基于机器学习的采掘运装备概念设计算法研究与实现

发布时间：2017-10-06 14:06

  本文关键词：基于机器学习的采掘运装备概念设计算法研究与实现

  更多相关文章： 采掘运装备 概念设计 模型推理 支持向量机 遗传算法

【摘要】：随着结构与功能日趋完善,采掘运装备概念设计在其研制周期内占有越来越重要的位置。采掘运装备的概念设计不仅体现了最终产品的创新水平,也决定了70%-80%的资金投入,且该阶段的缺陷与错误在详细设计阶段难以纠正,易引发成本的进一步增加。而传统采掘运装备的概念设计存在过度依靠专家经验、知识分散、缺乏科学推理模型等弊端。因此,为辅助企业设计人员选择决策,提高设计效率,缩减产品设计周期,本文以采煤机、掘进机、刮板输送机总体参数概念设计为研究对象,探讨了基于机器学习的概念设计智能算法,开发了基于WEB的采掘运概念设计系统,并实现了其在企业的应用。针对采掘运装备概念设计的特点,对设计知识和经验进行组织管理,有利于其继承与共享。采用实例推理方法在数据库中搜寻过往成功案例,用以解决类似的新问题,可减轻重复设计劳动,避免不必要的设计返工。利用支持向量回归机、极限学习机、遗传算法等机器学习理论构造结构化推理模型,给出问题的创新性解答;通过算法改进及参数优化,提高模型推理准确率,使设计结果更加可靠。为将模型付诸于工程实践,采用浏览器/服务器程序开发模式,基于VS2010集成开发环境,借助ASP.NET、SQL2008等技术,将C#和MATLAB进行混合编程,开发了基于WEB的采掘运装备概念设计系统,并交付企业使用。系统具有良好的人机交互界面,使设计人员不受空间限制,使用浏览器远程登录服务器便可完成设计。系统可辅助设计人员完成采掘运装备总体参数确定工作,自动生成设计方案。用户在浏览器端输入采煤机采高、截深、煤层倾角等用户属性,系统可自动完成对已有产品的相似性比对,输出相似产品案例;若未发现相似实例,则启用基于支持向量机、极限学习机等智能机器学习算法的推理模型,输出产品总体技术参数;经人工干预调整后输出,可保存为新实例以扩充实例库。系统具有较高的预测精度及计算效率,标准配置计算机上可实现3s内完成单次参数推理,预测平均相对误差可控制在5%以内。采掘运装备概念设计方法的研究及系统的开发,对企业设计知识进行了整合,满足了企业内部局域网及远程调用的使用要求,提高了设计工作效率,节省了设计成本和材料成本。经验证,系统操作简单快捷,结果准确可靠,在企业运行稳定。
【关键词】：采掘运装备 概念设计 模型推理 支持向量机 遗传算法
【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】：TD42
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 引言11
• 1.2 研究目的与意义11-12
• 1.3 国内外采掘运装备概念设计研究动态12-16
• 1.3.1 产品现代设计方法的研究动态12-13
• 1.3.2 采掘运装备概念设计方法的研究动态13-14
• 1.3.3 机器学习技术的研究动态14-16
• 1.4 主要研究内容16-17
• 1.5 小结17-19
• 第二章 基于机器学习的采掘运装备概念设计体系19-31
• 2.1 引言19
• 2.2 机器学习理论19-26
• 2.2.1 机器学习定义及内涵19-20
• 2.2.2 支持向量机基本原理20-24
• 2.2.3 极限学习机基本原理24-25
• 2.2.4 遗传算法基本原理25-26
• 2.3 基于机器学习的采掘运装备概念设计体系26-30
• 2.3.1 基于实例推理的概念设计27
• 2.3.2 基于模型推理的概念设计27-28
• 2.3.3 基于机器学习的概念设计体系28-30
• 2.4 小结30-31
• 第三章 采掘运装备概念设计数据预处理与实例推理31-47
• 3.1 引言31
• 3.2 采掘运装备概念设计的参数选取31-35
• 3.2.1 采煤机概念设计的参数选取32-33
• 3.2.2 掘进机概念设计的参数选取33-34
• 3.2.3 刮板输送机概念设计的参数选取34-35
• 3.3 采掘运装备概念设计的数据预处理35-40
• 3.3.1 基于粗糙集理论的属性约简36-38
• 3.3.2 数据归一化处理38-40
• 3.4 采掘运装备概念设计实例推理模型40-44
• 3.4.1 实例库的构建和实例表结构40-43
• 3.4.2 实例推理模型的算法实现43-44
• 3.5 实例分析44-45
• 3.6 小结45-47
• 第四章 基于支持向量机的采掘运装备概念设计推理模型47-63
• 4.1 引言47
• 4.2 基于支持向量机的推理模型构建47-54
• 4.2.1 线性回归机47-51
• 4.2.2 核函数与?-支持向量回归机51-52
• 4.2.3 支持向量机Libsvm工具箱52-54
• 4.3 基于遗传算法的参数选择及优化54-59
• 4.3.1 基于遗传算法的参数优化过程54-57
• 4.3.2 基于GA-SVM的推理模型实现57-59
• 4.4 实例分析59-62
• 4.5 小结62-63
• 第五章 基于极限学习机的采煤机功率预测模型63-69
• 5.1 引言63
• 5.2 基于极限学习机的预测模型63-66
• 5.2.1 算法及实现63-64
• 5.2.2 实验及分析64-66
• 5.3 SVM与ELM推理模型对比实验66-68
• 5.3.1 SVM与ELM推理模型对比66-67
• 5.3.2 SVM与ELM模型对比结论67-68
• 5.4 小结68-69
• 第六章 基于Web的概念设计系统开发与实现69-91
• 6.1 引言69
• 6.2 系统框架设计69
• 6.3 开发平台关键技术69-73
• 6.3.1 编译环境70-71
• 6.3.2 Matlab 与 C#混编技术71-73
• 6.4 系统实现73-80
• 6.4.1 实例推理模块的实现73-76
• 6.4.2 模型推理模块的实现76-79
• 6.4.3 参数调整模块的实现79-80
• 6.5 系统测试实验80-84
• 6.5.1 测试目的与原则80-81
• 6.5.2 测试方法与过程81-84
• 6.5.3 测试结论84
• 6.5.4 企业测试84
• 6.6 系统应用实例84-89
• 6.7 小结89-91
• 第七章 结论与展望91-93
• 7.1 工作总结91
• 7.2 主要结论91-92
• 7.3 进一步工作展望92-93
• 参考文献93-97
• 致谢97-99
• 攻读学位期间发表的学术论文99

