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针对平面移动式立体车库存取车效率低的问题,利用遗传算法对原地待命策略进行了存取车调度优化.建立了以总存取车时间为目标函数的数学模型,采用整数编码对存取车序列进行优化,通过仿真对比不同任务情况下对存取车时间的优化结果.结果 表明,与优化前的随机存取策略相比,存取车总时间缩短了33%以上.最后进行了5个随机任务的调度实验,存取车总时间缩短了15.68%.验证了基于该算法优化后的立体车库调度策略对提升存取车效率的有效性,为该类型的车库调度设计提供理论支持和借鉴. 相似文献
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基于180 nm CMOS工艺,设计了一种无残差放大的10位100 MS/s流水线与逐次逼近混合型ADC。采用两级流水线-逐次逼近混合型结构,第一级完成4位粗量化转换,第二级完成6位细量化转换。为了降低整体电路功耗,采用单调式电容控制切换方式,两级之间残差电压采用采样开关电荷共享方式实现。采用异步时序控制逻辑,进一步提升了能量利用率和转换速度。后仿真结果表明,在100 MS/s奈奎斯特采样率下,有效位数为9.39 bit,信噪失真比为58.34 dB,1.8 V电源电压下整体功耗为5.9 mW。 相似文献
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