一种污水取样车制造技术

一种污水取样车，其包括取样车和安装在取样车上的导航仪；导航仪具体包括信号模块、处理模块和生成模块。本发明专利技术采用优化的路径算法，考虑了取样过程中的各种成本因素，寻优效果好、求解效率高、性能稳定，增强了全局搜索能力，能最大限度地节省取样的运行成本，能起到很好的节能效果。

Sewage sampling vehicle

The utility model relates to a sewage sampling vehicle, which comprises a sampling vehicle and a navigator arranged on the sampling vehicle. The invention adopts the optimal path algorithm, considering various cost factors in the sampling process, the optimization effect is good, high solution efficiency, stable performance, enhance the global search ability, can save the maximum operation cost of sampling, can play a very good energy saving effect.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及污水取样领域，具体涉及一种污水取样车。
技术介绍
工业排放的污水是现代化中的一个重要污染源，为了控制污水排放的指标，往往需要定期前往各个取样点进行取样。由于污水取样工作的各个取样点往往散落在相互距离较远的区域，因此污水取样车是污水取样工作一个很重要的工具。如何根据不同的目的地和到达各个目的地的要求时间来选择一条能最大限度节约取样车运行成本的路径，是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种污水取样车。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：一种污水取样车，用于远距离多个目的地的污水取样，包括取样车和安装在取样车上的导航仪，其特征是，导航仪具体包括信号模块、处理模块和生成模块；信号模块，用于接收用户输入的本轮次的多个取样目的地以及到达各个目的地的预计要求时间；处理模块，用于根据本轮次的取样目的地和事先输入的地理环境信息选择最优路径，具体包括：模拟模块：其中，minS为取样过程中的最低成本；m为当前取样车的总数；U为目的地数量；b0为单位距离碳排放成本；ω0为碳排放系数；Ф0为空载时单位距离燃料消耗量；fij为目的地i(i＝1,2,…,U)到目的地j(j＝1,2,…,U)之间的距离；c为取样车的载重量；H为取样车的最大载重量；Ф*为满载时单位距离燃料消耗量；T1为取样车提前到达损失系数，为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，T2为取样车迟到损失系数，为延迟至时刻O到达目的地i时的成本损失，提前到达损失系数和迟到损失系数用于考量取样车到达每一个目的地的准点情况，T1和T2为人为设定的系数；机会模块：假设共有R个节点，γij(t)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强度，γij(0)＝K(K为数值较小的常数)，取样车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向，则取样车k(k＝1,2,...,m)从节点i转移到节点j的概率为：其中，g∈Ak；Ak＝{0,1,...,R-1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种污水取样车，用于远距离多个目的地的污水取样，包括取样车和安装在取样车上的导航仪，其特征是，导航仪具体包括信号模块、处理模块和生成模块；信号模块，用于接收用户输入的本轮次的多个取样目的地以及到达各个目的地的预计要求时间；处理模块，用于根据本轮次的取样目的地和事先输入的地理环境信息选择最优路径，具体包括：模拟模块：minS=Σm=1mΣi=0UΣi=0Ub0ω0Φ0fijyijk+Σm=1mΣi=0UΣi=0Ub0ω0Φ*-Φ0Hcifijyijk+T1Σi=0U(Gi-ti)+T2Σi=0U(ti-Oi)]]>