8篇关于危化品运输的计算机毕业论文

今天分享的是关于危化品运输的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到危化品运输等主题,本文能够帮助到你

危化品运输快车系统的设计与实现

这是一篇关于危化品运输,委托单管理,微服务SpringCloud,Mybatis框架,Eureka服务的论文, 主要内容为危险品运输主要是基于物联传感技术和智能数据分析的危险品物流监管平台,以实现危险品从“厂家-仓储配送中心-用户”的全过程实时监控。在确保安全的同时也便于物流企业根据客户要求精准安排运输路线。近几年,道路危化品运输虽然在规模、专业技术、管理等方面发展快速,但仍存在诸多问题。系统的设计是为了实现石化行业工业物联网化,从危化品运输环节着手解决货物委托单派发、分拆、转运、下单和安排司机等,以及货物的询价、运输、签收、订单跟踪等一系列的问题,在行业未形成标准规范的背景下,该系统将能解决传统货运行业车货匹配难题,提升货运效率,打破行业壁垒而设计开发的一整套物流解决方案。通过大数据的收集及计算实现车辆定位,轨迹规划,电子围栏,异常预警等实时监控和风险管控功能,为货主和承运商提供数据可视化。同时使得服务货主,承运商,和货车司机达到供应链体系的线上化。危化品运输快车管理系统主要采用了B/S的设计架构模式,用户无需下载客户端,通过浏览器即可完成所有的操作。为了满足系统的并发性和可扩展性,系统综合使用了多种框架技术,如微服务架构SpringCloud、服务注册中心Eureka、Feign服务等,并使用mybatis进行数据库mysql的访读写访问等。危化品运输快车管理系统主要由五大功能模块组成,分别是:订单管理功能、数据中心管理功能、车货管理功能、保险管理功能以及用户中心管理功能。其中,订单管理功能包括委托单管理、销售单管理和运费管理;数据中心管理功能主要由当日计划管理、数据报表管理和运费统计管理组成;车货管理主要由货源管理、车辆管理和司机管理组成;保险管理功能包括货运险管理和保单管理;用户中心管理功能主要包括单位管理、员工管理、司机管理和地址管理组成。为了保证系统的可靠性和服务能力,我们对系统进行了功能测试和性能测试,满足线上服务的需求。

基于SSH框架的危化品物流管理系统的设计与实现

这是一篇关于危化品运输,MVC架构,SSH框架,车辆定位,状态监测的论文, 主要内容为随着我国经济的快速发展,各个领域对危化品的需求不断增加,不同地区之间的危化品运输也日渐频繁。由于危化品的特殊性,确保危险品运输过程的安全显得格外重要。但是,目前危化品物流运输管理方面仍存在以下安全漏洞：危化品容易受到运载车辆槽罐箱内的环境状态影响；无法了解危化品运输车辆使用情况,及时进行维护；无法及时查询运输人员和运输货物的详细信息；无法准确定位车辆,对车辆路线进行规划等。为解决危化品运输中出现的上述问题,本文提出设计基于SSH框架的危化品物流管理系统。本文对J2EE体系结构进行了分析,并在此基础上引入了SSH框架即Struts 2框架、Hibernate 4框架和Spring 3框架,并结合MVC架构、AOP体系架构等进行系统开发。选用MySQL数据库来存放车载终端发送的实时采集的数据和其他人工输入的数据,选用JSP技术来实现系统页面显示,实现了对危化品物流车辆环境状态监测、预警提示、车辆地图定位显示、物流信息管理、车辆信息管理以及用户管理等功能。危化品物流管理系统具有以下特点：1)系统对运载危化品的车辆罐箱内的环境参数如温度等进行实时监控,并提供预警提示功能,能对危化品运输过程中的异常状态作出判断,方便管理人员及时发现问题,预防事故的发生；2)系统通过收集的车辆经纬度和速度等数据,结合开源的JSP技术和Baidu Maps API等实现对车辆在电子地图上的定位显示和轨迹查询等；通过对危化品物流管理系统进行测试,测试结果证实了系统的各个功能模块实现,系统完全符合需求设计。系统对于危化品物流在途运输具有良好的实用性,具有较好的市场前景和社会效益。

