改进NSGA-Ⅱ算法优化刨煤机：能耗降低，性能提升

"基于改进NSGA-Ⅱ算法的BH38/2×400型刨煤机参数优化" 在煤炭开采过程中，刨煤机是关键设备之一，它负责将煤层切割成易于处理的小块。为了提升刨煤机的工作效率、减少能源消耗和部件磨损，科研人员对刨煤机的参数进行优化设计。本研究聚焦于BH38/2×400型刨煤机，该型号的设备广泛应用于煤炭行业。 在刨煤机的多目标优化设计中，选择了五个关键设计参数：上行刨削深度、下行刨削深度、上行刨速、下行刨速以及刨链预紧力。这些参数直接影响着刨煤机的能耗、刨链损伤、刨刀磨损以及日生产能力。传统的方法可能无法同时平衡多个目标，因此，研究人员采用了改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）来进行多目标优化。 NSGA-Ⅱ是一种高效的多目标优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找一组非支配解，这些解在各个目标之间达到最优平衡。改进后的NSGA-Ⅱ算法在保留原有优势的基础上，可能包括了更精细的种群初始化、更好的适应度函数设计、更快的收敛速度以及更有效的种群多样性保持策略，从而更好地解决复杂多目标优化问题。 通过应用改进的NSGA-Ⅱ算法，研究结果显示，刨煤机的比能耗降低了16.7%，这意味着在完成相同工作量的情况下，能源消耗减少了，这不仅节约了成本，也符合当前可持续发展的环保理念。此外，刨刀磨损量下降了17.1%，意味着刀具的使用寿命延长，减少了更换频率，降低了维护成本。刨链损伤降低13.6%，减少了设备故障率，保证了连续稳定的生产。最重要的是，日生产能力提高了13.9%，这显著提升了刨煤机的作业效率，有助于提高整体煤炭开采速率。 通过改进NSGA-Ⅱ算法的多目标优化，成功地改善了BH38/2×400型刨煤机的工作性能，为今后的刨煤机设计和改进提供了有力的理论支持。这一成果对于提高煤炭行业的生产效率、降低运行成本以及推动煤炭开采技术的发展具有重要的实践意义。未来的研究可以进一步探索如何将这种优化方法应用于其他类型的煤矿机械设备，以实现整个煤炭开采系统的全面优化。