏览器作为客户端运行平台，中间层的应用服务器层将用于应用程序的开发和更新维护，而将数据库的管理、维护放在数据库服务器层上，这样整个系统就形成了一个由浏览器客户层、中间应用服务器层和数据库服务器层组成的三层体系结构。

体系结构上将系统分为业务逻辑层、视图表现层和数据库层的MVC构架。业务逻辑层主要是封装系统的逻辑模块，数据库层主要是用于封装数据的存储和管理，视图表现层则将提交用户的请求和显示数据结果给用户。整个系统将分别部署在数据库服务器、Web服务器、Google Maps服务器三台服务器上。Google Maps应用服务器和Web服务器负责显示相应的数据结果并处理用户的请求，其中包括信息检索、地图操作、发送指令等；而数据库服务器则用于存储和管理数据。所有的应急物流车辆的地图数据和信息数据都放在服务器端，客户浏览器只要提出请求，所有的响应都将在服务器端完成。用户仅仅需要利用Internet通过浏览器便可以轻松的访问该系统。系统结构如图2所示。

图2

2.5 系统主功能界面

图3所示为该系统后台管理员主界面。

图3

3 结论(Conclusions)

基于Google Maps的应急物流监控系统充分利用了MVC框架结构的开放性、标准性、支持多层应用的特性，利用Google Maps API分布式的、支持跨平台应用、具备强大的空间服务能力的优点，实现了对应急物流车辆路径有效调度与物资的合理管理，达到了用户和管理员之间应急物流车辆信息的有效整合和共享。

参考文献：

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[4] 韩海洋,龚健雅,袁相儒.Internet环境下用Java/JDBC实现地理信息的互操作与分布式管理及处理[J].测绘学报,1999(2):48.

[5] 程琦,云俊.论自然灾害应急物流管理体系的构建[J].武汉理工大学学报:社会科学版,2009(1):18-22.

[6] 王丰,姜玉宏,王进.应急物流[M].北京:中国物资出版社,2007.

[7] 唐伦,唐洪川,吕翊,等.基于J2EE平台的WebGIS应用体系结构[J].微机发展,2003(7).

模具车间年终总结篇（9）

【关键词】城市交通拥堵 GPS终端定位 OD分布概率

1 研究背景

出租车是城市客运交通的重要组成部分，是常规公共交通的重要补充。随着出租车数量的不断增长，出租车交通量已成为城市道路交通总量中的重要组成部分，成为影响城市道路交通分布及分配预测准确性的重要因素之一。由于出租车运行的随机性，没有固定的起讫点和运行线路，给定量分析带来一定的困难。

各大城市越来越多的出租车的安装了GPS终端，这些终端能够每隔1分钟向出租车管理中心发送本车的位置、速度和方向等信息，是车辆GPS实时数据。原始数据主要保存出租车上装配的GPS终端所采集的数据，这些数据包括序号，车牌号码，GPS时间，经度，纬度，车辆状态（空车、重车），车辆速度，车辆方向（8个方向）等信息。这些GPS数据为我们研究出租车交通情况题共了参考和依据。

2 传统交通分析模型存在的问题

现阶段在交通拥堵方面主要集中在研究某个路口的情况，并且用缓冲区方法，而没有对整个区域有个整体的描述，而对于整个区域的研究则是基于交通需求建立模型，数据采集的精度不高。

目前公共交通设施是最常见的移动轨迹数据采集途径。从已有的研究工作看，针对移动轨迹数据的分析碰到的问题可能有：

2.1 数据存储

大规模轨迹数据的存储一般都采用基于R-tree索引（或在R-tree基础上改良的索引，如Quad-tree）的数据库，这类索引的好处是给定查询点以后，可以从查询点所在索引结点出发，沿着树型索引依次访问到离查询点距离越来越远的被索引的点；最近，有很多研究者提出了针对路网距离的索引，使得路网距离下也可以类似的由近及远的访问被索引的点。基于以上这类索引结构，kNNT问题可以转化为信息检索领域中的聚合Top-k查询问题。

2.2 地图匹配问题

地图匹配算法可以按照其考虑的轨迹范围分成全局算法和局部算法。局部算法又称递增式算法，该类方法采用贪心的策略依次将每个轨迹点匹配到相应的路段上。这类算法通常基于距离和角度的相似性，对于每个轨迹点找到局部最优的路段进行匹配。