危化品运输车辆监控系统设计与研究

这是一篇关于危化品运输,实时监控,数据预测,海鸥算法,BP神经网络的论文, 主要内容为随着我国经济的快速发展,危化品的需求不断增加,危化品的道路运输量也逐年增长。危化品运输以公路运输为主,在运输途中一旦发生运输事故,会对附近人群和环境带来很大的威胁。因此,为了减少危化品运输车辆运输事故的发生,本文设计了一套危化品运输车辆监控系统,对危化品运输车辆在运输途中进行实时与预测融合监控。根据本文危化品运输车辆监控系统的需求,选取以STM32F103ZET6芯片为主控制器,选择车速、加速度、倾角、气体浓度及温湿度、位置信息作为监控目标,对车载终端进行设计,通过4G传输模块将实时数据传送到车载终端进行显示;然后,通过融合灰狼等级制度、Levy飞行策略和、t分布变异来改进海鸥算法进行优化BP神经网络,对监控数据进行预测,预测出下一时刻的状态参数并将其送入到模糊综合评价法中,对其进行预测结果的融合,从而将危化品运输车辆下一时刻的运行状态预测出来,通过4G传输模块将预测数据与预测融合数据传送到车载终端进行显示;最后,将车载终端监控得到的数据通过4G传输模块传送到远程监控平台,从而实现对危化品运输车辆在运输途中安全的监控与管理。最后对车载终端与远程监控平台进行测试与验证。根据结果表明本文设计的监控系统满足要求,其可以在运输途中将危化品运输车辆的各种实时与预测融合状态反馈给驾驶员,并通过4G传输模块将车载终端的各种信息数据传输到远程监控平台。本系统有助于提高危化品运输车辆实时与预测融合报警的能力,降低事故发生的概率。

基于大数据的危化品运输综合信息监控平台设计与实现

这是一篇关于危化品运输,微服务,危化品状态预警,疲劳检测预警,物联云计算的论文, 主要内容为危化品是指具有易燃、易爆、有毒或者具有放射性的危险化学品。这些危险化学品往往是工业产品的原料,因为产地的不同需要选用不同的运输方式,目前形成了以公路为主,辅之水路和铁路运输的危化品运输格局。根据中物联威危化品物流分会的数据,2017-2018年危化品运输量共计达16.26亿吨,如此庞大的运输量随之带来的是更多的运输风险,因此确保危化品的安全运输显得十分重要。通过调查和走访中集危化品物流公司,了解到与危化品在途运输安全密切相关的有如下三方面:驾驶员疲劳驾驶是导致事故的主要原因;其次是危化品运输环境状态对危化品安全的影响,比如温度、压力的突变或漏液都会造成事故;最后车辆状态也是影响危化品运输的重要因素,运输过程中车辆爆胎、轮胎自燃、侧倾都会影响到危化品的安危。随着目前的云计算、大数据、人工智能等相关技术的发展,设计一个针对危化品物流运输的综合监控平台变得可行,本平台主要完成工作如下:1采用微服务技术搭建系统后台,使用FSDP搭建云计算平台,通过分布式的危化品状态感知网络对危化品状态进行采集并设计危化品状态预警模型进行在途预警。2利用车载底层感知网络,监测运输车辆的胎压、车速、侧倾角等参数,利用车载终端记录并通过车载无线通信系统同步上传至云端,后台可以远程监测车辆运行情况,当车辆异常时车载终端和后台同步进行预警。3设计并实现驾驶员状态监测预警系统。采用人脸识别技术对驾驶员状态进行疲劳驾驶监测和预警,采用酒精测试仪来检测驾驶员是否酒驾,利用车载终端记录驾驶员操作行为,若有违规操作则触发报警。4设计并实现危化品运输基础管理模块,完成用户管理、分权限操作、不利地点标注、货物订单管理等。5利用物联云技术,结合北斗卫星定位系统,实时对车辆进行追踪,并且将轨迹进行记录做到可溯源、可追踪,实现危化品运输的综合管理云端化,同时以历史轨迹、运输需求以及不利地点信息为依据,为危化品运输规划安全路线,进一步提升安全性。该论文的创新点是结合目前的人脸检测技术对司机的状态进行疲劳驾驶检测,提出并实现了一种危化品运输环境监测预警模型。通过对该套系统的实际测试,疲劳驾驶检测模型和危化品环境状态预警模型符合设计的需求,其余各基础模块运行正常,平台整体达到预期效果。该系统可以大幅度提升危化品在途运输过程的安全性,同时让多级监管机制得以应用,对于危化品物流行业具有重要的实际意义。