巷道断面成形是煤矿掘进过程中的重要工序,但目前的巷道断面成形作业多为人工控制掘进机进行往复式截割,制约了煤矿掘进工作面的智能化发展。为此,针对断面成形轨迹规划未考虑煤岩特征、优化目标单一的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(...巷道断面成形是煤矿掘进过程中的重要工序,但目前的巷道断面成形作业多为人工控制掘进机进行往复式截割,制约了煤矿掘进工作面的智能化发展。为此,针对断面成形轨迹规划未考虑煤岩特征、优化目标单一的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法的掘进机断面成形轨迹规划方法。首先,根据夹矸位置将待截割断面环境分为4种情况,对相应断面进行栅格化处理并建立栅格地图,同时采用二值膨胀法对不规则夹矸进行膨胀化处理。然后,对GWO算法进行了改进,以提升其寻优性能和收敛速度。接着,开展了仿真实验,利用改进GWO算法实现了4种环境下掘进机断面成形轨迹的规划。最后,利用掘进机样机开展了断面截割实验。仿真结果表明:相较于传统的GWO算法,改进GWO算法的收敛速度更快且收敛精度更高;在4种断面环境下,基于改进GWO算法规划的断面成形轨迹长度最短,欠挖面积最小,转向次数最少,更容易实现高精度、高效率的轨迹跟踪控制,保证了巷道断面的成形质量。实验结果表明,基于改进GWO算法规划的断面成形轨迹既能提高掘进机的截割效率,又能满足巷道断面成形的质量要求。研究结果可为煤矿井下智能掘进技术的发展提供新的思路和方法。展开更多
掘进机回转台在截割煤岩时承受偏载荷及强冲击作用,其性能影响掘进机的工作效率及安全性。为探究掘进机回转台疲劳寿命的影响因素及最佳服役参数,提出了一种基于Kriging代理模型和DEM-MFBD(discrete element model-multi flexible body ...掘进机回转台在截割煤岩时承受偏载荷及强冲击作用,其性能影响掘进机的工作效率及安全性。为探究掘进机回转台疲劳寿命的影响因素及最佳服役参数,提出了一种基于Kriging代理模型和DEM-MFBD(discrete element model-multi flexible body dynamics,离散单元法-多柔性体动力学)双向耦合技术的回转台疲劳寿命预测方法。首先,建立了掘进机截割部与回转台的空间受力模型,明确了截割部与回转台的受力规律。然后,联合RecurDyn与EDEM软件对回转台进行双向刚柔耦合动力学仿真分析,获得了回转台在工作状态下的应力分布。最后,利用拉丁超立方抽样法选取15组掘进机服役参数作为输入,以回转台疲劳寿命为响应,建立了对应的Kriging代理模型,并利用粒子群优化算法对代理模型进行寻优,得到了回转台在最佳服役参数下的疲劳寿命。结果表明,当掘进机的截割头转速为54 r/min、回转台横摆速度为1.003 m/min、截割臂垂直摆角为7°时,回转台的疲劳寿命最长。结合DEM-MFBD双向耦合技术、Kriging代理模型与粒子群优化算法来探究掘进机的最佳服役参数,可为回转类部件的优化设计提供新思路。展开更多
文摘巷道断面成形是煤矿掘进过程中的重要工序,但目前的巷道断面成形作业多为人工控制掘进机进行往复式截割,制约了煤矿掘进工作面的智能化发展。为此,针对断面成形轨迹规划未考虑煤岩特征、优化目标单一的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法的掘进机断面成形轨迹规划方法。首先,根据夹矸位置将待截割断面环境分为4种情况,对相应断面进行栅格化处理并建立栅格地图,同时采用二值膨胀法对不规则夹矸进行膨胀化处理。然后,对GWO算法进行了改进,以提升其寻优性能和收敛速度。接着,开展了仿真实验,利用改进GWO算法实现了4种环境下掘进机断面成形轨迹的规划。最后,利用掘进机样机开展了断面截割实验。仿真结果表明:相较于传统的GWO算法,改进GWO算法的收敛速度更快且收敛精度更高;在4种断面环境下,基于改进GWO算法规划的断面成形轨迹长度最短,欠挖面积最小,转向次数最少,更容易实现高精度、高效率的轨迹跟踪控制,保证了巷道断面的成形质量。实验结果表明,基于改进GWO算法规划的断面成形轨迹既能提高掘进机的截割效率,又能满足巷道断面成形的质量要求。研究结果可为煤矿井下智能掘进技术的发展提供新的思路和方法。
文摘掘进机回转台在截割煤岩时承受偏载荷及强冲击作用,其性能影响掘进机的工作效率及安全性。为探究掘进机回转台疲劳寿命的影响因素及最佳服役参数,提出了一种基于Kriging代理模型和DEM-MFBD(discrete element model-multi flexible body dynamics,离散单元法-多柔性体动力学)双向耦合技术的回转台疲劳寿命预测方法。首先,建立了掘进机截割部与回转台的空间受力模型,明确了截割部与回转台的受力规律。然后,联合RecurDyn与EDEM软件对回转台进行双向刚柔耦合动力学仿真分析,获得了回转台在工作状态下的应力分布。最后,利用拉丁超立方抽样法选取15组掘进机服役参数作为输入,以回转台疲劳寿命为响应,建立了对应的Kriging代理模型,并利用粒子群优化算法对代理模型进行寻优,得到了回转台在最佳服役参数下的疲劳寿命。结果表明,当掘进机的截割头转速为54 r/min、回转台横摆速度为1.003 m/min、截割臂垂直摆角为7°时,回转台的疲劳寿命最长。结合DEM-MFBD双向耦合技术、Kriging代理模型与粒子群优化算法来探究掘进机的最佳服役参数,可为回转类部件的优化设计提供新思路。