2.3 移动数据的收集与处理问题

现阶段针对交通拥堵的研究主要集中在交通路口，对数据的收集主要为车辆的行驶速度与方向信息，其中不包含车辆的具体信息如车牌、车辆具置等，这样不能够做到对行驶车辆的实时监测和数据的精确处理。

2.4 缺少居民出行信息

在研究拥堵问题时必须要考虑到对周边居民的影响，之前的算法中不包含此类信息，诸如周边小区居民出行的高峰时段与高峰时间，不能做到将这些信息及时的反馈。

3 基于移动数据的拥堵预测算法

3.1 算法的详细过程

本算法主要通过大规模出租车GPS数据进行分析，结合路网信息，首先获取热点区域和热点小区；其次结合交通量OD分布概率模型计算热点小区的交通量，然后计算各个小区的总体出行情况，从而获取各小区的交通出行量，同时结合时间信息查找各时段拥堵路段和拥堵路口，最后依据上述信息得到具体的算法过程：

（1）首先，由安装在各个出租车上的GPS装置得到实时的出租车载客信息，包含着各个时刻出租车的位置信息。我们可以利用马克威分析系统中关于快速聚类的方法来对各小区进行划分，得到每个小区的具体坐标和热点小区的具置信息。

（2）其次，通过建立的交通量OD分布概率模型，利用Bayes方法对该模型进行参数估计与效果检验，由马克威分析系统得到各小区的交通量信息，求解出交通量的OD分布。

（3）再次，通过得到的小区交通量的OD分布，来绘制各热点小区交通量的分布模型。

（4）然后，通过采集周边各小区的居民出行数据，得到各小区居民出行的高峰时段与出行的热点小区区域，并且将得到的热点出行区域信息与上面步骤中得到的出租车出行的热点小区区域进行匹配，得到交叉地带。

（5）最后，通过收集出租车的GPS数据，筛选出有用的数据，由上述算法，便可以查找到车辆比较拥堵的路段与时段信息。将该信息与上面采集到的居民出行的高峰时段与热点小区区域进行比较匹配，即可得到居民出行的拥堵路段与时段信息。

3.2 算法的创新之处

针对大规模轨迹数据的分析问题，现有的解决思路往往都是通过构造地图来进行热点扫描和偏好轨迹扫描。针对大规模轨迹数据，之前已经完成了离线预处理、频繁轨迹图模型、以及在线打车推荐部分算法。本算法的关键特色是从大规模GPS数据快速抽取热点和热点小区，然后绘制频繁小区地图，结合交通量分析计算热点小区出行量，再根据各个小区的总体出行情况，获取各个小区的交通出行量，从而查找各时段拥堵路段和拥堵路口，根据上述参数获取拥堵预测模型。具体说来，本算法的创新之处有：

（1）由安装在出租车上的GPS得到出租车每个时段的行驶信息，可以得到实时的运行信息。

（2）设计与实现了热点和热点小区的识别算法。

（3）建立交通量OD分布概率模型，求解出交通量的OD分布。

（4）由采集到的GPS数据动态构造各个时段拥堵路段和路口的计算模型。得到拥堵路段与时段模型。

（5）增加了居民的出行信息，通过采集到的小区居民出行高峰时段与路段信息与出租车拥堵路线进行匹配，可以得出居民出行的拥堵区域与时段信息，更加方便小区居民进行出行选择，同时提高了该算法的应用性。

4 结论

当前是一个信息爆炸的年代，由于物联网技术的发展，我们已经进入了大数据时代。

本文基于GPS终端的海量数据，计算随时间变化的车流状态，结合交通量分布OD分布概率模型来计算热点小区的交通量，最终得到拥堵的预测模型，可有效地帮助城市管理者管理城市交通和小区居民选择更加合适的出行方式与时间，在北京、上海等大中城市具有很高的应用前景。

参考文献

[1]黄凤忖.电信运营业发展的影响因素分析[D].首都经贸大学硕士学位论文，2005（03）.

[2]李勇平.遗传神经网络在电信业务收入预测中的应用研究[J].商场现代化，2008（11）.

