煤矿综采液压支架架间自动喷雾探讨

对综采工作面支架降柱前移时采用架间自动喷雾降尘措施的喷嘴布置方式、喷雾参数的选择、系统控制方式、系统安装方式及安装方法进行了探索,并介绍了该项防尘措施在潘一矿的应用效果。     

基于元胞遗传算法的多目标应急资源配置

为解决不同灾情下多目标多周期灾后救援问题,减少受灾损失,对灾后应急资源配置进行研究。从物流成本和系统损失2个方面最小化救灾行动的成本和最大化有限救灾资源的分配,建立基于路况的多目标应急资源配置模型,将帕累托前沿和超体积作为元胞遗传算法的求解性能指标,开展元胞遗传算法与遗传算法对模型的求解对比实验。结果表明:元胞遗传算法能较好地求解多目标多周期应急资源配置模型,且求解性能比遗传算法更好;通过对模型的求解,可为决策者基于不同灾情下的应急决策提供参考。     

基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布研究

为简化空间故障树理论中的系统故障概率分布计算方法,提出基于双链量子遗传算法计算该分布.双链量子遗传算法有收敛快、计算量小的特点;同时系统故障概率分布原有方法基于分段函数解析计算,虽可得到精确分布,但计算较为复杂,不适合现场应用.据此,给出了基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布确定步骤,并使用该方法分析了以往系统的故障概率分布.对比于前期研究成果,得到的故障分布可以分区表示故障的变化范围,且形成的分布图更为直观,同时体现了原分布中故障概率的变化特征,进而可得到符合故障概率要求的因素范围.     

改善热轧降尘效率的雾化参数分析

为提高热轧工作区的雾化降尘效率,研究尘雾颗粒碰撞相关理论,以热轧产生的氧化铁皮粉尘为研究对象,建立基于雾滴粒径、雾滴速度和液体流量多个雾化参数的降尘效率计算模型;分析单一雾化参数对降尘效率的影响;通过实验,测得不同气液压力组合下的雾化参数,运用响应曲面法,分析多个雾化参数耦合对降尘效率的影响.结果表明:降尘效率随着雾滴...     

基于遗传算法和场域模型的多障碍物房间人员疏散研究

为提高多障碍物房间的人员疏散效率,利用场域元胞自动机模型并融合经典遗传算法,对2出口和4出口的多障碍物房间进行布局优化和疏散仿真研究。研究结果表明：利用遗传算法可快速寻找最优座椅布局,连排座椅设置在远离出口侧可有效减轻行人疏散时的拥堵程度;经过遗传算法优化后的座椅布局可协调疏散人群到达出口的时间,从而缓解出口通行压力,提高整体疏散效率,保障行人在大型多障碍物房间内的疏散安全。     

基于风险和成本的化工园区供电网络优化设计

化工园区供电网络优化设计是国家综合管理部门、电网工程项目法人及融资方进行项目决策的重要依据。化工园区内企业在生产活动中极易释放易燃易爆气体,供电危险极大。主要目的是运用程序优化方法,找到一种既经济又安全的供电线路布局方案,最终得到基于风险和成本的安全决策。基于前人在计算机智能算法优化数学模型得到的经验,运用图论Floyd算法和GA遗传算法研究了图论算法和人工智能算法在基于风险和成本的化工园区供电网络优化中的设计和应用。设计了一个化工园区,总降变电站为源点,8个可选择的化工园区内具有火灾或爆炸高危险性生产企业位置为网络节点。建立了无浓度约束范围和有浓度约束范围两种模型,并在有浓度约束范围模型的优化中运用广度优先遍历和深度优先遍历相结合的思想。给出了3套方案并且得到了理想的优化结果。首次应用计算机智能算法优化的方法研究了化工园区供电网络安全性,研究表明,图论算法和人工智能算法在化工园区供电网络优化上的应用是可行的。对于网络节点较多的实际化工园区供电布局,GA遗传算法一般能得到比Floyd算法更快更好的全局最优解。     

