基于虚拟样机技术的摩擦式 提升机动力学仿真

为研究摩擦式提升机的摩擦传动特性,构建了摩擦式提升机多点接触动力学计算模型,分析了空载和重载工况下提升容器的速度与应力情况,并在提升主轴上选取测点对理论分析结果进行验证。结果表明,摩擦式提升机多点接触动力学计算模型为分析摩擦式提升机提升过程中部件的动应力历程,以及摩擦接触处钢丝绳的接触力、张力、滑动、接触等摩擦传动特征提供了一个有效的研究工具。     

基于ANSYS WORKBENCH的多绳摩擦式提升机主轴有限元分析

以多绳摩擦式提升机实际工况下的力学理论为基础,通过ANSYS WORKBENCH建立了提升机主轴的有限元模型。主要分析了主轴在正常载荷和2种非常载荷下的等效应力和应变,从而找出主轴的危险截面所在之处,为多绳摩擦式提升机主轴的设计和计算提供了新的理论依据。     

基于ANSYS WORKBENCH的单绳缠绕式提升机主轴装置谐响应分析

以2JTP-1.2×0.8单绳缠绕式提升机为研究对象,通过UG建立提升机主轴装置的三维模型,利用ANSYS Workbench建立提升机主轴装置的有限元模型。对提升机主轴装置进行了模态分析,从而计算出前6阶的固有频率和主振型,并通过谐响应分析,确定了主轴装置危险频率范围和幅频特性,得出主轴装置发生共振时可能产生的最大振动幅值,同时也说明了谐响应分析的局限性。     

基于COSMOSWorks的提升机主轴装置有限元模态分析

利用SolidWorks建立了提升机主轴装置的三维模型,并运用COSMOSWorks对提升机主轴装置进行了模态分析,计算了前6阶模态振型和固有频率。计算的结果反映了提升机主轴在实际工况下的振动情况,为进一步进行动力学分析提供了基础。     

基于改进EMD的多绳摩擦提升机载荷信息特征提取

为解决多绳摩擦提升机有效提升载荷的间接识别问题,提出了一种基于振动信号分析处理的特征提取方法。该方法以主轴装置轴承处水平振动信号为对象,利用改进的经验模式分解(EMD)方法将振动信号分解为若干有效固有模态函数(IMFs),改善了经典EMD方法模态混叠与端点效应现象,选取各阶IMF的能量、方差贡献率与能量矩作为特征值,探讨了特征值与提升机有效载荷之间的内在联系。结果表明,该方法中分析信号的获取不改变提升机主轴系统结构,不影响提升机正常运行,易于实现长期在线监测,便于大量基础数据的采集,为提升载荷定量识别积累了样本数据。所选取的3个特征值从大小、权重及分布的角度较好地反映了提升载荷特征信息。     

塔式矿井提升机围包角对摩擦轮应力的影响

为探讨塔式矿井提升机围包角对摩擦轮应力的影响,以JKM-4X4Ⅲ井塔式摩擦提升机(国标参数)为实例,建立对应的提升机主轴装置有限元模型。由于钢丝绳在筒壳上的作用力符合欧拉分布规律,得到摩擦轮所受外力转化施加到主轴装置有限元模型,并定义合理的约束条件;借助于ABAQUS大型分析软件,对不同围包角工况下的模型进行应力计算,得到了提升机摩擦轮不同位置处循环疲劳应力值及摩擦轮循环疲劳应力随围包角变化的分布规律:围包角180°~190°时,应力值变化相对比较平缓;围包角195°时,应力变化梯度明显增大。研究结果为井塔式摩擦提升机主轴装置设计以及现场安装时围包角的选取提供了可靠的理论基础。     

基于改进PSO的矿井提升机控制系统参数优化设计

矿井提升机控制系统PID参数的优化对提高提升机的舒适和安全性能有重要作用。考虑到控制系统对提升机动态响应特性的影响,提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法对提升机控制系统参数进行优化,并在Simulink平台上进行了仿真分析。改进后的PSO算法可以随迭代次数自适应地调节惯性和学习因子,加快收敛,结果更精确。仿真结果表明,使用改进的PSO算法对提升机控制系统的参数进行优化后,系统在动态过渡过程中不会有过冲或振荡,响应更快,抵抗外界扰动因素的能力也更好,从而达到使系统具有高性能的要求。     

基于人工免疫粒子群算法的提升机卷筒优化

为了对提升机卷筒结构进行优化,通过人工免疫算法(AI)和粒子群算法(PSO)的结合形成人工免疫粒子群算法(AI-PSO),解决粒子群算法的早熟问题,增大了全局搜索能力。借助提升机卷筒质量的数学模型,以卷筒质量最轻为目标函数,分别应用PSO、AI-PSO对提升机卷筒进行优化。结果表明,AI-PSO优化速度更快,优化效果更好,可为提升机卷筒的设计提供参考。     

基于Pro/E的提升机主轴参数化设计及ANSYS有限元分析

将先进的参数化思想运用于提升机主轴的设计中,基于Pro/E软件平台创建了提升机主轴的三维参数化模型。利用Pro/E与ANSYS接口技术和ANSYS软件,对提升机主轴在一定载荷作用下的应力、应变状态进行有限元分析。该研究方法将大大缩短设计开发周期,并有效降低成本,而且对提升机主轴的模型库开发,改进和优化设计具有一定的参考价值。     

