薄煤层采煤机装煤性能影响因素分析

为了提高采煤机滚筒的装煤性能和工作效率,基于PRO/E、EDEM、MATLAB联合构建了新型薄煤层采煤机截割部离散元仿真模型,模拟了采煤机截割、破碎煤岩的复杂过程,并获得了相应的装煤率;基于单因素分析法,研究了牵引速度、滚筒转速及截深对采煤机装煤率的影响规律;利用多因素分析法研究了各因素对采煤机装煤率影响的显著程度,并得到了使其装煤性能最优的设计参数。研究结果表明:基于实际工况,新型薄煤层采煤机装煤性能最优的设计方案为:滚筒截深为700 mm,牵引速度为9 m/min,滚筒转速为58 r/min,为采煤机滚筒装煤性能的研究及优化提供了一种新方法。     

基于EDEM对薄煤层采煤机装煤性能的研究新方法及应用

介绍离散元法的数值计算方程和螺旋滚筒理论装煤率的计算方法,并结合工程实际项目,根据采煤机滚筒叶片的螺旋升角、厚度、煤与叶片的摩擦因数、滚筒转速等相关参数计算出采煤机的理论装煤率。利用Pro/E软件建立了采煤机装煤系统模型并将其导入到通用CAE软件EDEM中,根据煤层赋存条件及采煤机实际工况对装煤系统仿真模型的材料和属性等参数进行设置。通过对滚筒装煤率离散元仿真的结果和理论装煤率进行研究和分析,验证了离散元法对采煤机滚筒装煤效果仿真研究的可行性和分析的准确性,为离散元法在采煤机装煤性能方面的研究提供了重要参考。     

薄煤层采煤机滚筒装煤效率的研究

针对薄煤层采煤机滚筒装煤效率低的问题,采用离散元仿真方法对滚筒装煤过程进行研究。在UG中建立滚筒模型,利用颗粒流离散元软件PFC3D,建立模拟煤壁模型,将滚筒模型导入,形成滚筒、煤壁的组合仿真模型。通过顺转和逆转装煤对比实验,得出滚筒逆转装煤效率比滚筒顺转装煤效率高9.3%左右。通过正交实验,得到了叶片螺旋升角、滚筒转速、牵引速度三因素对滚筒装煤效率影响的显著性和最佳取值。仿真研究结果对薄煤层采煤机滚筒的设计具有一定的指导意义。     

新型薄煤层采煤机装煤量与可靠性研究

为提高薄煤层采煤机的装煤量,建立了螺旋滚筒装煤量的数学模型。研究发现采煤机装煤量随叶片螺旋升角的增大呈先增后减的变化规律,并获得了最大装煤量时的螺旋升角;建立了采煤机截割部虚拟样机模型,基于实际工况加载仿真后发现,摇臂壳体和行星架的强度均显不足,根据仿真结果分别对其结构进行优化,优化后力学性能明显提高;摇臂壳体及行星架的可靠性随采煤机牵引速度的增大而降低,而叶片螺旋升角的变化对其可靠性的影响很小,可以忽略。综合以上考虑,在原设计基础上增大叶片螺旋升角、增加挡煤板,使采煤机装煤量提高了53%。     

基于GA-BP神经网络的刀具寿命预测研究

刀具的使用寿命对于刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数的设置等具有重要影响。为了准确预测刀具使用寿命,在BP神经网络中引入了一种新型遗传算法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络的刀具寿命预测方法。BP神经网络中的权值和阈值利用遗传算法进行优化处理,训练BP神经网络预测模型求得最优解。实验结果表明,基于GA-BP神经网络刀具寿命预测方法相比传统BP神经网络预测具有更高的寿命预测精度,为刀具需求制定、成本核算、切削参数的制定提供了理论依据。     

GA-BP神经网络预测钛合金表面粗糙度

为了有效预测铣削加工中钛合金工件的表面粗糙度,建立了以切削速度、进给量、径向切深、轴向切深为输入参数,表面粗糙度为输出参数的预测模型。该预测模型将遗传算法与BP神经网络结合起来,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,进行铣削实验获得实验数据,并对神经网络进行训练,最终获得预测模型。通过对比分析GA-BP预测模型、BP预测模型、线性回归预测模型的预测精度,得出GA-BP预测模型具有相对较好的预测精度,证明该预测模型是有效的。     

