基于免疫算法的三道庄露天矿车辆调度优化

分析露天矿车辆调度问题,建立求解矿山车辆调度问题的数学模型。矿山车辆调度问题实际上属于NP完全问题,建立多目标优化模型来求解,即解决总运量最小问题。最后,通过免疫算法在三道庄露天矿车辆调度优化中的应用实例表明,本算法可以快速求得优化解,是求解车辆调度问题的一种有效算法。     

基于改进粒子群算法在矿山车辆配送路径中的应用

针对基本粒子群算法全局寻优能力弱,容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种改进的算法,并将该算法应用到车辆配送路径中。并通过实验进行验证,文中提出的算法明显的优于标准粒子群算法,有效的解决了矿山配送车辆路径问题。     

基于混合算法的动态路径规划

通过对全局和局部路径规划的深入分析,提出了一种全局和局部路径规划方法相结合的混合算法路径规划。使用A-Star算法在静态环境中进行全局规划并且将该路径的拐点作为子目标点,通过改进模糊人工势场法来进行实时的局部规划,确保了移动机器人能够获得较优的行进路径。仿真结果表明混合算法降低了实时局部路径规划的复杂性,同时提高了路径规划的效率。     

一个解决露天矿车辆调度问题的方法

描述了露天矿车辆装载、运输、卸载LHD(Load-Haul-Dump)的调度管理问题。LHD问题由车辆调度、路径规划和行程安排组成;调度方案是以最短路径的算法为基础。露天矿每个调度决策需要考虑矿山的当前状态,单车道双向公路运输网络的实时交通状态和一些操作约束。     

各向异性散射云实时绘制的研究与实现

针对目前云在各种实时应用中逼真度较差的问题,采用细胞自动机建模,把云的绘制分为预处理和实时运行2个阶段来处理;引入云的阴影关联表及变形球光照纹理数据库来提高绘制效率;同时,对云的光照散射模型中的相位函数进行了改进,使模拟的云沿视点方向呈现各向异性。实验表明:在不影响云模拟实时性的前提下,该方法有效提高了云模拟的逼真度,能够生成真实的三维光照云,满足了各种实时应用的需要。     

基于物联网和云计算中心的北斗卫星人员安全定位系统

为了解决地质探矿野外人员与车辆安全问题,在大数据大系统的背景下,结合单位实际与未来网络技术发展规划,提出了基于物联网和云计算中心的北斗卫星人员安全定位系统框架。该框架通过物联网技术,在云计算中心中综合集成地理、地质、交通、遥感、环境、气象等物联网信息数据进行数据处理,为户外工作者提供基于北斗定位与短报文使用的实时位置安全、工作管理、地理环境、行业信息等应用信息,从而提高地质探矿野外工作人员与车辆的安全保障。     

基于改进蚁群算法的煤矿挖掘机车载导航系统的研究

为优化最短路径的求解,实现煤矿挖掘车辆运行路线的优化,将改进的蚁群算法应用到车载定位系统。使用改进的蚁群算法计算所接收的数据,寻找最短路径,反馈给驾驶员,提供导航服务。提高了最短路径求解的准确度,实现了路径的优化。     

基于文化算法的煤矿运输地面车辆调度问题研究

根据目前煤矿地面运输中的车辆调度问题:多辆车往返于各个煤炭供应点之间,如果调度不当,就会大大增加了总体成本。本文以最短运输路径为目标,结合高效的多目标优化文化算法来解决此类问题,详细介绍了文化算法的原理以及与煤矿运输车辆调度问题结合的算法流程,经过实例仿真,仿真结果快速收敛,证明了本文方法的有效性,同时验证了文化算法的快速收敛性。     

矿用无轨辅助运输车辆的管理

为了使矿用无轨辅助运输车辆在其恶劣的使用工况下以最佳状态完成其寿命周期,为矿方服务,从车辆购置、日常管理、大修等方面做了全面阐述。车辆在购置时要根据任务需求合理搭配车辆的种类及数量,做到不浪费、不耽误任务进度。规范的日常管理、适当的长期存放条件和合理的大修是车辆保持良好性能的必要条件。     

井间地震成像技术及其在岩溶探测中的应用

井间地震是通过井中激发,在另外一口井中接收地震波,利用地震波走时和能量衰减来反演目标体内部结构的一种地球物理方法。该文首先介绍了井间地震成像原理,重建算法;然后建立简单的地质模型进行物理模拟试验,采用同时迭代重建算法(SIRT)进行反演重建,检验该算法的效率和精度;通过某高速公路岩溶探测的应用,表明井间地震方法在解决实际工程问题上具有良好的应用效果。     

基于云平台的分布式新能源监控数据分析方法研究

为了及时并准确地对新能源监控数据进行采集、存储以及分析,研究了基于云平台的分布式新能源监控数据分析设计,设计了一种基于云平台的Hadoop的新能源系统监控数据并行采集和分布式存储的计算构架,分析了云平台的体系构成,完成了基于HBase数据库的并行数据采集系统的模块设计、基于SCAD系统的结构化数据存储模块设计、基于MapReduce方法的分布式数据处理方案设计,解决了数据量剧增导致的存储空间不足问题以及各级单位数据交互难的问题,实现了电网检测数据的并行写入,提高了数据采集效率以及异构数据的统一存储,研究为实现高效、统一、安全的新能源监控数据的处理系统提供一定借鉴意义。     