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张涛;;游戏概念设计综论[J];才智;2010年07期

2 王黎;;2010马来西亚家具概念设计奖[J];家具;2010年02期

3 张明月;;矿难救援设施概念设计[J];机械设计;2014年04期

4 马进军,张春雨;建筑防洪概念设计[J];江汉石油学院学报;2000年01期

5 李添益;宋轩;刘志娟;罗成对;;概念设计方案生成的可计算方法[J];轻工机械;2011年04期

6 何莉娟;建筑结构的概念设计[J];天然气与石油;1994年04期

7 张桂勤;建筑物抗震的“概念设计”[J];油气田地面工程;2001年02期

8 任工昌,黄勋,李耀宗;机构自动化概念设计模型的研究[J];陕西科技大学学报;2003年03期

9 鲁翠强,隗方玲;鞋类产品的“概念设计”[J];西部皮革;2005年05期

10 刘君;论服装的概念设计[J];吉林工程技术师范学院学报;2003年06期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 李豪邦;;空间结构的概念设计[A];第四届空间结构学术交流会论文集[C];1988年

2 石银明;;快速高效的概念设计[A];第三届中国CAE工程分析技术年会论文集[C];2007年

3 申要飞;;大都市城郊住宅概念设计的思考[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集（上册）[C];2004年

