地磅系统相关术语

在地磅系统中,这些术语是核心计量和管理概念,用于准确记录和计算货物重量及相关时间信息。下面详细解释每个术语:

1、皮重 (Tare Weight)

  • 定义:运输工具(车辆、容器等)本身的空车重量
  • 通俗理解:包装物/容器的重量
  • 示例:
    • 空卡车的重量
    • 空集装箱的重量
    • 包装材料的重量
  • 计算公式:皮重 = 空车重量

2、毛重 (Gross Weight)

  • 定义:货物连同运输工具或包装物的总重量
  • 通俗理解:满载时的总重量
  • 示例:
    • 装满货物的卡车总重
    • 带包装的产品总重
  • 计算公式:毛重 = 货物净重 + 皮重

3、净重 (Net Weight)

  • 定义:货物本身的纯重量,不包括任何包装或容器的重量
  • 通俗理解:货物实际重量
  • 示例:
    • 煤炭的实际重量
    • 钢材的实际重量
    • 粮食的实际重量
  • 计算公式:净重 = 毛重 - 皮重

4、进磅皮重时间 (Tare In Time)

  • 定义:空车进入地磅称重的时间
  • 使用场景:
    • 车辆空车进入厂区/仓库
    • 需要记录空车重量作为基准
  • 业务流程:
    在这里插入图片描述

5、出磅毛重时间 (Gross Out Time)

  • 定义:满载车辆完成称重后离开地磅的时间
  • 使用场景:
    • 车辆装货后出库/出厂
    • 完成最终重量确认
  • 业务流程:
    在这里插入图片描述

6、完整业务流程示例

场景:煤炭运输进出厂
在这里插入图片描述

7、具体数据示例

1. 进磅皮重时间:2024-01-15 08:30:00
   皮重 = 15.6吨(空卡车重量)
   
2. 装货后...
   
3. 出磅毛重时间:2024-01-15 09:15:00
   毛重 = 48.3吨(卡车+煤炭总重)
   
4. 系统计算:
   净重 = 48.3 - 15.6 = 32.7吨(煤炭实际重量)
   
5. 其他计算:
   作业时间 = 出磅时间 - 进磅时间 = 45分钟

8、管理意义与用途

8.1 重量数据的用途

在这里插入图片描述

8.2 时间数据的用途

在这里插入图片描述

8.3 防作弊功能

常见作弊手段及防范:

    1. 皮重作弊 → 记录标准皮重,对比历史数据
    1. 时间作弊 → 时间自动记录,不可修改
    1. 重量作弊 → 皮重毛重关联校验

9、行业应用差异

在这里插入图片描述

10、系统实现要点

10.1 地磅系统记录的数据

-- 典型数据库表字段
CREATE TABLE weighing_record (
    record_id INT PRIMARY KEY,
    vehicle_no VARCHAR(20),      -- 车牌号
    material_name VARCHAR(50),   -- 货物名称
    
    -- 第一次过磅(皮重)
    tare_weight DECIMAL(10,2),   -- 皮重
    tare_time DATETIME,          -- 进磅皮重时间
    tare_operator VARCHAR(20),   -- 皮重操作员
    
    -- 第二次过磅(毛重)
    gross_weight DECIMAL(10,2),  -- 毛重
    gross_time DATETIME,         -- 出磅毛重时间
    gross_operator VARCHAR(20),  -- 毛重操作员
    
    -- 计算结果
    net_weight DECIMAL(10,2),    -- 净重 = 毛重 - 皮重
    duration_minutes INT,        -- 作业时长
    
    -- 防作弊
    tare_image VARCHAR(100),     -- 皮重照片
    gross_image VARCHAR(100),    -- 毛重照片
    is_verified BOOLEAN          -- 是否审核
);

10.2 硬件配合

  • 地磅仪表:自动读取重量
  • RFID/车牌识别:自动识别车辆
  • 道闸控制:控制车辆进出
  • 摄像头:拍照留存证据
  • 显示屏:显示重量信息
  • 语音播报:播报重量信息

10.3 注意事项

操作规范:

  • 皮重称重要求:

    • 车辆必须完全上磅
    • 车内无人、无杂物
    • 记录标准皮重
  • 毛重称重要求:

    • 装货均匀
    • 车辆停稳
    • 数据稳定后再记录
  • 时间记录:

  • 系统自动记录

  • 不可人工修改

  • 时区统一

常见问题:

  • 皮重波动:油箱油量、水箱水量影响
  • 时间误差:系统时间不同步
  • 数据不一致:手工录入错误
  • 作弊行为:不完全上磅、压边等

11、扩展知识

相关术语:

  • 过皮:称皮重的过程
  • 过毛:称毛重的过程
  • 磅单:称重记录单据
  • 回皮:卸货后再次称皮重(验证用)

高级功能:

  • 皮重预警:与历史皮重对比,差异过大预警
  • 滞留时间:出磅时间 - 进磅时间,控制作业效率
  • 趋势分析:分析车辆皮重变化趋势
  • 自动扣杂:自动扣除水分、杂质等
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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