一、露天矿道路质量是影响卡车运输能力、成本、安全的重要因素（论文文献综述）
史丰,赵天佑[1]（2021）在《安太堡露天矿卡车运输能力分析》文中提出为了提高安太堡露天矿生产效率,改善露天矿运输安全生产条件,提升露天矿生产经营效益。根据露天矿开采地质条件,采用数理统计相关性分析法,分析安太堡露天矿过背斜向下延深前后和期间卡车生产运输能力的变化情况,并对安太堡露天矿现用运输卡车在安全生产性能、运输能力和效率、运行成本等方面进行经济对比,确定运输设备优化配置方案。
赵亮[2]（2021）在《基于智能行程时间预测的露天煤矿卡车调度随机优化方法研究》文中指出随着人工智能和无人采矿技术的发展,露天矿自动卡车调度系统将迎来新的变革。定位系统、集成传感器的应用,为卡车调度系统带来最新的监测工具;深度学习方法、GPS/BDS定位和导航技术、物联云和边缘计算等技术的充分利用,也将引发从业人员和车辆终端之间操控联系的变革。在车辆GPS/BDS定位、车速变化和姿态等大数据的基础上,利用深度学习、统计学等数据分析和智能处理的理论和方法,可以进一步优化露天矿卡车调度策略,降低运输成本,促进智能化露天矿山建设。在借鉴和改进前人的露天矿调度系统建模方案的基础上,本文在物联云框架下构建露天煤矿车辆状态数据传输系统,基于车辆行程的大数据,对车辆派遣的行程时间预测,形成了深度神经网络预测卡车行程时间的方法;基于概率统计和深度学习理论,对露天煤矿短期计划中卡车调度进行建模和分析,对车辆下一个阶段的车铲预分配方案进行优化,建立了露天煤矿短期计划的卡车调度系统随机优化模型及其效能评估方法。本文取得主要研究成果如下:（1）由于露天煤矿运输具备特殊的往返特性,可以利用深度学习方法,对露天煤矿车辆运行的行程时间进行预测。为此,用矿区规划图获得的露天煤矿运输路径,对卡车行程数据进行了分析,结果表明:在一个运输往返过程中,采装、运输、卸载等不同行为的耗费时间的概率分布可存在正态和对数正态两种不同的分布;行程时间受司机和采装耗时的影响很大。结合GPS/BDS模块差分定位记录的位置和车辆状态数据,开发了对矿山车辆状态数据进行采集的智能边缘设备,实现了矿山车辆行驶行为的数据采集,收集了增强的卡车行驶行为的数据集。（2）为了解决露天煤矿车辆行程时间预测问题,对所采集的车辆怠速等车辆状态数据,利用改进的1D-CNN（one-dimension convolutional neural network）网络进行数据分类,区分车辆等待和行驶的行为、坡路和水平行驶行为,提取了车辆行驶在不同路段上的行为特征,解决了矿山卡车行为特征识别问题。进一步基于LSTM（long short-term memory）和CNN建立了两种不同的深度神经网络预测模型,根据司机、不同路段等数据特征构造二维输入向量,利用2D深度网络学习行程时间数据,提升了矿山卡车行程时间预测的准确率。结果表明:在卡车特征识别上,用inception结构的1D-CNN网络对卡车状态识别率可以达到98%以上;对卡车行程时间预测结果上,所设计的CNN网络的学习效果在误差允许范围内,准确率约90%。两个模型对差异较大的不同卡车运输路径的泛化能力较弱。（3）为解决露天煤矿卡车调度优化和可行性评估问题,建立了露天煤矿短期计划中的卡车调度随机优化方法。由于传统的卡车调度较少考虑矿山运输中的随机性,因此,本文对基于最小成本的优化目标进行转换,将目标中的行驶路径等变量简化和转换为行程时间等时间变量;对传统优化模型引入随机变量表征行程时间等随机性,提出并建立了多染色体遗传算法,解决了车铲调度的随机优化问题。结果表明:优化方法减少了矿山设备空闲时间,可以提高矿山车辆利用率约3%,降低了运输成本,可以减少重车上坡台阶数约7%。综上所述,本文设计的露天矿卡车调度随机优化模型能够在行程时间预测的基础上,对下一个短期计划阶段的车辆调度进行预测和优化,并检验预测结果的可行性,从而提高矿山的生产效率。论文有图46幅,表18张,参考文献152篇。