模具车间年终总结篇（10）

随着我国城市化进程的加速，近十几年来，中国大中城市规模得以快速扩张，由于这种城市规模的扩张，给城市交通带来了巨大压力，通过研究城市居民的出行需求，对寻求城市社区有效合理的交通模式，提高公交吸引力以及整个公共交通系统效率有着重大意义。

1、城市社区居民出行特征

城市居民出行，是指居民为完成某一目的，使用某一种交通方式，耗用一定的时间从出发地点经某一路径到达目的地的位移过程。

1.1平均出行次数与出行总量

居民的平均出行次数主要反映人出行能力和需要；出行总量是城市交通系统承受能力限度的基本量度，等于人口规模与人均出行次数的乘积，出行总量随人口的增长和出行次数的增多而增加。

1.2出行距离

居民的出行距离主要反映行程长短，与出行目的和城市布局有关。一般来说，人们不容易改变“刚性出行距离”，即上学、公务、探亲访友等，起讫点都不由人的意愿而改变；而“弹性出行距离”却可随意愿改变，如购物、娱乐等。

1.3出行时间

出行时耗表示居民一次出行从起点到终点的行程所花费的时间，主要受出行距离与交通方式制约，不同的单程出行时耗，居民相应会采取不同的出行工具。

1.4出行方式

目前在城市社区的出行方式有步行、自行车、摩托车(包括轻骑、助力车)、私人小汽车、出租车、单位通勤车、公共汽车等

2、城市社区居民公共交通需求分析

2.1出行者自身公交出行需求

出行者自身交通出行需求由以下几个因素来决定：准时性、可选择性、可达性、安全性、舒适性、目的性、经济性七个方面。

（1）准时性

我国社区居民有相当一部分的出行者乘坐公交车上班、上学。这部分出行者数量多且较为固定，居民总是希望在最短的时间完成出行，因此对公交车的准点性要求较高，公交车的准时性包括提高公交车的技术速度， 更重要的是缩短公交车的平均时耗，增加公交车的发车频率，缩短公交车的行车间隔。然而，为了满足居民出行的要求，公交公司在原有路线的基础上布设了一些接运支线，这些支线很短，运行周期中调度时间比例较高，车辆载客率很低，这样造成公交车行车间隔就较大，居民在公交车站的等待时间较长，造成公交车毫无准时性可言。

（2）快速性

出行时耗是出行起点到终点之问所有的时问消耗。居民对于交通方式的选择一般从出行时间最短来决定，这是对公交车的快速性的要求，居民乘坐公交车出行时间包括乘车时间以及等车、换乘等非在乘时间，居民对乘车时间的要求取决于公交车的技术速度以及城市道路情况，然而非在乘时间是由公交车的服务水平所决定的

（3）便利性

方便舒适与否是影响居民公交出行的主要因素之一。方便、舒适的含义很广：方便即到站、离站时间少，步行距离较短，到达目的地公交换乘次数较少。根据调查，沿公共交通线路两侧各300m范围内的居民是愿意乘公共汽车的，超出500m的范围，即是居民希望从出行点到达公交车站的步行时间不超过8分钟，绝大多数居民选择骑车，乘公交的不多，然而目前我国使乘客两端步行到站和离站总时间长达17-19分钟。

（4）经济性

居民对交通模式的经济性要求无论对收入高的居民还是对于收入低的居民都是较低的支付价格以及出行的时间成本，也即是说，公共交通不能仅仅依靠盲目地降低票价来吸引乘客，应该不断提高自身的服务水平，最重要的是缩短居民全程出行时间，其中包括步行到车站的时间、等候时间、车内乘车时间、步行离开车站的时间和换乘时间。车内乘车时间可以通过提高交通工具的技术设备水平以及道路设施水平来改善，而非在乘时间（步行到车站的时间、等候时间、步行离开车站的时间、换乘时间）是我们亟待解决的问题，非在乘时间的缩短意味着公共交通对公众的吸引力，与私人交通的竞争力，更多的人选择公共交通。

2.2公共交通系统运营管理者的需求

公共交通系统运营管理者的需求取决于以下因素：交通模式的覆盖范围、交通模式可靠性、交通模式的容量、交通模式的成本、交通模式的灵活性、交通模式对乘客的吸引程度、交通模式的安全性，交通模式对环境的影响。

（1） 扩大公交车服务覆盖范围，增加公交车吸引力

公交车服务覆盖范围的定义，公交车服务覆盖范围反映了一个城市公共交通发展的整体水平，其值越大，公交的覆盖范围就越广泛，人们采用公交出行就越方便。如果一个路段上只有一条公交线路，那么它往往只能满足该路段附近居民在一个方向上的直达公交服务需求，具有其它方向出行需求的居民则需要步行至公交站点或者乘坐及其不安全的“摩的”到达公交车站，居民乘车不方便。