4 马龙;张春月;;高层建筑概念设计[A];土木工程建造管理：2007年辽宁省土木建筑学会建筑施工专业委员会论文集[C];2007年

5 刘萌;李晨光;;谈结构设计中的“概念设计”[A];土木建筑学术文库（第7卷）[C];2007年

6 陈志华;李谦;陈敖宜;;防屈曲支撑结构的概念设计[A];第九届全国现代结构工程学术研讨会论文集[C];2009年

7 李耀庄;王丽;;小城镇房屋建筑防灾减灾及其概念设计[A];防震减灾工程研究与进展——全国首届防震减灾工程学术研讨会论文集[C];2004年

8 胡晓斌;钱稼茹;;结构连续倒塌分析与设计方法综述[A];首届全国建筑结构技术交流会论文集[C];2006年

9 邓宗全;范雪兵;高海波;丁亮;;载人月球车概念设计[A];中国宇航学会深空探测技术专业委员会第七届学术年会论文集[C];2010年

10 汪利;邹慧君;王石刚;郭为忠;;基于功能-行为-结构的机械运动系统概念设计智能化平台模型[A];第十一届全国机构学年会暨首届青年机构学研讨会论文集[C];1998年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 记者 张真真　实习生 徐振亚 通讯员 阮聪 田雪枫;国内首个智慧城市概念设计完成[N];湖北日报;2011年

2 张潇芮;概念设计成为产品创新原动力[N];中国企业报;2004年

3 唐开军;获奖产品销售不好病因何在？[N];中国绿色时报;2010年

4 杨俊华;概念设计同样重要[N];中国房地产报;2003年

5 天水市建筑勘察设计院 陈龙;浅谈建筑结构设计中的概念设计[N];天水日报;2008年

6 王佩枫;CAI提升企业创新能力[N];河北经济日报;2005年

7 刘伟;城科中心概念设计国际方案评审结束[N];中国建设报;2001年

8 霍州煤电集团公司辛置多经公司 单永安;基于原型的液压支架概念设计ICAD[N];山西科技报;2005年

9 阿兰;香港警队试穿新制服[N];法制日报;2003年

10 记者 隋玉涛　马晓宁;铁道部专家携大庆西站概念设计备选方案抵庆[N];大庆日报;2009年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 史冬岩;基于功能的概念设计求解过程研究[D];哈尔滨工程大学;2006年

2 何斌;有助于产品创新的概念设计理论与方法的研究[D];浙江大学;2006年

3 杨艳华;概念设计功能求解混合推理映射研究[D];福州大学;2011年

4 尚勇;基于产品基因的概念设计理论及关键技术研究[D];山东大学;2007年

5 陈旭玲;机电产品技术演化与升级创新的概念设计研究[D];南京航空航天大学;2011年

6 夏文俊;面向概念设计的定性建模技术研究[D];华中科技大学;2011年

7 赵燕伟;智能化概念设计的可拓方法研究[D];上海大学;2005年

8 Rizwan Ullah;航空概念设计的多准则评价研究[D];南京航空航天大学;2012年

9 徐锋;产品功能性包装的低碳概念设计关键技术与应用[D];浙江大学;2014年

10 邹光明;机械产品概念设计建模及求解策略的研究[D];华中科技大学;2005年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李忆川;论游戏世界观对游戏概念设计的影响[D];东华大学;2009年

2 杨严;从《斗战神》看西游题材游戏之场景概念设计[D];南昌大学;2015年

3 王晨;RPG游戏概念设计中的角色服饰与装备研究[D];北京服装学院;2016年

4 常琦;基于机器学习的采掘运装备概念设计算法研究与实现[D];太原理工大学;2016年

5 高红静;概念设计的逻辑与表达[D];大连理工大学;2004年

6 蔡杰;转运楼概念设计的研究[D];浙江工业大学;2012年

7 李明辉;计算机辅助概念设计在箱包设计中的应用研究[D];山东大学;2008年

8 林慧芬;概念设计——室内设计方法研究[D];西南交通大学;2009年

9 石亮;辅助装配设备的行为分析及概念设计研究[D];宁波大学;2011年

10 夏春燕;基于情景分析的概念设计方法体系研究及其应用[D];西北工业大学;2005年

，

本文编号：983182