郑怀国[3]（2021）在《露天煤矿复杂地质构造及多刚性工艺约束下综合工艺优化研究》文中认为随着国内露天煤矿含刚性综合工艺的应用,出现了复杂地质构造条件下刚性工艺与单斗-卡车工艺的综合工艺匹配、开拓运输系统优化等含刚性综合工艺优化问题。本论文基于露天采矿学原理、运筹学,主要以华能伊敏露天煤矿为工程案例,针对轮斗挖掘机连续工艺、自移式破碎机半连续工艺与单斗-卡车工艺匹配时受工艺模式及复杂地质构造影响时的工艺优化问题进行研究,主要研究工作如下:（1）单一刚性工艺的作业模式研究方面。分析了轮斗挖掘机主要作业模式,得出了最大作业高度与最大采宽计算方法,得出了伊敏露天煤矿轮斗挖掘机四种组合台阶作业方式;分析了排土机作业模式,得出了与轮斗挖掘机工作面带式输送机同步移设时的耦合关系;分析了自移式破碎机半连续工艺作业模式,得出了组合台阶作业时下分台阶高度确定方式及配套电铲的采掘带宽度。（2）复杂地质构造条件对生产作业影响研究方面。分析了推进方向平行或垂直于褶曲轴时褶皱对生产的影响,讨论了褶皱位置对生产作业影响;分析了推进方向平行或垂直于断层线时断层对生产的影响,讨论了稳定生产的生产规划调整方案,研究了局部断层对生产影响;研究了刚性工艺约束下渗水边坡治理方案。（3）复杂地质构造条件下综合工艺匹配及动态调整方面。研究了轮斗连续工艺与单斗-卡车工艺匹配模式;研究了煤层地质构造影响下的自移式破碎机半连续工艺与单斗-卡车工艺匹配;分析了刚性工艺约束下的动态转向轴扇形转向模式及动态调整方式,以伊敏露天煤矿为例研究了复杂地质构造条件下扇形转向期间综合工艺动态调整方式。（4）刚性工艺约束下综合工艺开拓运输系统优化研究方面。分析了带式输送机同水平布置与带式输送机跨水平布置对开拓运输系统的影响;研究了刚性工艺约束下采区扇形转向期间开拓运输系统合理布设方案,得出了采用桥涵解决卡车运输-带式输送机运输交叉问题时的最优桥涵数量与布设位置的计算模型;分析了坑内破碎系统与自移式破碎机系统组合及多坑内破碎站条件下的刚性工艺约束下破碎站移设步距。该论文有图129幅,表14个,参考文献113篇。
王骞[4]（2021）在《基于机器学习的露天矿卡车油耗预测分析及调度研究》文中研究指明在露天矿采掘生产过程中,如何达成绿色发展、降本增效的目标,是矿山企业发展面临的重要问题。燃油消耗指数是评价露天矿山绿色、经济的重要参数,对其进行精准地预测,既可实现露天矿卡车燃油消耗的精确管控,也是实现露天矿卡车控制成本调度的关键因素。通过对露天矿卡车油耗进行预测,优化露天矿卡车调度模型,以此来提高露天矿资源利用率,降低企业生产成本,提高企业经济效益,推动矿山经济、绿色、智能发展,实现矿山高效智能生产。具体工作主要有以下几个方面:（1）针对露天矿卡车燃油消耗预测所涉及的机器学习理论与算法进行了阐述,对卡车调度优化理论进行了梳理与分析,为解决基于卡车油耗预测的调度模型问题提供了基础。（2）针对影响露天矿卡车运输过程燃油消耗的因素进行分析,确定了露天矿卡车油耗预测模型的特征样本,并阐述了样本数据的采集与处理。（3）针对露天矿卡车的燃油消耗预测问题,利用机器学习支持向量机算法（Support Vector Machine,SVM）结合群智能优化算法（粒子群优化算法,PSO;遗传优化算法,GA）建立了露天矿卡车油耗预测模型,并利用相关特征数据,进行仿真实验。实验结果表明:PSOGA-SVM具有较好的预测性能。（4）针对卡车每一运输过程的油耗进行预测,将油耗预测的结果作为初始参数带入到露天矿卡车调度模型中,构建基于露天矿卡车油耗预测的调度模型。并通过河南某露天矿的智能管控系统采集现场生产实际数据,经过处理后,采用改进的混合蚁群算法进行模型求解,得到实际生产的调度规划方案。本论文的研究为矿山实现控制成本调度,提高矿山资源利用率提供了帮助,对露天矿经济、绿色发展具有一定的意义。
