人工鱼群算法优化刨煤机能耗：比能耗降低7.89%

"该研究主要探讨了如何利用人工鱼群算法对滑行刨煤机的参数进行优化，以降低其比能耗并提高运行效率。研究人员选取了刨削深度、刨刀间距、一次循环刨头采高和刨刀宽度作为设计参数，以比能耗最低为目标，通过人工鱼群算法进行优化。结果显示，在保持刨削结构刨头尺寸不变且满足结构强度的前提下，刨煤机的比能耗降低了7.89%，同时破碎率提升了1.45%，实现了节能降耗的效果。该工作发表于2012年4月的《广西大学学报:自然科学版》第37卷第2期，由张强、付云飞等人共同完成。" 详细说明: 滑行刨煤机是一种在煤炭开采中广泛应用的设备，用于切割煤层并将其破碎成较小的颗粒以便运输。然而，刨煤机在运行过程中往往存在无用功率消耗的问题，这不仅增加了能源成本，也降低了整体工作效率。针对这一问题，研究团队选择了几个关键的刨煤机设计参数，包括刨削深度（影响切割能力与能耗）、刨刀间距（影响切割效率和破碎程度）、一次循环刨头采高（影响切割范围和稳定性）以及刨刀宽度（影响切割面积和磨损速度），这些参数直接影响刨煤机的能耗性能。 人工鱼群算法是一种模拟自然界鱼类群体行为的优化算法，它通过模拟鱼群寻找食物的过程来解决复杂优化问题。在这种情况下，算法被用来寻找刨煤机参数的最佳组合，以最小化比能耗，即刨煤机单位煤炭产量所消耗的能量。经过优化，研究发现刨煤机的能耗得到了显著降低，同时破碎率的提升意味着煤炭被更有效地破碎，有利于后续处理和运输。 这项研究的重要性在于，通过使用人工智能技术优化传统机械设备的工作参数，可以实现节能减排的目标，符合当前全球对可持续发展的追求。此外，这种优化方法也可以应用于其他类似的能源密集型产业，例如采矿、冶金或重型制造业，以提高能效和降低成本。 总结来说，"基于人工鱼群算法刨煤机比能耗最低参数优化"的研究成功地运用了智能算法改进了刨煤机的性能，减少了不必要的能量损耗，并提高了煤炭破碎效率，为煤炭开采行业的能源管理提供了新的思路和技术支持。这一成果不仅有助于提升刨煤机的经济效益，也有利于环境保护，体现了科技在能源效率提升方面的潜力。