基于RFID的数字化制造车间物料配送方法解析
需积分: 32 161 浏览量
更新于2024-08-10
收藏 4.12MB PDF 举报
"基于RFID的数字化制造车间物料实时配送方法,涉及简泛函取极值的必要条件,以及线性规划在数学建模中的应用,尤其是MATLAB中的线性规划标准形式"
在研究论文"基于RFID的数字化制造车间物料实时配送方法"中,讨论的核心是利用RFID技术优化制造过程中的物料配送。RFID(Radio Frequency Identification)系统通过无线频率通信技术,实现了对物料的实时追踪与管理,从而提高了生产效率和库存管理的精确度。在数字化制造车间,物料配送的实时性和准确性对于生产流程的顺畅至关重要。
在理论背景部分,文章提及了简泛函取极值的必要条件,这是优化问题的基础。简泛函是泛函分析中的一个重要概念,它涉及到微分方程的求解。具体来说,式(9)和式(10)表示的是欧拉方程,通常用于寻找泛函极值的必要条件。当简泛函不依赖于某些变量时,欧拉方程会简化,例如:
- (i) 如果简泛函不依赖于x&,欧拉方程将无法满足边界条件,导致问题无解;
- (ii) 若简泛函不依赖于x,可以求得可能的极值曲线族;
- (iii) 当简泛函只依赖于x&时,可以得到特定形式的解,如含有两个参数的直线族。
这些理论基础为优化物料配送路径和时间提供了数学工具。
接着,文章转而探讨线性规划在数学建模中的应用,线性规划是解决资源分配问题的有效方法。例如,机床厂的生产计划问题就是一个典型的线性规划案例。通过设立目标函数(最大化利润)和约束条件(机器加工时间限制),可以构建一个线性规划模型来决定生产甲、乙机床的最佳数量。线性规划问题的关键在于目标函数和约束条件都必须是线性的,这样可以通过简单的数学方法求解,例如Dantzig的单纯形法。
在MATLAB中,线性规划有其标准形式,统一了目标函数为最小化和约束条件的不等号方向。这样的标准化处理方便了编程和求解,使得用户能够更加高效地处理各种线性规划问题,从而在实际生产环境中,如数字化制造车间的物料配送,实现最佳决策。
2019-08-07 上传
2021-04-23 上传
2019-09-20 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
张诚01
- 粉丝: 32
- 资源: 3933
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南