多绳摩擦式矿井提升机主轴装置的运动学分析

选用多绳摩擦式矿井提升机,根据设备运行实际工况,对主轴装置分6个阶段进行运动学分析。运用Pro/E绘制出主轴装置的三维模型,采用ANSYS软件对主轴和摩擦轮进行有限元分析,绘制出运动各阶段主轴及摩擦轮的位移、应力云图,分析危险工作阶段和危险部位,验证结构设计的合理性和安全性,为优化设计提供依据。     

张庄铁矿主井提升能力优化与实践

张庄铁矿主井提升系统使用多绳摩擦轮提升机,采用19 m3底卸式双箕斗提升方式，设计单井最大年提升能力为640万t。从2015年张庄矿生产系统重负荷试车以来，随着井下生产量逐渐加大，对主井提升系统提升能力提出了更高要求。为了发挥主井提升性能，降低主井作业率，提高运行效率，结合现阶段井下生产需求，通过多方面的研究探索，最终通过优化运行曲线实现了提升系统的最佳优化，为张庄铁矿稳定生产奠定了坚实基础，同时研究过程及成果对大型地下矿山主井提升能力系统优化具有一定的参考意义。     

基于粒子群优化算法的WSN节点定位方法研究

为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。     

K25摩擦衬垫在摩擦轮提升机中的应用

针对摩擦衬垫是摩擦式提升机的一个重要组成部分,对矿井摩擦轮主提升机摩擦衬垫性能进行了探讨比较,并对K25型摩擦衬垫在翟镇煤矿主井摩擦轮提升机的应用试验情况进行了分析论证,并提出改进措施。     

自平衡举升多绳摩擦提升机调绳装置优化与应用

针对高产能矿井提升机运行负荷大、窜绳与调换绳频次高,常规调绳占用时间长、机械手夹紧力不足等问题,基于双楔卡绳原理与液压夹紧技术,提出并优化了自平衡举升多绳摩擦提升机调绳装置。经麦垛山副井提升钢丝绳调换应用验证,单次换绳可节约换绳时间96h、节省费用19.45万元,具有换绳工艺简单、安全、快速、高效等优点。     

矿用双钩提升机最大静张力差工况点分析

矿用双钩提升机最大静张力差现场检测时,其工况点的分析是一大难点。在明确缠绕式双滚筒、落地摩擦式、塔式摩擦3种常用双钩提升机结构及运输原理的基础上,以立井双钩提升机为研究对象,对各类不同条件下、不同提升容器时的最大静张力差工况点进行分析。通过示例分析,为有效确定最大静张力差工况点提供参考,进而为提升机最大制动力矩的计算提供准确依据。     

混合PSO算法优化异步电机矢量控制参数在矿井提升机的应用

在矿井提升机异步电机的矢量控制技术中,对于采用PI控制的电流闭环控制方式,PI控制器的参数的优化尤为重要。利用一种混合粒子群(PSO)算法对异步电机速度控制器的参数进行优化,并与常规控制器参数以及标准粒子群算法优化后的速度控制器参数进行比较,实验结果表明,用混合粒子群算法优化的参数,可以提高系统的控制速度、动态性能,对矿井提升机异步电机矢量控制的研究具有一定的理论和现实意义。     

粒子群算法在烧结矿配料优化中的应用

运用粒子群算法和MATLAB语言,编制钢铁烧结矿配料优化计算仿真程序并经实践检验。结果表明,计算机仿真计算符合实际生产工艺要求,数据直接应用于生产,提高各种烧结矿的综合利用率,降低成本10．32％。该算法为钢铁烧结矿配料问题的优化求解提供了新的思路和方法。     

基于MPSO算法的RBF网络学习算法

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网络的精度和性能,提出了一种基于改进粒子群优化(MPSO)算法的RBF网络学习算法。RBF网络隐层节点个数用对手受罚的竞争学习(RPCL)算法确定后,基函数的中心矢量、方差和网络权值用MPSO算法在全局空间动态确定。采用Iris分类问题做仿真实验,并与基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较。实验结果表明,该算法性能优于所比较的2种算法,并且具有良好的收敛性和模式分类能力。     

基于混合粒子群优化算法的矿山生产配矿

为了提高矿山低品位矿产资源的利用率, 确保生产过程中矿石质量的稳定性和均匀性, 建立了一种矿山多目标配矿优化模型, 并将标准遗传算法中的交叉和变异操作与标准粒子群算法融合, 提出求解该优化模型的混合粒子群算法。以国内某地下铝土矿为例, 分别运用混合粒子群优化算法、标准遗传算法和标准粒子群算法3种方法对建立的多目标配矿优化模型进行求解, 通过对比优化结果发现: 混合粒子群优化算法求解的各采区月出矿量完全满足矿山实际生产要求, 而标准遗传算法和标准粒子群算法求解结果存在误差, 分别达到9.92%和14.94%, 且易陷入局部最优值; 从迭代进化曲线可知, 混合粒子群优化算法收敛速度快, 稳定性和鲁棒性较高, 具有一定科学研究和实际应用价值。