基于機器學(xué)習(xí)的采掘運裝備概念設(shè)計算法研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著結(jié)構(gòu)與功能日趨完善,采掘運裝備概念設(shè)計在其研制周期內(nèi)占有越來越重要的位置。采掘運裝備的概念設(shè)計不僅體現(xiàn)了最終產(chǎn)品的創(chuàng)新水平,也決定了70%-80%的資金投入,且該階段的缺陷與錯誤在詳細設(shè)計階段難以糾正,易引發(fā)成本的進一步增加。而傳統(tǒng)采掘運裝備的概念設(shè)計存在過度依靠專家經(jīng)驗、知識分散、缺乏科學(xué)推理模型等弊端。因此,為輔助企業(yè)設(shè)計人員選擇決策,提高設(shè)計效率,縮減產(chǎn)品設(shè)計周期,本文以采煤機、掘進機、刮板輸送機總體參數(shù)概念設(shè)計為研究對象,探

2、討了基于機器學(xué)習(xí)的概念設(shè)計智能算法,開發(fā)了基于WEB的采掘運概念設(shè)計系統(tǒng),并實現(xiàn)了其在企業(yè)的應(yīng)用。
  針對采掘運裝備概念設(shè)計的特點,對設(shè)計知識和經(jīng)驗進行組織管理,有利于其繼承與共享。采用實例推理方法在數(shù)據(jù)庫中搜尋過往成功案例,用以解決類似的新問題,可減輕重復(fù)設(shè)計勞動,避免不必要的設(shè)計返工。利用支持向量回歸機、極限學(xué)習(xí)機、遺傳算法等機器學(xué)習(xí)理論構(gòu)造結(jié)構(gòu)化推理模型,給出問題的創(chuàng)新性解答;通過算法改進及參數(shù)優(yōu)化,提高模型推理準確率,使

3、設(shè)計結(jié)果更加可靠。
  為將模型付諸于工程實踐,采用瀏覽器/服務(wù)器程序開發(fā)模式,基于VS2010集成開發(fā)環(huán)境,借助ASP.NET、SQL2008等技術(shù),將C#和MATLAB進行混合編程,開發(fā)了基于WEB的采掘運裝備概念設(shè)計系統(tǒng),并交付企業(yè)使用。系統(tǒng)具有良好的人機交互界面,使設(shè)計人員不受空間限制,使用瀏覽器遠程登錄服務(wù)器便可完成設(shè)計。
  系統(tǒng)可輔助設(shè)計人員完成采掘運裝備總體參數(shù)確定工作,自動生成設(shè)計方案。用戶在瀏覽器端輸入采

4、煤機采高、截深、煤層傾角等用戶屬性,系統(tǒng)可自動完成對已有產(chǎn)品的相似性比對,輸出相似產(chǎn)品案例;若未發(fā)現(xiàn)相似實例,則啟用基于支持向量機、極限學(xué)習(xí)機等智能機器學(xué)習(xí)算法的推理模型,輸出產(chǎn)品總體技術(shù)參數(shù);經(jīng)人工干預(yù)調(diào)整后輸出,可保存為新實例以擴充實例庫。系統(tǒng)具有較高的預(yù)測精度及計算效率,標(biāo)準配置計算機上可實現(xiàn)3s內(nèi)完成單次參數(shù)推理,預(yù)測平均相對誤差可控制在5%以內(nèi)。
  采掘運裝備概念設(shè)計方法的研究及系統(tǒng)的開發(fā),對企業(yè)設(shè)計知識進行了整合,滿

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