铀矿通风系统模糊可靠性优化研究

发布时间：2017-08-29 19:07

  本文关键词：铀矿通风系统模糊可靠性优化研究

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【摘要】：地下铀矿山中含有大量的氡及氡子体等放射性有害物质,给矿山安全生产带来巨大伤害,通风系统是控制氡的析出迁移速率,降低井下工作空间氡及其子体浓度的最主要手段,铀矿通风系统的要求是不仅稀释和排除井下放射性有害物质,而且能够降低和控制它们的析出扩散速率。在铀矿山中,通风系统的可靠性对矿山开采活动的正常进行起着至关重要的作用,研究铀矿通风系统可靠性对保证井下安全生产具有重要的实际意义和价值,本论文根据三角模糊理论、串并联系统posbist模糊可靠性知识以及隶属度法则,构建了地下铀矿山通风系统模糊可靠性模型,并应用遗传算法进行优化,最后将此模型应用于实际地下铀矿山以验证模型的可行性,为评价铀矿通风系统的可靠性提供新的技术理论方法。首先,完成复杂系统模糊可靠性模型的推理。铀矿通风系统作为大型复杂的系统,其可靠性满足一般复杂系统可靠性的规律。基于模糊理论、模糊可靠性理论以及posbist模糊可靠性理论的基本知识详细地推到出了串联系统的posbist模糊可靠度以及并联系统posbist模糊的不可靠度的表达公式及其相应的隶属度函数。其次,构建铀矿通风系统可靠性评价指标。根据矿井通风系统的基本特征以及可靠性评价指标的选取原则,构建了铀矿通风系统可靠性评价指标体系,将铀矿通风系统分为铀矿通风网络子系统、铀矿通风动力子系统以及铀矿通风环境子系统三个一级指标以及十二个二级指标,并对所建立的评价指标体系进行了可量化和隶属度函数分析。再次,建立铀矿通风系统模糊可靠性模型。基于复杂系统的posbist模糊可靠性理论知识体系,构建了多个子系统在串并联系统下的模糊可靠度及其相应的隶属度函数,并将串联系统的posbist模糊可靠度和并联系统的posbist模糊不可靠度理论应用到铀矿山通风系统模糊可靠性中,建立模糊目标函数和模糊约束条件函数及其相应的隶属度函数,设置模糊目标函数和模糊约束条件的极值区间,构建铀矿通风系统可靠性模糊模型。最后,根据矿山的实际情况,构建了全模糊型通风系统可靠度模型,结合以隶属度为基础的模糊优化方法,运用遗传算法对构建的铀矿通风系统可靠性模糊模型进行迭代优化求解,得到了不同的可能性水平下可靠度最优解,为铀矿通风系统的建设升级改造提供安全数据支持。
【关键词】：铀矿 通风系统 模糊可靠性 遗传算法
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD724
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-21
• 1.1 选题背景及研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-18
• 1.2.1 系统可靠性研究现状11-12
• 1.2.2 模糊可靠性研究现状12-13
• 1.2.3 矿山通风系统可靠性研究现状13-17
• 1.2.4 铀矿山通风系统可靠性研究现状17-18
• 1.3 研究内容及技术路线18-21
• 1.3.1 研究内容18-19
• 1.3.2 技术路线19-21
• 第二章 复杂系统的posbist模糊可靠性21-32
• 2.1 模糊可靠性概述21-24
• 2.1.1 模糊集及运算21-23
• 2.1.2 模糊可靠性分析23-24
• 2.2 posbist模糊可靠度理论24-31
• 2.2.1 串联系统的posbist模糊可靠度25-28
• 2.2.2 并联系统的posbist模糊可靠度28-31
• 2.3 本章小结31-32
• 第三章 铀矿山通风系统模糊可靠性评价指标分析32-48
• 3.1 铀矿井通风系统概述32-34
• 3.2 铀矿山通风系统可靠性评价指标构建34-47
• 3.2.1 铀矿山通风系统可靠性评价指标选取原则34-35
• 3.2.2 铀矿通风系统可靠性评价指标选取分析35-45
• 3.2.3 铀矿山通风系统可靠性评价指标结构构成45-47
• 3.3 本章小结47-48
• 第四章 铀矿通风系统模糊可靠性遗传优化48-61
• 4.1 矿井通风系统模糊可靠性模型构建48-57
• 4.1.1 模糊线性规划48-52
• 4.1.2 铀矿通风系统模糊可靠性模型构建52-57
• 4.2 铀矿通风系统可靠性评价模糊模型遗传优化57-59
• 4.2.1 遗传算法原理57-58
• 4.2.2 通风系统模糊可靠性遗传优化58-59
• 4.3 本章小结59-61
• 第五章 铀矿通风系统可靠性优化实例分析61-74
• 5.1 某铀矿山通风现状分析61-63
• 5.2 某铀矿通风系统模糊可靠性优化分析63-73
• 5.2.1 某铀矿通风系统模糊可靠性模型构建63-64
• 5.2.2 某铀矿通风系统可靠性遗传优化求解64-71
• 5.2.3 某铀矿通风系统可靠性改进方案71-73
• 5.3 本章小结73-74
• 第六章 结论与展望74-76
• 6.1 结论74-75
• 6.2 展望75-76
• 参考文献76-81
• 攻读硕士期间发表的学术论文81-82
• 致谢82

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本文编号：754924