基于Virtools的煤矿井下逃生系统的研究

发布时间：2017-08-24 11:17

  本文关键词：基于Virtools的煤矿井下逃生系统的研究

  更多相关文章： Virtools 虚拟现实 最短路径 Dijkstra算法 逃生系统

【摘要】：随着我国经济的高速发展,煤炭作为我国主要的经济能源,产业也在不断升级重组。煤炭企业在不断兼并整合的同时,生产规模也日益扩大,而在安全生产中发生的灾害事故引起的人员伤亡和财产损失成了越来越受人瞩目的问题。为了提升煤矿安全生产水平,进一步提高井下工作人员的逃生几率,根据矿井实际条件,建立煤矿井下虚拟逃生系统,对井下工作人员进行培训教育。基于Virtools的煤矿井下逃生系统为井下工作人员提供了一个虚拟的逃生培训平台,受训人员在系统中能够进行奔跑漫游等操作,熟悉井下巷道和避难硐室及可移动救生舱等避险设施的分布状况,模拟受灾后沿着最短路线逃生到就近的安全避难点。基于Virtools建立的煤矿井下逃生系统不仅能让井下工作人员更好的了解井下的环境,减小事故伤亡率,还能为煤矿应急预案提供一定的理论参考。煤矿井下逃生系统以Virtools作为开发平台,在确定系统总体设计方案和开发路线的基础上,介绍了系统开发的相关手段,并对能作为逃生系统安全避难点的几种井下紧急避险设施的类型、参数、布置方式及选址原则进行了分析。通过比较常用的几种最短路径算法,结合本系统所研究的矿井模型,在K则最优路径双向搜索算法的基础上对Dijkstra算法进一步优化,为每个逃生起点解算两条最短逃生路径,并在矿井模型中进行实例验证。最后,对煤矿井下逃生系统的实现进行了详细的论述,利用Virtools自带的BB模块实现了系统的矿工训练功能,并利用VSL完成巷道参数的存储和读取,实现了最短路径算法在系统中的应用。登录系统操作界面后,受训人员能在矿工训练模块进行控制漫游等操作,在系统演示模块能使系统演示逃生功能,并且能在系统演示界面左上角看到系统计算出来的最短路线。系统实验结果表明,将优化改进之后的Dijkstra算法应用到煤矿井下逃生系统是完全可行的。基于Virtools的煤矿井下逃生系统突破了传统的将最短路径算法应用在煤矿井下逃生培训时只是在理论上对最短路径进行求解的限制,并结合Virtools开发平台中VSL的优势,将Dijkstra算法成功应用到井下逃生培训系统,弥补了Virtools自带BB模块的缺陷,不仅推动了最短路径算法的发展,也增加了井下工作人员的逃生几率,对煤矿的安全生产和管理具有十分重要的意义。
【关键词】：Virtools 虚拟现实 最短路径 Dijkstra算法 逃生系统
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD792
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题的研究背景11-13
• 1.2 课题研究的目的与意义13-14
• 1.2.1 选题目的13
• 1.2.2 选题意义13-14
• 1.3 国内外研究现状14-18
• 1.3.1 虚拟现实技术在煤矿中的应用14-16
• 1.3.2 最短路径在煤矿中的应用16-18
• 1.4 研究的主要内容18-19
• 1.5 本章小结19-21
• 第二章 煤矿井下逃生系统结构总体设计21-33
• 2.1 系统功能需求21-22
• 2.2 系统结构与工作原理22-24
• 2.2.1 系统结构22
• 2.2.2 系统工作原理22-24
• 2.3 系统开发路线24-25
• 2.4 系统开发相关技术25-30
• 2.4.1 建模技术25-26
• 2.4.2 Virtools软件开发技术26-27
• 2.4.3 Virtools二次开发27-29
• 2.4.4 碰撞检测技术29-30
• 2.5 本章小结30-33
• 第三章 井下紧急避险设施研究与选址分析33-45
• 3.1 井下紧急避险设施33-34
• 3.2 井下避难硐室34-37
• 3.2.1 永久避难硐室34-36
• 3.2.2 临时避难硐室36-37
• 3.3 可移动救生舱37-42
• 3.3.1 救生舱类型和系统构成37-39
• 3.3.2 可移动救生舱性能参数39
• 3.3.3 救生舱的结构39-40
• 3.3.4 可移动救生舱布置方式分析40-42
• 3.4 自救器和自救器中继站42-43
• 3.5 紧急避险设施选址分析43-44
• 3.6 本章小结44-45
• 第四章 井下逃生最短路径45-61
• 4.1 Dijkstra算法45-49
• 4.1.1 Dijkstra算法简介45-48
• 4.1.2 Dijkstra算法的优化理论48-49
• 4.2 其他最短路径算法49-52
• 4.2.1 Floyd算法49-50
• 4.2.2 A*算法50
• 4.2.3 蚁群算法50-51
• 4.2.4 几种经典算法比较51-52
• 4.3 本文选用算法分析52-53
• 4.3.1 K则最短路径的双向搜索算法52
• 4.3.2 本文所选择的算法52-53
• 4.4 巷道当量长度53-54
• 4.4.1 巷道影响因子53-54
• 4.4.2 巷道当量长度计算54
• 4.5 矿井模型实例验证54-58
• 4.5.1 矿井模型巷道参数解算54-56
• 4.5.2 逃生最短路径解算56-58
• 4.6 本章小结58-61
• 第五章 煤矿井下逃生系统的实现61-73
• 5.1 虚拟场景导入61-64
• 5.1.1 模型的渲染和导入61-64
• 5.1.2 模型比例缩放64
• 5.2 矿工训练功能的实现64-67
• 5.2.1 人物行为控制实现64-65
• 5.2.2 碰撞检测的实现65-66
• 5.2.3 矿工漫游的实现66-67
• 5.3 逃生系统演示功能的实现67-71
• 5.3.1 巷道参数的存储与读取67-69
• 5.3.2 逃生最短路径算法的实现69-70
• 5.3.3 系统演示结果分析70-71
• 5.4 逃生系统考核与发布71
• 5.5 本章小结71-73
• 第六章 总结与展望73-75
• 6.1 总结73-74
• 6.2 展望74-75
• 参考文献75-79
• 致谢79-80
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文80

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本文编号：731012