改进蚁群算法优化煤矿螺旋搅拌装置提升清理效益

本文主要探讨了基于改进蚁群算法的螺旋搅拌装置优化设计在水仓清理车中的应用。螺旋搅拌装置作为水仓清理车的关键组成部分，对于提升车辆的整体运行性能和提高清理作业的经济效益具有至关重要的作用。作者胡滨，来自中国矿业大学机电学院，以其硕士学位和机械设计为主要研究方向，针对蚁群算法的潜在问题进行了深入研究。 蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁释放的信息素来搜索最佳路径。然而，原始的蚁群算法可能在某些情况下存在局部最优问题，导致搜索效率和解决方案质量不理想。为了克服这些不足，胡滨提出了改进的蚁群算法，将其应用于螺旋搅拌装置的设计优化中。 优化设计的目标是提高煤泥效率，这是衡量螺旋搅拌装置性能的重要指标。作者首先构建了一个数学模型，将煤泥效率设定为优化目标函数，借助Matlab软件的强大功能，进行高效的计算和模拟分析。通过改进的蚁群算法，设计者能够探索出更高效、能耗更低的螺旋搅拌器结构参数，从而提升清理工作的整体效果。 优化过程涉及对搅拌器的参数如转速、叶片形状、混合深度等进行调整，以达到最优的搅拌效果，减少能量消耗，同时确保清理工作的连续性和稳定性。此外，考虑到实际工况下的复杂性，优化设计还应考虑材料强度、磨损耐受性和维护成本等因素。 总结来说，这篇首发论文旨在通过改进的蚁群算法技术，解决螺旋搅拌装置在水仓清理车中的优化设计问题，以实现煤矿井下清理工作的高效、经济和安全。这一研究不仅提升了设备性能，也为同类机械设计提供了新的优化思路和技术支持。