基于相异路径的危险品运输车辆调度

为有效降低多车同时运输危险品时的潜在风险,针对危险品运输网络中2点间相异路径上多车运输问题,提出车辆安全出发时间间隔计算方法,通过路径选择和车辆调配,建立相异路径上多车同时运输车辆调度数学模型,并设计基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的多目标优化算法求解。以8个节点13条边的危险品运输网络中运输10车危险品为例,根据所提方法获得单次运输风险约束条件的运输方案13种,运输总风险约束条件下运输方案15种,对比不同风险约束下的运输风险、运输距离和运输时间。结果表明：相比于运输总风险约束,单次运输风险约束更严格,适合道路管理者筛选安全的运输路径,而运输总风险约束适合承运企业在车辆调度时作出决策。     

兼顾公平与效率的无人机应急中继通信选址优化问题

为提高应急救援中无人机应急中继通信资源配置的公平与效率,在考虑无人机中继通信覆盖范围限制、各受灾用户集群点分布情况、受灾群众公平性感知的基础上,构建以最大化系统吞吐量为效率目标、最小化受灾群众公平损失值为公平目标的无人机应急中继通信选址多目标0-1非线性整数规划模型,采用基于k-means的模拟退火算法对其进行求解,并以实际案例为背景构造算例,验证本文提出模型和算法的可行性与有效性,并进行多目标分析及参数敏感性分析。研究结果表明：本文提出的模型和算法能在较短时间得到无人机应急中继通信选址方案,保证所有受灾用户集群点获得通信中继;同时,确定最佳无人机设备数量,验证公平目标与效率目标存在悖反关系。     

采用遗传算法优化气体探测器布局策略研究

石油石化装置具有结构复杂且危险性高的特点,所加工物料多为易燃易爆有毒物质,且工艺单元之间集成度高,一旦发生泄漏若无法及时探测到则易形成气液积聚和火灾爆炸后果强化,装置拥塞度高使人员逃生困难。火气系统FGS作为安全关键系统,其中的气体探测网络如何快速可靠的实现对气体泄漏事件的探测显得尤为重要。已知探测时间,通过引入遗传算法利用其全局搜索的特点克服传统分支定界法的缺点,实现立体空间不同高度下设置探测网络达到场景全覆盖和缩短探测时间,同时求出探测时间附近的多组最优解,为探测器放置提供多种布置方案。通过与传统等间距探测器布置方案比较,从多种布置方案中选择更符合实际的最佳方案。通过海上浮式生产储油船的生产夹板气体探测案例,验证了所提方法的有效性。     

基于改进VRP模型的危险品配送路径优化及其求解研究

危险品道路运输高风险性,一直受到人们的广泛关注。危险品道路运输路径优化的研究,对于降低运输风险具有十分重要的意义。本文针对危险品运输配送过程中的路径优化问题,提出综合考虑道路运输的风险和费用两方面指标改进VRP模型路径优化目标,并设计遗传算法对改进模型进行了求解。最后通过实例进行了验证。结果表明：用遗传算法对改进VRP模型的求解结果与实际分析结果相符。因此,改进VRP模型及其遗传算法求解设计可以应用于危险品运输的路径优化分析。     

基于SVM的通风系统故障诊断惩罚系数与核函数系数优化研究

使用支持向量机（SVM）方法对矿井通风系统进行故障诊断,存在惩罚系数（c）和核函数系数（g）,通过人工方法选取效率低、难以达到较高准确率并且出现过拟合的问题。为了提高矿井通风故障诊断的效率、准确率,同时避免过拟合现象,提出了一种改进遗传算法（GA）,在故障诊断过程中对支持向量机的c,g参数进行优化。经过多组试验分析,研究结果表明:用遗传算法优化的SVM矿井通风故障诊断系统相比于未优化系统的故障诊断准确率有所提升,参数未优化前故障诊断的准确率为60%,优化后的准确率为97.894 7%,并且优化参数经过大数据样本验证,未出现过拟合现象,证明了本文提出方法的有效性。     

