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复杂施工条件下无人碾压机群协同全覆盖路径规划研究 总被引:6,自引:5,他引:1
无人碾压是大坝碾压施工领域研究的热点。大坝施工具有坝面面积大、料区多、障碍物多等复杂特点,这给无人碾压机群协同作业带来挑战。研究无人碾压机群高效协同全覆盖路径规划对于保证无人碾压机在大坝复杂施工条件下的碾压质量和进度具有重要意义。本文提出一种无人碾压机群协同全覆盖路径规划的新方法,包括作业面分解、子作业面规划、子作业面连通和机群任务分配等步骤。首先,针对存在障碍物的不规则边界作业面分解问题,采用Boustrophedon算法将其拆分成较少的无障碍物子作业面;其次,提出满足搭接法和错距法碾压施工原理的碾压运动模型(CMM,Compaction Motion Model)来进行子作业面路径规划;再者,将各子作业面连通施工顺序优化问题建模为TSP模型(TSP,Traveling Salesman Problem),采用混沌理论改进蜻蜓算法的搜索机制,构建混沌蜻蜓算法,以求解较优的子作业面间转场路径;最后,建立无人碾压机群作业时间成本函数,并以最小化时间成本为准则将全覆盖路径分配至各无人碾压机,实现无人碾压机群的高效协同全覆盖路径规划。以心墙堆石坝为例,通过Matlab仿真对比和工程应用,结果表明本文所提出的方法能够实现复杂施工条件下的无人碾压机群的协同全覆盖最优作业路径规划。同时,在碾压质量方面能够满足各料区碾压达标率均高于95%,在碾压效率方面无人碾压机设备利用率均高于97%。本研究为大坝碾压机群无人驾驶协同全覆盖路径规划提供了一种新思路。 相似文献
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砾石土料掺配均匀程度对砾石土心墙坝的安全至关重要。数字图像处理方法被广泛应用于混合物识别领域,但在处理存在黏连特性的图像时易出现过分割与欠分割问题,导致评价结果精度不足。针对上述问题,本文提出改进Harris-Susan算法下砾石土料掺配均匀度评价方法。首先,改进Harris-Susan算法可分割欠分割区域并修复过分割区域,提高二值图像精度;其次,基于砾石邻域的概念,对图像进行单分位均匀度评价;最后,采用空间分布采样构建砾石土的空间均匀度评价指标。将该方法应用于大渡河双江口砾石土高心墙堆石坝工程建设中,本文方法相对统计准确率为0.935,较Otsu算法(0.353)和分水岭算法(-3.101)提升明显。结果表明,本文方法结果与筛分法高度一致,同时可有效节省人力、物力与时间成本,评价效率更高,具有很强的工程应用价值。 相似文献
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为适应连续监控下土石坝施工中对碾压参数的控制要求,提出将行车速度持续超速时间、激振力持续不达标时间、压实厚度及碾压遍数合格率作为施工全仓面碾压参数的控制指标;并在分析各碾压参数与心墙坝料压实度之间相关性的基础上,建立了碾压遍数、压实厚度、料性参数(坝料含水率和级配)与压实度的多元回归模型;进而提出了满足现行规范要求的坝料压实质量所对应的、基于Monte-Carlo法的碾压遍数合格率控制标准的确定方法。工程实例分析表明,遵循所提出的碾压参数控制标准,心墙区试坑检验的坝料压实度均满足设计要求,从而为连续监控下土石坝碾压质量的控制提供了有效途径。 相似文献
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