（2）扩大公交车服务覆盖范围的局限性

然而，为了扩大公交车服务覆盖范围，却增加了公交车线路的非直线系数过大，非直线系数是指公共交通线路长度与起点和终点之间的直线长度之比。如果公交线路的非直线系数过大，超过了《道路交通规划设计规范》中所规定的1.4，线路曲折，反而使不少乘客增加了额外的形成和出行时耗；并且造成公交车的空载率增加，带来城市土地、道路、车辆资源的浪费，增加公交运营成本，给公交企业带来沉重负担。因此，对于公交运营方来说，迫切需要的公共交通模式是具有很好的公交服务覆盖范围的模式，却也更好地节约运营成本，不造成浪费，使得社会经济发展与公交系统发展相协调的交通模式。

3、小结

在出行交通方式的选择过程中，出行者会从时间、费用、环境及可选交通工具等方面进行综合考虑来最终决定自己的出行方式，因而在大力提倡公共交通的城市化交通过程中，要提高城市地面公共交通的吸引力，必须从认识居民对出行方式的需求入手，只有了解了居民的出行需求，才能够寻求到一种既能满足出行者自身的出行需求，又能提高我国地面公共交通的运营效率的交通模式。

参考文献：

[1](美)芒福德著．（倪文彦，宋峻岭译）．城市发展史：起源、演变和前景[M]．北京：中国建筑工业出版社，1989．

模具车间年终总结篇（11）

TBM连续掘进长度不断增加，有轨运输出渣已完全不能满足长大隧道TBM施工时出渣运输的需求，连续皮带机系统运输效率高、可靠性高，基本不受运输距离的延长而影响运输速度，已经成为TBM掘进施工出渣运输的主流方式。连续皮带机系统虽然具有安全高效等优点，但系统相对比较复杂，任何一个环节出现问题，都会导致整个出渣系统无法运转，进而导致TBM无法施工，影响工程进度。

同步衬砌技术在我国的应用时间较短，在中天山铁路隧道的TBM掘进中首次采用此种技术，并在实际应用中取得理想效果[1]。西秦岭隧道工程也同样采用同步衬砌技术，西秦岭隧道全程19.8km，掘进出渣采用皮带机运送模式，这点和中天山隧道不同，该工程采用的连续皮带机需要穿越过同步衬砌车，所引来的衬砌车其结构以及整体设计都有工程自己的特点[2]。在出渣情况下，衬砌混凝土受到的动载震动还会对混凝土的凝固质量造成影响，在出渣及衬砌过程中，皮带机需保持运动姿态不变，这些问题都影响着工程有效开展，这点也是本文研究的重点。

1.工程概况

西秦岭隧道工程位于兰渝铁路中段，在甘肃省陇南市境内，隧道全长约为28.24km，于左右线分别设置2条单线隧道，最大埋深约为1.4km，依照工程设计，本隧道工程以TBM掘进方式及钻爆法联合进行，1段全程约5.59km，2段全程约7.34km。TBM1段掘进在出口处进行通风及出渣，2段则于斜井处出渣及通风。

2.连续皮带机出渣系统

连续皮带机出渣系统主要包括：卸载滚筒总成、主驱动及电器驱动控制系统、储带仓总成、皮带张紧机构总成及电器驱动控制系统、皮带调偏及延伸安装窗口、移动尾段、急停系统、皮带托辊支架和皮带[3]。

西秦岭TBM配套连续皮带机采用ST2000型钢丝皮带，皮带宽度914mm，运行速度达3.05m/s，输送能力达600m?/h。整条皮带机采用4套300KW变频电机配减速机驱动，驱动滚筒直径约1098.6mm，表面采用带陶瓷片的覆盖，以减少皮带打滑的可能性。储带仓总长87.075m，包括18个改向和张紧滚筒，共能存储10层皮带，共计650米。

3.同步衬砌技术的应用分析

3.1同步衬砌施工方案

本次施工依照同步衬砌台车不同的位置设置，一共设计了两种同步衬砌的具体方案：同步衬砌车和TBM设计成一个配套整体，另一方案为使同步衬砌车和TBM始终保持一个合理间距，每种方案使用的模板并非同一类型，分别是液压钢模与穿行液压钢模[4]。