王忠鑫,赵丹丹,赵明,王金金,曾祥玉[5]（2021）在《露天矿双能源卡车运输技术现状及发展趋势》文中研究说明简述了露天矿双能源卡车的诞生背景,梳理了国内外在架线辅助系统设计技术、双能源卡车适应性评价技术、应用研究及效益预测3个方面的技术研发现状,确定了我国急倾斜煤层露天煤矿应是架线式双能源卡车的主要应用市场;提出了露天矿双能源卡车运输技术的发展方向主要包括3方面:建立架线双能源卡车运输系统整体优化理论、研发急倾斜露天矿双能源架线卡车道路设计技术、自主研发中小型架线矿用卡车装备。
Keita Alpha Mamadou（凯塔）[6]（2020）在《新疆将军二号露天煤矿边坡变形条件下开拓运输系统设置及优化》文中进行了进一步梳理将军二号矿南推过程中,煤层标高逐渐降低,上覆剥离层变厚,提高边坡角保障边坡安全稳定后会使得坑底境界收缩,煤炭资源回收量降低。为在保证边坡安全稳定的前提下提高煤炭资源回收量,同时保障运输道路,本文利用露天采矿学基本原理、时效边坡理论及优化理论,研究上覆岩层厚度逐渐变大条件下的边坡稳定性及稳定性保障方案,探索破碎站下坑的可行性以及在端帮运输道路中断情况下开拓运输系统布置及运距优化,结论如下:（1）根据将二矿边坡地质补充勘探资料,分析了整个矿区岩性,地质构造和水文地质,对首采区各端帮进行了边坡稳定性分析。研究表明:北帮着火区域岩体的稳定性较差,建议将530m平板从5m调整到10m,515m台阶和530m台阶从将原来的15m和10m断面高度分别调整为到13m和12m。东帮可以在满足稳定性的前提下将下部岩体的倾斜角从32°调整为35°以提高经济效益。南帮可以通过快速压帮的方式实现陡帮开采,提高煤炭资源回收。确定了外排土场和内排土场排土作业参数,设置了外排步骤和七个内排排土步骤,规划了2019年度将二矿各台阶排土量。（2）根据煤层赋存条件分析对比了地表破碎站与坑内破碎站优缺点,研究表明选用坑内破碎站可以有效的降低原煤运输距离,同时节约卡车燃油消耗。但由于端帮带式输送机布置会严重影响端帮开拓运输系统,使得南段帮车流量密度过大,同时增加剥离运距。结合当前推进度每6个月需移设带式输送机一次,移设期间会严重影响正常生产。因此综合考虑地表破碎站与坑内破碎站生产运营成本与生产效率,最终建议选择地表破碎站。（3）在年初设计的基础上对剥离物料运输道路进行了优化设计,研究表明南帮B2煤按照年计划最终到界后,在西帮B2煤顶板最南侧搭中间桥可节省运距726m。南端帮B5煤到界煤柱回收完成后,恢复南帮B5以上剥离至内排土场运输系统可节省运距971m。增加北帮472运输平盘和西帮▽490▽472道路后可节省运距299m。在B2煤顶板预留道路,B2煤南侧增加▽452▽426道路后可节省运距369m。将南帮首采区到界边帮30m宽B5底板调整为25m宽B3底板以及5m宽B5底板保安平盘,西帮可增加B3底板B2顶板运输坡道,节省运距371m。运输系统设计进行优化后,共可节省5108m运距,可节省采剥运费1583.41万元,全年采剥成本降低0.437元/m3。该论文有图43幅,表21个,参考文献60篇。
马平平[7]（2020）在《基于机器学习的露天矿卡车状态运行时间预测及调度应用》文中提出在露天矿采掘生产过程中,如何高效合理的利用采运设备进行生产,是矿山企业发展面临的重要问题。行程时间作为衡量道路通行能力的重要参数,对其进行实时预测,可以实现卡车在运行过程中的实时管控和调度,也是实现露天矿卡车实时调度、控制的关键因素。因此,通过对卡车状态以及状态运行时间进行预测,优化卡车调度模型,以此来提高卡车设备利用率,提高企业经济效益,推动矿山智能化发展,实现高效智能生产。具体工作主要有以下几个方面:（1）针对露天矿卡车状态识别以及状态时间预测所涉及的机器学习理论与算法进行了阐述,并介绍了卡车调度优化理论,为基于卡车状态运行时间预测的调度模型建立与求解提供了思路。（2）针对露天矿卡车在装运卸运输过程中的各种状态,利用机器学习算法建立了露天矿卡车状态识别模型,并利用智能调度管控平台采集到的相关特征数据,进行仿真实验。结果表明:Adaboost算法在露天矿卡车状态识别方面具有良好的识别性能。