煤矿装备云制造资源服务平台研究与应用

为解决煤机装备设计与制造企业对设计资源的需求,基于区域性行业需求分析,阐述了“煤矿装备云制造资源服务平台”建立的必要性和设计特征,在描述“平台”体系结构、关键技术、开发工具等基础上,研究了“平台”的设计方法,并完整描述了“平台”的三大功能体系,包括针对一般机械装备的通用技术支持系统、针对煤矿装备的技术服务支持系统和关键技术创新支持系统,最后对“平台”的运行机制和应用推广进行了分析和研究,应用实践证明理事会、会员制和公司制相结合的方式是云制造资源服务平台运行和推广应用的有效途径。建立的“煤矿装备云制造资源服务平台”功能完整,使用方便,可为煤矿装备设计和应用单位提供资源服务、数据服务、计算服务、软件应用和技术支持,同时可为其他机械装备建立云制造资源服务平台提供借鉴和参考。     

矿用三维激光扫描测量系统测量精度提升与应用

三维激光扫描仪是一款获取空间点云数据的测量设备,能够有效地获取被测物体三维空间形态,但是,目前面向矿山的三维激光扫描仪存在点云姿态获取困难、点云数据与采矿设计图纸复合精度差等问题。针对这些问题,在已成功研制的BLSS-PE矿用三维激光扫描测量系统的基础上,设计了双轴倾角传感器和准直激光系统等硬件,可快速准确地获取点云倾角、翻滚角等信息,保障了点云数据姿态始终与水平面平行,且能准确地与采矿平面图纸复合。为了验证点云数据精度提升效果,选择扫描点云数据进行验证,发现点云数据姿态能够得到有效纠正,同时点云数据与采矿设计图纸可高精度复合,达到提升测量精度的目的。     

基于蚁群算法的煤矿运输车辆调度应用研究

现代物流运输煤矿运输车辆调度过程复杂多变,蚁群算法是一种新型的启发式搜索算法,可以很好地解决这一问题。传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象,因此,通过对基本蚁群算法中的选择策略和信息素的改进,提出一种新的蚁群算法,克服传统蚁群算法的缺陷。将它用于求解煤矿运输车辆调度问题,仿真实验证明了改进算法的有效性和可行性。     

基于不确定规划的遗传算法PID控制器在矿井输送机中的应用

矿井输送机运行过程具有非线性特性和不确定性等因素,传统自适应PID控制算法难以满足控制要求。针对这一问题,提出了一种基于不确定规划遗传算法的PID参数整定方法。并对PID控制器加一个误差约束,运用模糊随机模拟方法检验染色体的可行性,并计算目标函数值,这样可有效防止超调,并尽可能减小误差。实验结果表明,这种PID控制器在矿井输送机中达到了很好的效果。     

基于指标关联性的岩体分级集对云算法研究

岩体质量分类是一个非线性复杂的不确定系统问题,其分类指标参数具有不确定性、模糊性和随机性。在充分考虑岩体质量分级指标关联性的基础之上,建立了以指标距离为基础的信度测度赋权理论,计算得到了各指标的准确权重,降低了实际过程中因指标实测值出现误差或错误而造成评价结果与实际偏差较大的风险。根据集对论对传统云模型进行改进,提出了集对云模型的概念与算法,通过25组样本数据进行模拟分析,发现评价结果与逼近理想解排序法和分形插值法的评价结果相吻合,证明了该算法的可靠性。将模型应用于锡林浩特萤石矿采场岩体质量评价中,预测结果与实际情况相符,表明该算法具有工程实用价值,可运用于地下工程岩体质量分级。同时该算法根据指标信度类别划分函数可判断指标数据的真伪,可为岩体工程参数采集提供理论指导。     

基于物联网的尾矿库安全监测系统建设新模式

提出了一种基于物联网的尾矿库安全监测系统建设新模式,它可以解决目前尾矿库安全监测系统建设研发成本高、业主投入高、维护成本高、重复建设、资源利用率低等缺点。新模式抛弃了传统的"传感器+数据采集基站+服务器"的建设模式,结合最新的云服务技术,提出了"物联网传感器+云服务+终端"的建设理念,并通过实例验证了可行性。     

基于三维软件的煤矿机械管路布置设计

管路布置一直是煤矿机械设计中的关键问题之一,管路排布的合理与否关系到胶管的磨损率、设备的维护性以及整机装配的效率等。针对这个问题,介绍了三维管路布置的概念和特点,并结合工程实际,利用三维软件对煤机设备的管路布置进行设计,得到了合理的结果。     

基于云服务的矿业集团监控联网系统设计与实践

在云服务技术基础上,设计了一套矿业集团级监控联网调度指挥系统。通过自主研发的嵌入式联网专用服务器,将矿井各种监控系统数据实时采集、压缩、存储和安全上传至集团公司云服务器,克服了市售通用数据采集服务器安装维护复杂、长期工作稳定性差,缺少无线备用路由等缺点;并根据集团公司的管理需要,抽取各种安全和生产数据进行统一处理,实现多层次的调度指挥、监控、监管和展示,进一步利用大数据分析和人工智能新技术防范化解重大安全风险,遏制重特大事故发生,为实现智能矿山奠定基础。