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复烤厂物流活动中原烟卸货环节存在工人作业不合理、装框时间过慢、空框准备时间过长,造成整体卸货效率低,导致后续生产不连续。为解决上述问题提出改进方案,首先,根据卸货作业流程建立原烟卸货物流系统的随机赋时Petri网模型;其次,建立对应Anylogic仿真模型;最后,通过复烤厂实际数据进行仿真优化。仿真实验表明所用方法缩短了空框准备时间、自动装框时间,提高了其整体装框效率和卸车工人、整形工人的资源利用率。同时,验证了模型的有效性,为复烤厂在卸货环节提供参考。 相似文献
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为解决烟叶复烤中加工一致性问题,为复烤工艺参数设置提供依据,本文针对工艺参数建立了BP神经网络模型对烟叶的水分以及温度进行预测。提出了采用Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法(SSA)优化神经网络,提升模型的各方面性能。最后以麒麟复烤厂某个批次烟叶复烤加工的数据进行实验验证,并与未优化的BP模型、未改进的SSA-BP模型、GA-BP模型和PSO-BP模型进行对比,结果显示,Tent-SSA-BP模型在预测精度和性能上都更好,为复烤工艺参数设置提供了依据。 相似文献
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