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基于MAS的地下铀矿山开采系统可靠性优化研究

发布时间:2017-09-26 23:07

  本文关键词:基于MAS的地下铀矿山开采系统可靠性优化研究


  更多相关文章: 可靠性 多智能体 优化 地下铀矿山 开采系统


【摘要】:地下铀矿山开采系统主要包括开拓、采准、回采三大部分,涉及到开拓巷道、压力管理、穿孔、爆破、装岩、充填,供风、供水等安全作业问题,并且各工序环节是相互衔接,相互制约。矿山可以达到设计要求的前提是各个作业系统保持高效持续运行。因此对地下铀矿山开采系统进行可靠性研究与优化分析就显得很有必要。本文将可靠性理论与Multi-Agent技术应用于地下铀矿山开采系统中,建立地下铀矿山多智能体开采系统的可靠性体系结构模型,并应用智能优化算法实现地下铀矿山开采系统的可靠性优化。本文主要的研究工作如下:(1)通过对不同的地下铀矿山生产企业进行现场调查,了解地下铀矿山开采系统的主要生产工艺流程及特点,运用多智能体技术来构建地下铀矿山开采系统的多智能体结构。把地下铀矿山开采系统分解成主控Agent、开拓Agent、采准Agent、回采Agent、通风Agent、供电Agent、供水Agent等Agent模型,分别对其结构、状态、事务处理流程、通信机制、数据收集机制等进行描述;(2)运用系统可靠性理论中的系统连接方式分析地下铀矿山多智能体开采系统各Agent之间的内部逻辑关系,运用Matlab软件实现对开采系统的可靠性建模;(3)分别构建地下铀矿山多智能体开采系统工艺流程可靠性模型与开采系统人-机-环境可靠性模型,并对所构建的多智能体开采系统可靠性模型进行分析。在开采系统工艺流程可靠性模型分析中,分别分析穿爆子系统、采装子系统、运提子系统、支护子系统、通风子系统的可靠性,最后以设备故障率为例分析开采系统工艺流程可靠性模型的整体可靠性;在开采系统人-机-环境可靠性模型分析中,将矿山开采系统周边各因素综合划分为设备、人员、环境三大部分,并进一步细化,然后利用层次分析法进行分析研究。(4)结合粒子群算法、遗传算法等算法构建群集智能优化算法,以实现开采系统的可靠性模型的优化;(5)将所构建的模型应用于某地下铀矿山开采系统的可靠性实证分析,验证与检测这一研究成果的有效性及适用范围。
【关键词】:可靠性 多智能体 优化 地下铀矿山 开采系统
【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】:TD868
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-12
  • 第1章 绪论12-22
  • 1.1 选题背景及研究意义12-13
  • 1.2 国内外研究现状13-18
  • 1.2.1 复杂系统可靠性研究现状13-15
  • 1.2.2 矿业系统可靠性研究现状15-16
  • 1.2.3 基于多智能体技术的复杂系统建模研究现状16-18
  • 1.3 研究内容与技术路线18-22
  • 1.3.1 研究内容18-19
  • 1.3.2 技术路线19-22
  • 第2章 复杂系统可靠性理论及其分析22-32
  • 2.1 系统可靠性理论22-27
  • 2.1.1 可靠性定义22
  • 2.1.2 系统可靠性常用指标22-25
  • 2.1.3 典型系统可靠性概率分布25-27
  • 2.2 复杂系统可靠性分析27-31
  • 2.2.1 串联生产线可靠性分析27-29
  • 2.2.2 并联生产线可靠性分析29
  • 2.2.3 混联生产线可靠性分析29-31
  • 2.3 本章小结31-32
  • 第3章 地下铀矿山多智能体开采系统结构分析研究32-54
  • 3.1 多智能体技术相关理论32-37
  • 3.1.1 Agent基本理论与特征32-35
  • 3.1.2 多智能体理论35-37
  • 3.2 地下铀矿山开采系统工艺流程可靠性多智能体结构设计37-49
  • 3.2.1 地下铀矿山开采系统工艺流程可靠性模型分析37-41
  • 3.2.2 单Agent内部结构设计41-43
  • 3.2.3 系统中Agent可靠性分析43-48
  • 3.2.4 系统中各Agent连接方式分析48-49
  • 3.3 地下铀矿山开采系统人-机-环境可靠性多智能体结构设计49-53
  • 3.3.1 地下铀矿山开采系统人-机-环境可靠性模型分析49-51
  • 3.3.2 人员的可靠性分析51-53
  • 3.4 本章小结53-54
  • 第4章 地下铀矿山开采系统可靠性实例分析54-64
  • 4.1 地下铀矿山开采系统工艺流程可靠性优化55-57
  • 4.2 地下铀矿山开采系统人-机-环境可靠性优化57-62
  • 4.3 比较分析62
  • 4.4 本章小结62-64
  • 第5章 结论与展望64-66
  • 5.1 结论64-65
  • 5.2 展望65-66
  • 参考文献66-72
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文与参与的科研项目72-74
  • 致谢74

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本文编号:926237

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