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    基于可視化建模的鐵路貨物裝載加固方案研究

    2020-06-02 06:03:20孔慶瑋
    鐵路計算機應用 2020年5期
    關鍵詞:貨車貨物椎體

    孔慶瑋,李 楠,張 卓

    (1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 電子計算技術研究所,北京100081;2.北京經緯信息技術有限公司,北京100081)

    鐵路信息化整體正向著安全可靠、經濟高效、方便快捷的方向發(fā)展[1],但在裝載加固領域,多數貨運站方案設計依然沿用手工繪圖、人工計算分析、人工送審批復的流程。鐵路貨物裝載加固一直都是鐵路貨運工作的重點內容,是保證運輸高效與安全的重要環(huán)節(jié)。合理有效地安排貨物在車上的分布狀態(tài),充分利用貨車載重力和容積,安全、迅速、經濟地運輸貨物是裝載加固領域面臨的問題[2]。

    文獻[3]對貨物運輸安全高效有著重要指導意義?;诙ㄐ头桨福袊F路北京局集團有限公司石家莊貨運中心、蘭州交通大學對三維建模技術在裝載加固教學模擬中進行了探索,對部分裝載加固方案進行了生動直觀地動畫演示[4]。目前,可視化技術在裝載加固領域的研究,多用于教學動畫,方案展示局限于已有定型方案。

    本研究在三維動畫展示的基礎上,對裝載加固方案進行了抽象與建模,利用仿真建模技術,實現了對展示方案的交互操作,進一步加強了業(yè)務人員對定型方案的理解和認知。同時對不在定型方案內的貨物運輸需求,自動生成可行的裝載加固方案,在裝載方案的經濟效益方面進行了探索,推進了裝載加固生產作業(yè)的信息化與智能化發(fā)展。

    1 裝載加固可視化建模

    1.1 仿真模型建立

    本研究選用3DMax 和Rhino 建立三維模型。3DMax 與Rhino均為常見的三維建模軟件,多用于工業(yè)設計與建筑設計。本研究將裝載加固的模型分為貨物、車輛、加固材料3類,每類模型包含自身的長寬、材質、光源等參數。車輛模型構建以C70型、C64K 型和P70 型模型為主;貨物模型構建卷鋼、角鋼、螺紋鋼和原木等代表性貨物;加固材料構建鋼絲繩、擋木和墊木等通用加固材料。

    1.2 三維場景渲染

    三維場景的建立仿真包括場景Scene、相機Camera 和渲染器Renderer 要素。場景Scene定義了整體空間,用于保存、追蹤所渲染物體;相機Camera 定義了觀察場景的角度;渲染器Renderer 最終在瀏覽器中渲染出畫面。

    本文以車輛橫縱面交叉點作為原點建立三維坐標系,以車輛橫向中心軸作為x 軸,縱向作為y軸,垂直地面方向作為z 軸,放置車體模型,并通過坐標計算加載貨物模型及加固材料模型。依據文獻[3]中對典型裝載加固場景中貨物擺放方式及位置的規(guī)定,對已有定型方案的裝載加固場景,通過將實際貨物距車體的距離換算成屏幕像素,確定物體的(x,y,z)坐標[5]。場景坐標系構建,如圖1所示。

    圖1 場景坐標系構建

    相機呈現了場景中某一特定角度的畫面,本文中選用透視相機進行渲染。透視相機將在空間中形成視椎體,該視椎體為一棱錐,相機位于棱錐頂點。該椎體具備前后兩個截面,近面為相機開始渲染物體的截面,通常會設置一個較小的值,以便看到更多物體,遠面為相機結束渲染的截面,處于截面之間的模型才可被投影到屏幕上。在默認情況下,相機對準坐標系中(0,0,0)的位置,通過移動相機位置及焦點坐標,可渲染出不同角度的場景。視椎體空間,如圖2所示。

    圖2 視椎體空間

    本文使用Three.js實現B/S架構中三維場景的渲染。Three.js提供基于WebGL、CSS-3D、SVG 的不同渲染器,選用WebGL 渲染器負責通過顯卡將場景中的物體從相機角度渲染出來。渲染器中還可以自定義后期處理,調整場景亮度對比度等要素,呈現風格更加逼真的視覺效果,如圖3、圖4所示。

    圖3 裝載加固方案展示

    圖4 裝載加固細節(jié)展示

    1.3 性能優(yōu)化

    為了便于貨運站員工從多角度觀察裝載加固場景演示、學習裝載加固方案,對裝載加固場景的展示應具備旋轉、縮放等交互操作。但隨著貨車中貨物的增多,場景中加載了越來越多的物體,瀏覽器的繪制壓力隨之增大,渲染速度逐漸變慢。對此,本文采用視錐體剔除與遮擋剔除[6]的方式進行性能優(yōu)化。視錐體剔除的核心概念是視椎體碰撞,對不在相機視角之內的元素進行剔除,不作渲染。遮擋剔除是從相機的視角去觀測,對于被遮擋住的物體,只將可見部分送去渲染。

    普通的視椎體剔除算法,時間復雜度為O(n),即對每個物體進行計算,判斷其是否在視椎體所視區(qū)域外,為了進一步減少時間復雜度,本文采用分層剔除法,即用樹狀結構保存物品節(jié)點,一旦父節(jié)點被剔除,其包含子節(jié)點也被剔除,這樣可以節(jié)省大量計算時間,將時間復雜度降為O(lgN)。視椎體剔除,如圖5所示。