基于GA-BP神经网络的机床主轴刚度预测研究

提出一种基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络的机床主轴刚度预测模型,以主轴悬伸量、前后轴承间距、主轴当量外径、前轴承径向刚度、后轴承径向刚度为输入,以主轴末端刚度为输出,训练神经网络,可以预测主轴刚度。研究表明,经过遗传算法优化的BP神经网络模型较未经遗传算法优化的BP神经网络模型而言,拥有较高的预测精度。     

采煤机滚筒装煤效率优化

以雁崖薄煤层矿井采用的WG-2×125/571-WD型滚筒采煤机为研究对象,在阐述了滚筒装煤机理的计算过程后,利用MATLAB软件对叶片螺旋升角与装煤效率进行了模拟仿真,获得了螺旋升角的最佳值,接着利用PFC颗粒流软件将改进后的滚筒结构与原滚筒结构进行了模拟仿真.通过仿真得知:改进后的滚筒结构不仅能有效提高抛煤速度,而且能缩短煤流在叶片上的滑移时间.     

基于GA-BP神经网络的航空涡轮组件再制造工时预测

如何快速准确测定航空涡轮组件再制造工时是严重困扰我国航空发动机大修企业的一个难题。文中首次辨识和量化影响航空涡轮组件再制造工时的主要因素;之后构建一种新的再制造工时预测GA-BP神经网络。该网络采用遗传算法GA弥补了BP神经网络收敛慢且容易限于局部最优解的不足,有效提高了预测的精准度;最后,以某型民用航空发动机涡轮组件为例,验证了该预测网络的科学有效性。研究能够为航空发动机大修企业开展再制造工时预测提供高效决策支持。     

采煤机滚筒螺旋升角对装煤性能影响分析

针对采煤机滚筒螺旋升角对装煤性能影响进行研究。推导了滚筒螺旋叶片抛煤力与装煤量的理论计算公式。通过理论分析可知,保持其他条件不变,叶片抛煤轴向力与螺旋升角、滚筒转速成反比,与牵引速度成正比。理论装煤量与滚筒转速成正比,并随着螺旋升角的升高而呈现先升高后下降的抛物线。使用Adams软件仿真不同螺旋升角时采煤机滚筒轴向受力和采煤机截割功率变化情况,与理论分析结果基本一致。在对采煤机滚筒进行设计时,要考虑螺旋叶片对采煤机截割性能的影响,使得采煤机的实用性和经济效益达到最优。     

基于GA-BP神经网络的316L不锈钢成形尺寸精度预测

建立选区激光熔化316L不锈钢成形质量预测模型,以响应面中心复合设计试验数据作为反向传播（Back Propagation,BP）神经网络模型的训练样本,采用遗传算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化。结果表明,通过遗传算法优化的BP神经网络模型能够有效预测精度,使得成形件尺寸精度的平均相对预测误差为5.42%。     

基于激光加热辅助铣削的GA-BP神经网络刀具寿命预测

激光加热辅助铣削是通过激光束对待加工工件进行预热,并借助传统切削技术进行加工的一种新型加工技术,能够改善其加工性能。研究激光加热辅助铣削高温合金的关键技术,采用激光加热对高速铣削镍基合金Inconel 718过程中硬质合金涂层刀具磨损进行分析,通过GA-BP神经网络对激光加热辅助铣削预测高温合金刀具寿命,得到了较理想的刀具寿命预测模型。     

基于PCA和GA-BP神经网络的磨煤机一次风量预测

通过DCS对火电厂660MW机组的数据采集,利用相关性分析分析一次风量与其影响量之间的关联关系,并计算其相关系数,为建立磨煤机一次风量的预测模型建立依据。针对一次风量的相关影响量较多,维数较大的特点,提出了基于主成分分析(PCA)和遗传算法优化BP神经网络相结合的方法建立模型,实现了对一次风量的提前预测。通过数据仿真验证,基于PCA和遗传算法优化BP神经网络的预测模型在精度,优化运行等方面取得了很好的效果。     