其中，minS为取样过程中的最低成本；m为当前取样车的总数；U为目的地数量；b0为单位距离碳排放成本；ω0为碳排放系数；Ф0为空载时单位距离燃料消耗量；fij为目的地i(i＝1,2,…,U)到目的地j(j＝1,2,…,U)之间的距离；c为取样车的载重量；H为取样车的最大载重量；Ф*为满载时单位距离燃料消耗量；T1为取样车提前到达损失系数，为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，T2为取样车迟到损失系数，为延迟至时刻O到达目的地i时的成本损失，提前到达损失系数和迟到损失系数用于考量取样车到达每一个目的地的准点情况，T1和T2为人为设定的系数；机会模块：假设共有R个节点，γij(t)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强度，γij(0)＝K(K为数值较小的常数)，取样车在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向，则取样车k(k＝1,2,...,m)从节点i转移到节点j的概率为：其中，g∈Ak；Ak＝{0，1，...，R‑1}‑Bk表示取样车k下一步允许选择的点的集合，随时间呈动态变化，Bk(k＝1，2，...，m)为第k辆取样车的禁忌表，用来记录取样车k已取样过的点；为启发式因子，表示t时刻由节点i到节点j的期望程度，一般取ψ为信息启发式因子，μ为期望启发因子；α(i，j)为下一个目的地的时间度；为下一个目的地的时间度相对重要性；更新模块：引入优化变量Xij(t)，其满足Xij(t+1)＝σX(t)[1‑Xij(t)]，其中σ为控制变量，得出优化的跟踪素更新规则：γij(t+1)＝(1‑ζ)γij(t)+Δγij(t)+чXij(t)其中，Δγij(t)=Σk=1mΔγijk(t),]]>Fk为第k辆取样车在本次循环中所走路径长度，I为跟踪素强度的常数，表示在本次循环中第k辆取样车在路径(i，j)上留下的跟踪素强度；ζ为跟踪素全局挥发因子，ζ∈[0,1]，且ζ为根据如下公式动态调整的参数：其中ζmin是人为设定的最小值；Δγij(t)表示本次循环中所有取样车在路径(i，j)上留下的跟踪素强度的总和；ч为可调节系数；初始模块：令迭代次数DD＝0，进行参数初始化，调整各路径跟踪素；产生一个范围为[0，1]的随机数p，若p＜给定常数p0，按照下式选择下一个节点j：其中l∈Ak；否则根据机会模块中的概率公式选择下一个节点j，将j加入数组Bk中，重复直至所有的节点任务完成，得到模拟算法的初始集Si；最优解模块：从当前的初始集中生成一组新的可行解Sj，目标值变化量ΔS＝Sj‑Si，若ΔS＜0，则接受新的可行解Sj为最优解；否则考虑偏差的影响：r＝exp(‑ΔS/N(t))，其中N为随时间变化的量，若r＞1，则接受Sj为最优解，否则不接受新的可行解，最优解仍为Si；判断模块：找出最优解后，判断新的路径是否存在超载现象，若超载则重新产生可行解，若不超载则接受新可行解为最优解；当前最优解小于某一特定值时，进行跟踪素更新；如果本轮列表Bk中无数据更新，则产生一个[0,1]范围的随机数u，若e1+e2+，...，ei‑1＜u＜e1+e2+，...，ei，则选择概率为ei的候选取样车作为下一个目标节点；生成模块：用于输出计算出的最优路径，令迭代次数DD＝DD+1，若DD＜DDmax，根据跟踪素更新规则，按照公式N(t+1)＝N(t).v进行清空Bk列表，其中υ∈[0，1]，回到初始模块，重新产生随机数p；若DD＝DDmax，则输出最优解作为最优路径。...

【技术特征摘要】
1.一种污水取样车，用于远距离多个目的地的污水取样，包括取样车和安装在取样车上的导
航仪，其特征是，导航仪具体包括信号模块、处理模块和生成模块；
信号模块，用于接收用户输入的本轮次的多个取样目的地以及到达各个目的地的预计要
求时间；
处理模块，用于根据本轮次的取样目的地和事先输入的地理环境信息选择最优路径，具
体包括：
模拟模块：
minS=Σm=1mΣi=0UΣi=0Ub0ω0Φ0fijyijk+Σm=1mΣi=0UΣi=0Ub0ω0Φ*-Φ0Hcifijyijk+T1Σi=0U(Gi-ti)+T2Σi=0U(ti-Oi)]]>其中，minS为取样过程中的最低成本；m为当前取样车的总数；U为目的地数量；b0为单位
距...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱林新，
申请(专利权)人：邱林新，
类型：发明
国别省市：浙江;33