这项研究介绍了一个不可靠的随机工作店,随机工作。由于分析解决问题的某些复杂性,基于仿真的优化被这里采用。该问题是在企业动力学软件中建模的,并且使用Taguchi方法获得了决策变量的最佳值。这项研究有三个决策变量和两个目标。目标是MakePan和持有,短缺和维护成本的总和。这项研究努力获得调度规则的最佳价值,预防性维护时间和缓冲级,以最大程度地减少目标函数。通过数值问题和适当的调度规则,确定最佳预防性维护期和最佳缓冲区级别来评估所提出的方法。此模型可用于处理时间和失败的任何目标函数以及任何分布功能。这项研究的新颖性可能是考虑到失败的作业店,在动态条件和随机处理时间和失败时间以及随机的工作到达中。
实时时钟PCF2131精确的RTC具有用于工业应用的集成TCXO PCA2131精确RTC,具有用于汽车应用程序的集成TCXO,用于汽车应用程序PCF2131-ARD链接
铁路部门与加州空气资源委员会 (CARB) 合作减少排放。多年来,铁路部门和加州空气资源委员会 (CARB) 一直合作减少全州干线运输和调车场运营的排放。零排放起重机、调车场服务车辆和其他技术等举措正在加州和全国各地的调车场发挥作用,因为防空转系统、燃料管理系统和可再生燃料的使用正在同时减少机车排放。目前还没有明确的技术路径来实现零排放的未来。该行业正在采取果断行动应对气候变化,包括测试新兴技术,如电池电力和燃料电池机车,这些技术可能会减少温室气体排放和标准污染物。然而,尽管投入了大量资金,全行业都在努力寻找零排放解决方案,但明确的技术路径尚未出现,需要进一步的研究和开发。CARB 的新规则对货运铁路来说完全不可行。尽管有着共同的目标,但 CARB 最终确定了《在用机车法规》,这违背了其与铁路行业的历史合作。该规则是 CARB 成立半个世纪以来第一项针对铁路行业的法规,其制定基于不合理的假设。行业成员强调在整个规则制定过程中不断努力开发零排放技术,并强调此类机车尚未实现商业可行性。尽管存在这些担忧,CARB 仍继续制定规则,这将给加州和全国的铁路带来巨大的财务和运营负担。该规则于 2024 年 1 月 1 日生效,但 CARB 必须获得 EPA 的批准才能开始执行该规则的两项关键规定。EPA 目前正在征求公众意见,以确定是否批准或拒绝 CARB 的请求,意见必须在 4 月 22 日或之前提交给 EPA。以下是该规则的几个问题:
由NXP的EDGELOCK™安全技术提供支持,IW610系列可确保使用安全的启动,安全调试,固件更新,反滚动和生命周期管理的安全性。内置的硬件保护,例如信任和加密加速器的根部,维护性能,在保持性能,符合苛刻环境的最高网络安全标准。
5加利福尼亚空气资源委员会,技术评估:货运机车,2016年11月,https:// www.2.arb.ca.gov/sites/default/default/files/files/classic/classic/msprog/tech/tech/techreport/finalport/final_rail_rail_rail_rail_tech_tech_tech_assessment_assesment_112820166。pdf; Sarah Lazare, “The Filthy Emissions of Railroad Locomotives—and the Rail Unions Sounding the Alarm,” The American Prospect , March 14, 2023, https://prospect.org/environment/2023-03-14-filthy- emissions-railroad-locomotives/;加利福尼亚空气资源委员会,2022 I级切换轨院子排放清单,2022年7月,https://ww2.arb.ca.gov/sites/default/default/default/defiles/2022-07/2022%20CLASS%20IP.2LASS%20I%20 I20 switcher%20 switcher%20 empsion;加利福尼亚空气资源委员会,公开听证会,以考虑拟议的使用内部机车法规,2022年,https://ww2.arb。ca.gov/sites/default/files/barcu/regact/2022/locomotive22/isor.pdf。
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与电池相关的起始问题与Kickstart Battery和Start Manager一起成为过去。启动还大大减少了过早的电池更换,并通过在发动机曲柄期间保持计算机和控制电路的稳定电压来最大程度地减少服务中断。它还通过减少电池充电所需的空闲来减少温室气体排放。
摘要我们提出了一个新颖的端到端框架,用于使用加固学习(RL)解决随机需求(VRPSD)解决车辆路由问题。我们的公式通过其他可观察到的随机变量结合了随机需求之间的相关性,从而提供了一个实验性证明,以证明non-i.i.i.d。随机需求为改进路由解决方案提供了机会。我们的方法弥合了RL应用于VRPSD的差距,并包括使用策略梯度算法优化的参数化随机策略,以生成形成解决方案的一系列操作。我们的模型表现优于先前的最先进的元启发式学,并证明了环境变化的鲁棒性,例如供应类型,车辆容量,相关性和需求的噪声水平。此外,通过观察奖励信号并遵循可行性约束,可以轻松地为不同的VRPSD场景重新训练该模型,从而使其高度灵活且可扩展。这些发现突出了RL提高运输效率并减轻其在随机路由问题中的环境影响的潜力。我们的实施可在线获得。a