基于改进遗传-单纯形混合算法的危险气体泄漏溯源分析

当发生危险气体泄漏时,确定其泄漏位置和泄漏源强,是制定应急方案的基础和依据之一。当无法直接确定泄漏位置、测量泄漏源强时,就需要通过有限的几个监测点,反演出可能的泄漏位置和泄漏源强,现有方法存在收敛过慢、初值敏感、参数过多等问题。描述一种结合改进遗传算法和单纯形法的IGA-NM混合算法,可用于快速反算气体泄漏的位置和源强。IGA-NM混合算法既避免了GA的收敛过慢,又避免了NM初值敏感,兼顾了全局优化。与GA、NM相比,IGA-NM混合算法的计算速度更快,计算误差更小。最后,应用IGA-NM混合算法,基于WebGIS设计了一套计算气体泄漏源强和位置的计算机程序,简化了输入参数,使用方便,可适用于气体泄漏应急监测、大气污染源溯源反查等场合     

基于粗糙集与遗传算法的航空器空中相撞事故因素分析

为高效准确挖掘航空器空中相撞事故与相应事故致因因素间的规律,利用事故数据,提出一种基于粗糙集和遗传算法的分析模型。首先运用粗糙集理论对SHELL模型提供的第一层次因素进行重要性程度排序,并确定其权重;然后分析事故中各环节的具体因素,结合遗传算法对这些子因素进行约简,约简时重点考虑重要度高的主因素,确定最终的事故因素及其决策规则;最后,实例分析得出导致事故的主要因素为机组违规、管制差错与违规、气象和空域。实例分析结果表明,该模型与算法能适应航空事故数据特点,能客观描述几个主要因素与事故发生之间的关联关系。     

加速并行遗传算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用

针对标准遗传算法中存在早熟收敛、后期收敛速度慢以及解精度低的问题,结合正交试验设计和元胞自动机模型,提出了一种改进的遗传算法--加速并行遗传算法(APGA).APGA利用正交试验设计确定较好的初始种群,利用元胞自动机模型固有的并行计算能力设计并行遗传算法,借助元胞信息的动态性和多元性实现正交加速过程.该方法不仅能加快遗传算法的收敛速度,而且能提高遗传算法的搜索效率和解的精度,适用于求解复杂的非线性优化问题.APGA用于暴雨强度公式参数的优化实例结果表明,该算法是有效和可行的.     

基于自适应遗传算法的应急物资储备库选址及物资调配优化研究

应急物资储备库是应急救援的重要载体,储备库选址是否科学合理决定着整个应急公共服务体系的成效,而传统遗传算法在研究储备库选址与物资调配相结合的问题上存在局限性。针对这一问题,从需求点及应急设施服务质量视角构建基于覆盖满意度和经济性的应急设施选址与物资调配优化模型,并根据模型设计自适应遗传算法(AGA),结合储备库实际情况采取具有方向性的初始群体生成法提高搜索速度,设计自适应交叉与变异算子使AGA能够在进化速度与解的质量之间进行权衡,并获得全局最优解。结果表明,该算法能跳出局部最优从而获得最优的选址-分配方案,可为应急管理部门和决策机构的应急设施选址规划及应急物资分配提供理论依据和决策参考。     

基于浓度敏感性分析和遗传算法的甲烷燃烧机理简化与优化

采用良搅拌反应器模型和层流预混火焰模型计算甲烷/空气燃烧过程,通过元素流通法和浓度敏感性分析法,对甲烷燃烧详细化学动力学机理GRIMECH 3.0进行简化。利用遗传算法,以甲烷/空气详细机理获得的组分浓度和一维层流火焰速度为目标,对简化机理进行优化。结果表明,相比于优化之前的简化机理,优化后的简化机理在描述甲烷/空气燃烧反应的组分浓度、层流火焰速度以及反应物和产物的时空分布方面,具有更高的精度。