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1、緩傾斜中厚礦體采用無(wú)軌設(shè)備與電機(jī)車聯(lián)合運(yùn)輸可以降低運(yùn)輸成本,提高運(yùn)輸效率,其中集中溜井的數(shù)目與位置對(duì)兩部分運(yùn)輸分配有很大影響。不同溜井?dāng)?shù)目下的不同溜井布置方式總運(yùn)輸費(fèi)用均不相同,確定總運(yùn)輸費(fèi)用最小的溜井?dāng)?shù)目與位置對(duì)礦山實(shí)際生產(chǎn)有重要意義。研究成果如下:
(1)借鑒物流配送中心選址相關(guān)方面的研究并結(jié)合地下礦山實(shí)際情況,應(yīng)用改進(jìn)微分法求解了單個(gè)溜井的位置,為多溜井求解算法提供基礎(chǔ);
?。?)通過(guò)分析聯(lián)合運(yùn)輸中各項(xiàng)費(fèi)用建立了
2、溜井相關(guān)成本模型,模型包含了鏟運(yùn)機(jī)、地下卡車、電機(jī)車的運(yùn)輸費(fèi)用及設(shè)立溜井和掘進(jìn)運(yùn)輸巷道的費(fèi)用;
(3)結(jié)合卡車運(yùn)輸成本計(jì)算方法,得出地下卡車特定運(yùn)距下單位運(yùn)輸成本,通過(guò)擬合獲得了一定運(yùn)距范圍內(nèi)的運(yùn)距與單位運(yùn)輸成本關(guān)系。利用不同溜井?dāng)?shù)目下卡車平均運(yùn)距與單位運(yùn)輸成本初步確定合理溜井?dāng)?shù)目為4個(gè);
(4)應(yīng)用單個(gè)溜井位置求解的方法改進(jìn)小生境粒子群算法,使用JavaScript編寫(xiě)算法程序并應(yīng)用于多溜井位置的求解,通過(guò)分析確定
3、了算法中的各項(xiàng)參數(shù),使算法能夠快速收斂并避免陷入局部最優(yōu)解。分別求解了1-5個(gè)溜井時(shí)的溜井位置及相應(yīng)目標(biāo)費(fèi)用,結(jié)果顯示4個(gè)溜井時(shí)的最優(yōu)溜井位置下總運(yùn)輸費(fèi)用最小,與初步確定的溜井?dāng)?shù)目吻合,最小運(yùn)輸費(fèi)用為8056萬(wàn)元。
針對(duì)緩傾斜中厚礦體聯(lián)合運(yùn)輸溜井?dāng)?shù)目與位置確定問(wèn)題,提出了一套合理的求解方案,包括費(fèi)用模型建立、溜井?dāng)?shù)目的初步確定、溜井位置求解和溜井?dāng)?shù)目驗(yàn)證。能夠快速方便的求解出總運(yùn)輸費(fèi)用最小的溜井?dāng)?shù)目與位置。求解方法可用于指導(dǎo)實(shí)
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