薄煤层采煤机可靠性的分析与疲劳寿命的预测

主要采用动力仿真分析法,对采煤机壳体进行建模分析,首先计算其牵引阻力,再导入模型文件,基于Matlab编程分析其可靠性。在此基础上,导入应力结果文件、时间载荷文件和模态文件,预测其疲劳寿命,即可准确预测出采煤机在荷载下的薄弱环节,从而采取有效的加强措施,延长采煤机使用寿命。     

薄煤层开采中工作面走向倾角对滚筒装煤性能的影响

薄煤层开采过程中,由于煤层地质条件的不同,存在不同的工作面走向倾角,对采煤机滚筒的装煤性能产生影响。针对走向倾角的影响作用,采用离散元仿真的形式,对推挤及抛射两种工艺下的滚筒装煤性能进行分析。结果表明,在两种工艺方式下工作面走向倾角越大则滚筒的装煤性能越好,在10°走向倾角下的装煤率是-10°时的约1.9倍。     

基于ANSYS的薄煤层采煤机摇臂模态分析

以J71A型薄煤层大功率采煤机的摇臂为研究对象,针对采煤工况中摇臂关键零部件易过载和疲劳失效的现状,采用Pro/E创建了摇臂的模型,使用ADAMS和ANSYS软件模拟分析了不同工况下摇臂的位移和应力分布规律,并对最危险工况状态的摇臂进行了模态分析。分析得知:在摇臂前10阶振型模态下,最大振幅均在行星头和电动机外壳上。分析结果为采煤机的优化设计提供了依据。     

基于GA-BP神经网络的发动机失火诊断

为了提高神经网络在发动机失火故障诊断中的准确率,提出了GA-BP神经网络算法。分析了发动机故障时的尾气变化情况,提出了发动机故障诊断规则;分析了BP神经网络原理,指出其训练速度慢、容易陷入局部极值问题;使用遗传算法对神经网络结构和参数进行优化,得到最优网络结构,将优化后的模型参数作为初始值再次进行BP算法优化;将此算法与自适应动量BP神经网络进行对比,GA-BP神经网络不仅缩短了训练时间,而且故障诊断准确率也大大提高。     

基于GA-BP神经网络的非线性模拟量回归

针对嵌入式系统中传感器测量模拟量与采样值之间的非线性关系难以找寻确定公式进行表达的问题,提出使用BP神经网络对非线性模拟量进行回归拟合。并针对BP神经网络易陷入局部极小值的缺陷,采用遗传算法进行优化。实验表明,与最小二乘法与三次样条插值法相比,BP神经网络对曲线拟合程度优于其余两种方法,且具有较高的准确度。遗传算法优化后的BP神经网络,能够更加快速收敛,准确度也进一步提升。同时将网络模型应用在MCU端,实现在MCU端的预测与参数更新,具有一定的实用性和适应性。     

全机载薄煤层采煤机面世

近日,由西安煤矿机械有限公司研制成功的全机载薄煤层采煤机运往河北正式交付使用。该采煤机可开采出被许多煤矿企业放弃的1．2m以下的薄煤层、极薄煤层及三角地带煤层,对我国节约资源、提高煤炭回采将起到重要作用。     

大倾角煤层开采条件下的采煤机滚筒装煤性能研究

分析了滚筒式采煤机的装煤原理,介绍了大倾角煤层开采条件下影响滚筒装煤性能的因素,对大倾角煤层开采条件下的不同参数的滚筒性能进行仿真分析,得出了运输机和采煤机的各参数对滚筒性能的影响规律。分析认为:"前滚筒抛射,后滚筒推挤"的双滚筒模式是大倾角煤层开采采煤率较高的方式,值得在采煤机中推广;受滚筒装煤空间的限制,滚筒直径在550~600 mm之间、螺旋角度在18°附近是较为理想的滚筒结构;低转速、高牵引力对提升滚筒装煤性能作用明显。滚筒转速120 r/min、牵引力6 m/min是比较高效的。