金属矿山井下单轨运输系统建模及优化

金属矿山 ›› 2012, Vol. 41 ›› Issue (02): 124-126.

金属矿山井下单轨运输系统建模及优化

谢新颖¹，魏镜弢²，张啸海³

1.湖南省湘乡市烟草专卖局；2.昆明理工大学机电工程学院；3.大唐国际宁德发电公司

出版日期:2012-02-15 发布日期:2012-05-30

The Modeling and Optimization of Underground Monorail Transportation System in Metal Mine

Xie Xinying¹，Wei Jingtao²，Zhang Xiaohai³

1. Xiangxiang Tobacco Monopoly Bureau of Hunan Province；2. College of Mechanical and Electrical Engineering,Kunming University of Science and Technology；3.Ningde Power Company of Datang International Power Generation Co.,Ltd.

Online:2012-02-15 Published:2012-05-30

摘要/Abstract

摘要： 为提高井下矿井机车运输效率，以所有机车平均速度最高为目标建立了井下单轨运输系统模型。使用改进后的遗传算法来求解机车运行的最优组合，改进后的遗传算法能避免改进前遗传算法收敛过早，陷入局部极值点的缺点。实验结果表明，经过优化后，井下单线运输系统运输效率有较大程度提高, 且溜井完全有能力为所有机车提供服务，基本不会出现排队等待装矿的现象。

关键词: 平均速度, 单轨运输, 遗传算法

Abstract: In order to improve carriage efficiency of shaft locomotive, the model of underground monorail transportation system was build with the target to increase the average speed of all locomotives, and the advanced genetic algorithm is proposed for obtaining the optimal combination of the locomotive running. The advanced genetic algorithm could avoid the premature convergence of the traditional genetic algorithm falling to the local extremum. The experiment results indicated that the efficiency of monorail transportation was greatly improved after optimization, and the ore-pass owned a full capacity to satisfy the requirement of locomotive transportation, without locomotive waiting for loading ore under normal circumstances.

Key words: Average speed, Monorail transportation, Genetic algorithm

谢新颖, 魏镜弢, 张啸海. 金属矿山井下单轨运输系统建模及优化[J]. 金属矿山, 2012, 41(02): 124-126.

XIE Xin-Ying, WEI Jing-Tao, ZHANG Xiao-Hai. The Modeling and Optimization of Underground Monorail Transportation System in Metal Mine[J]. Metal Mine, 2012, 41(02): 124-126.

[1]	庞俊勇, 刘　俊, 郑靓婧, 李瑶鹤, 苏红艳. 基于GA-PSO 混合优化SVR 的边坡危岩体稳定性评价模型[J]. 金属矿山, 2024, 53(9): 237-.
[2]	陈延康, 郭广礼, 孟　浩, 张连贵, 郑　辉, 李怀展, 张浩宇. 陕蒙矿区深部开采导水裂隙带发育特征与高度预测方法[J]. 金属矿山, 2024, 53(4): 186-.
[3]	聂秀珍, 焦迎雪, 张霞. 融合优化遗传算法和变步长蚁群算法的矿山巡检机器人路径规划[J]. 金属矿山, 2023, 52(07): 248-253.
[4]	梁尔祝, 徐淼, 谷传宝, 莫宏毅, 徐振洋. 基于 SA-GA 模糊熵的 VMD 算法在爆破振动信号分解中的应用[J]. 金属矿山, 2022, 51(02): 75-82.
[5]	孙振华, 杨天鸿, 安琦, 辛全明 . 基于IAGA+M-SVR的岩土参数反分析方法及其工程应用[J]. 金属矿山, 2020, 49(04): 32-38.
[6]	东龙宾, 王少泉, 张华, 周育, 何祥. 考虑多因素的一步矿房采场跨度优化[J]. 金属矿山, 2018, 47(10): 31-35.
[7]	陈慧, 韩恒梅. 江西盘古山钨矿区开采沉陷预计的GA-SVA算法[J]. 金属矿山, 2018, 47(01): 143-146.
[8]	陈涛, 郭广礼, 朱晓峻, 郭庆彪, 方齐. 利用果蝇算法反演概率积分法开采沉陷预计参数[J]. 金属矿山, 2016, 45(06): 185-188.
[9]	毛文军. 基于遗传BP神经网络模型的矿区开采沉陷预计[J]. 金属矿山, 2016, 45(02): 164-167.
[10]	汪磊, 邓喀中, 薛继群, 于德亮. 融合概率积分模型与D-InSAR的开采沉陷预计[J]. 金属矿山, 2016, 45(02): 160-163.
[11]	王江荣. 高斯函数模型在变形监测数据处理中的应用[J]. 金属矿山, 2015, 44(04): 178-181.
[12]	谭兴龙1, 赵晓庆, 张玉华, 胡洪. GA-SVR算法在矿区GPS高程拟合中的应用[J]. 金属矿山, 2013, 42(08): 88-91.
[13]	王永瑞, 魏平, 李权, 盛园园. 矿用物资装载问题的遗传算法研究[J]. 金属矿山, 2013, 42(01): 50-52.
[14]	张祥, 邓喀中, 范洪冬. GA-LSSVM在GPS高程异常反演中的应用[J]. 金属矿山, 2012, 41(06): 94-96.
[15]	刘婷, 诸克军, 贺勇, 李玥. 截止品位与入选品位的遗传-神经优化模型[J]. 金属矿山, 2010, 39(02): 26-29.

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