自动化立体仓库货位随机分配不仅影响仓库的稳定性,而且降低货物出入库效率。为寻找货位最优分配,提出一种基于模拟退火遗传算法解决货位分配问题的方法,并引入了3种不同的货位分配原则。通过分配原则建立货位分配优化模型,并利用模拟退火遗传算法对其进行解算,最终通过案例分析将所得目标函数的最小值与货位随机分配的初始值以及使用遗传算法求解值进行对比,可见使用此方法优化后货架稳定性以及出入库效率都大大提高。

滚动轴承作为多种机械设备的关键零件,其运行状态的好坏往往影响着整机设备的运行状况,因此高精度的滚动轴承状态预测对整机设备的运行状态有着重要的意义。针对滚动轴承单一预测模型精度较差的问题,构建一种基于时间序列ARIMA和支持向量回归机SVR理论的组合预测模型。首先针对单一模型进行预测,应用误差平方和倒数法得到两种预测模型的权重结果,最终将该组合模型的预测结果分别与单一预测模型作比对分析。结果表明:该组合预测模型的预测误差均小于单一模型,具有较高的可靠性。