通过对两种方案的综合对比，将同步衬砌车装置于TBM的后配套处构成一个整体的施工方案并不能适用于本次工程中。而另一种衬砌车和TBM始终保持一定间距，利用穿行钢模的方式，因空间布局较难，也同样不可取，因此本次工程最终确定为衬砌车和TBM后配套始终保持一定间距，并选取液压钢模作为模板的施工方案。

3.2同步衬砌施工规划

本次施工以TBM掘进施工和二次衬砌平行操作，二次衬砌在TBM掘进之后适时进行。衬砌台车的结构设计必须将连续皮带机、水管、通信电缆、高压电缆、通风软管以及运行车辆穿行的因素考虑在内，且台车在操作过程中必须保证TBM所需材料运输、皮带传送、高压供电、照明通风、给排水及通讯的持续进行[5]。

TBM掘进段的衬砌施工需安排2台基准班级为452cm的大型模板液压衬砌车（以下成车1，车2），紧跟TBM施工，车1需紧跟TBM进行施工，对于围岩情况差的洞段进行及时衬砌，可进行多次施工，车2设置于车1后，预先留置横通道等施工位置进行施工，TBM的掘进速度为平均0.6km/月。

3.3施工流程

TBM在进入洞口时，车1、车2同时紧跟入洞，在洞口约100m处停车，待矮边墙施工完成且满足一定强度，再跟至TBM后方的适当处，开始和TBM同步衬砌。车3跟车1、车2同时入洞，首先进行洞口处的V级围岩衬砌，之后接着进行预备洞中可进行二次衬砌的施工段，最终达到TBM的出发洞之后暂停，等TBM掘进第一阶段彻底完成，且连续皮带机和给排水、通风等管道拆除之后，车3再从内部开始向外进行预备洞中其它部分的二次衬砌。

4.存在的问题及原因分析

本次工程在实际操作中存在几点影响施工的重点问题，具体如下：

（1）工程初期偶见皮带机跑偏以及石渣坠落的故障，影响施工正常开展，经分析得知连续皮带机的运行要求较高，在运转时皮带架须始终维持在出渣时的位置及状态，主要是因为没有良好固定位置，造成此类问题的出现。

（2）工程施工中曾出现衬砌车偏载的情况，对施工造成不利影响，经分析得知这是由于皮带机的静态荷载所造成的，此外在运转时，还会因动态荷载致使养护状态下的混凝土出现质量下降等情况，进而造成开裂、质量差等问题。

（3）皮带机在穿越衬砌车时其位置不能发生改变，这就要求台车上需要留有固定且足够的空间，此外台架下还需要有轨运输车不断运行，这也是台车台架以及模板设计的一大难题。

5.解决方案

5.1为保证无论台车是何种工况，皮带机都能维持在出渣时的状态机位置，我们采取的解决方案是在台架与模板见流出足够大的专用通道与滑轨空间，以此可承载皮带机。为保障皮带机持续出渣运行，在穿越台车时，单纯对在洞壁固定用的三角支撑进行拆除，并由台车上设置的专用滑轨来承载皮带机，在台车的移动过程中，将前方皮带机上的三角支撑进行拆除，同时在后部将三角支撑进行安装。

5.2为防止偏载以及震动对于台车和混凝土的影响，我们采用的方案是利用荷载转移与综合减振法，以此防止皮带机在运行时产生的振动向模板和台架传送。

5.3为了解决空间通行要求，在施工条件进行实地勘察，并对台车的结构、材料等参数进行多次计算，以此来确定台车的断面设计，来满足空间通行要求。

6.结论与讨论

西秦岭隧道以本文所分析的施工方案，现已全面完工，并于2014年7月正式全线贯通，通过实践证明该种方案的同步衬砌车可实现良好稳定运转，各个工序在此方案下实现紧密衔接，并通过施工组织中的不断磨合，施工后期的衬砌速度不断提升。总之，西秦岭隧道的连续皮带出渣条件下TBM掘进和二次衬砌同步施工方案是国内首创，在实践中也取得良好实效，此种方案具有显著实践意义，值得推广。

参考文献：

[1]许金林，徐赞，王艳波. 西秦岭特长隧道连续皮带机出碴施工关键技术[J]. 隧道建设，2011，31（ 6） ： 678 - 685.

[2]徐双永，陈大军. 西秦岭隧道皮带机出碴 TBM 同步衬砌技术方案研究[J]. 隧道建设，2010，30（ 2） ： 125 - 127.