    圖5 視椎體剔除

    遮擋剔除的基本思想是光線投射(Raycasting),即使從視角開始投影射線,計算射線跟所有物體的交點,只保留最近的像素點。由于本研究中的貨車和大部分貨物均為不透明且形狀相對規(guī)則的物體,故可以用來作為遮擋物。一旦射線檢測到距離相機最近的像素點,其后的像素點均被忽略,從而減輕圖形處理器(GPU)渲染負擔。遮擋剔除,如6所示。

    圖6 遮擋剔除

    目前,圖形繪制瓶頸是GPU 渲染,本文在渲染過程中,對大量同類物體(如一車木塊),將群集變?yōu)閱误w,從而減少CPU 至GPU傳包速度,提高繪制效率。

    2 裝載加固方案研究

    2.1 裝載加固方案生成

    由于鐵路貨物裝載加固方案種類繁多,本文主要針對金屬材料及制品、木材、零散運輸貨物的裝載加固進行研究。方案生成流程,如圖7所示。

    圖7 方案生成流程

    2.1.1 貨物類型的運輸方式

    業(yè)務人員輸入待運輸貨物信息,并選擇運輸車輛。通過對貨物類型的判斷,將貨物分為整車運輸和零散運輸。

    (1)整車運輸。匹配該貨物是否有裝載加固定型方案:有裝載則通過可視化展示該方案;沒有裝載則通過對該貨物及車輛分析生成臨時裝載加固方案。業(yè)務人員通過人工手段對方案進行修改,對載重、偏重、摩擦力等信息驗證,判斷方案是否可行。

    (2)零散運輸。對貨物進行標準化建模,抽象為規(guī)則的易計算的常見立體模型。通過對貨物分類及區(qū)域遞歸劃分等方式,生成裝載加固方案。業(yè)務人員可通過人工手段對方案進行修改,對載重、偏重、摩擦力等信息驗證,判斷方案是否可行。

    2.1.2 貨物需求分析

    運輸需求是生成方案的輸入,運輸需求包括裝載貨物的品名、品類、重量、體積、形狀和數量等描述,運輸車種車型,加固材料選擇等。運輸需求對貨物裝載加固方法的匹配以及生成起到了決定性作用。

    2.1.3 整車裝載方案生成

    根據運輸需求,判斷是否已具備適合該貨物的定型方案。通過對《鐵路貨物裝載加固定型方案(上、中、下)》中的裝載加固方案進行建模、數字化存儲,實現對已有裝載加固方案貨物的可視化展示。針對無匹配方案的貨物,分析該貨物的數據特點,以及同品類或相似品類的定型方案,生成裝載方案。同時提供人工干預修改的接口,滿足個性化裝載需求。

    2.1.4 零散裝載方案生成

    大多數零散貨物主要通過集裝箱進行運輸,目前,鐵路針對集裝箱裝載加固并沒有指導說明。對于此類貨物,進行標準化建模,量化貨物,將不規(guī)則的現實物體轉換為規(guī)則的數字化模型,對模型體積、數量和重量等因子的進行分析;對貨車空間進行有效分割,從而生成模型的位置信息;通過添加加固方式等操作,生成裝載加固方案。

    2.2 裝載加固可靠性研判

    為了將貨物裝載狀態(tài)與加固方法正確地呈現給業(yè)務人員,要保證裝載狀態(tài)符合《鐵路貨物裝載加固規(guī)則》要求,根據體積、質量、重心、慣性力和阻力等裝載加固影響因子,計算貨物縱向或橫向移動時所需外力矢量大小,確保貨車不出現超載、偏載、超重、偏重的問題[7]。

    以貨車重心為例,如式(1):

    式中:H—貨車重心;

    Q車— 貨車自重;

    Q1……Qn—每件貨物重量;

    h車—貨車重心高度;

    h1……h(huán)n— 每件貨物重心高度。

    對慣性力,摩擦力和風力的計算分析參照《鐵路貨物裝載加固規(guī)則》。當用戶自行在界面上操作貨車內貨物的旋轉、擺放時,系統(tǒng)將貨物坐標位置傳入后臺,通過計算檢測貨物裝載狀態(tài),回饋提示給用戶。

    2.3 空間利用率計算

    在保證貨車裝載狀態(tài)正確的基礎上,最大限度利用貨車空間,才能節(jié)約成本,增加經濟效益。對貨車空間利用效率的研究本質上是一個動態(tài)規(guī)劃問題。

    貨車容積利用率的計算,如式(2):

    式中:φ—貨車容積利用率;

    V裝—貨物占用容積;

    V有效—貨車有效容積。

    在重車不超載且貨物合理擺放的基礎上,一類貨物往往具備多種裝載方式,本文通過計算每種裝載方式的空間利用率,找出最節(jié)約成本的裝載方案并提供給用戶,保證利用最少車輛運輸更多貨物,從而帶來更高經濟效益。

    3 結束語

    本文基于可視化仿真建模技術進行了裝載加固方案研究,在直觀展現方案的基礎上,對交互操作、方案智能生成方面進行了探索,可協(xié)助現場工作人員將裝載加固理論與實際作業(yè)結合起來,豐富知識儲備,提高作業(yè)效率。將來可對圖像生成和算法分析兩大領域繼續(xù)挖掘。論文在數據驗證方面需繼續(xù)完善,貨運作業(yè)種類繁多,難以全面覆蓋,需要在理論基礎上進行大量用戶裝車需求數據的實驗,不斷驗證,才能針對不同運輸需求生成最佳方案。

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