（3）针对卡车状态运行时间,利用机器学习算法建立了露天矿卡车状态运行时间预测模型,并利用相关特征数据,进行仿真实验。对于每一状态运行时间预测,所适用的最佳机器学习模型是不同的,SVM模型适用于空载和卸载状态运行时间预测,RF模型适用于待装、装载和重载状态运行时间预测。（4）通过对每一状态使用精准预测模型进行卡车状态运行时间预测,将预测结果作为参数带入到调度模型中,建立基于露天矿卡车状态运行时间预测的调度模型。并基于智能调度管控平台采集到的现场卡车实际运行数据,进行数据整合处理后,采用遗传-粒子群混合算法进行求解,得到更加切合实际的调度策略。本文的研究成果,进一步为卡车调度优化提供了新的方法与解决途径,也为智能化调度奠定了基础,对露天矿卡车生产调度具有重要的实用价值。
滕文伟,马婧佳[8]（2020）在《扎哈淖尔露天煤矿采场南帮运输系统改造方案》文中研究表明以扎鲁特旗扎哈淖尔煤业有限公司扎哈淖尔露天矿为背景,通过现场调研、理论分析,计算出了露天矿南帮卡车运输线路的最优路线,并且设计出了卡车运输线路和胶带运输线路交叉的解决办法,合理的完善了整个露天矿的运输系统,降低了运输成本。
李涛[9]（2020）在《露天煤矿矿坑物流外包运输车队评估及博弈分析》文中研究表明在露天开采的各项工艺中,其运输工艺占据着重要部分,无论是在矿床开拓还是在原煤经采出地向洗煤厂等加工地点的运输过程中,其物流系统的规划都影响着整个矿区生产的效率。因此合理地针对露天煤矿矿坑物流外包运输过程进行建模优化有利于降低矿坑物流支出成本进而提高露天煤矿整体的生产效益。本文对于研究问题的解决分为两个部分,第一部分主要针对露天煤矿矿坑物流自卸汽车运输问题对外包车队的综合质量评优进行了建模:其研究思路为首先用德尔菲法与Likert量表法对于专家意见原始数据进行采集。接下来以AHP法为框架建立了评价数学模型,根据本文研究问题的实际情况,利用模糊数组对传统AHP模型进行算法修正。通过模糊矩阵的权重计算,最终得到各外包车队的评价得分,最后将各评价得分进行优先级排序。第二部分为与外包车队进行讨价还价博弈:在这个问题的研究中,本文首先在第一步优先级确立的基础上对原有讨价还价博弈模型完成了从“一对多博弈”到“一对一博弈”问题的转化,接下来,通过探究博弈过程的影响因素心理预期、贴现因子等参数对煤炭企业和外包车队的出价过程以及博弈均衡进行了建模。然后,本文根据上述的两部分模型理论研究进行了实例计算,以新疆天池能源有限公司为例,在对生产背景进行了简介之后,首先利用专家问卷对专家组对于评估模型的评价因子、外包车队各项评价因子的指标进行了数据收集,并用模糊数组对原始数据进行了处理,接下来通过评价模型的计算得出10个外包车队的评价得分。在讨价还价博弈阶段,本文将原博弈模型通过matlab进行了计算,在基于得分高低确定外包优先级的基础上进行博弈,并计算出各车队与企业每轮讨价还价博弈均衡时达到的分摊运输比例。该论文有图15幅,表19个,参考文献56篇。
刘设[10]（2019）在《基于随机过程的露天矿生产系统调度方法研究》文中指出大型露天矿需要大规模的设备投资和能源消耗。如何在保证设备利用率的同时,实现节能降耗,是提高企业效益的关键。通常可以从矿山的开拓规划、生产工艺优化设计和生产物流调度三个层面实现降本提效。本文从设备调度层面,针对生产设备调度、维护管理等问题,进行分析和优化。其研究有利于提高设备有效利用时间,降低设备维护成本和单位生产成本。露天矿生产系统通过实时采集和实时调配运输设备来完成大规模的物料转移,是包括离散过程和连续过程、定性和定量问题混合的复杂系统。本文综合运用随机过程理论、灰色理论、数理统计分析和混合整数规划模型等方法,结合露天开采工艺和生产流程,通过对工艺设备与各种生产指标等历史数据的调查研究和量化分析,以揭示露天矿生产系统在随机条件下的部分运作特征,并对其中电铲、卡车等主要生产设备进行优化调度。主要内容包括:（1）结合露天矿生产工艺理论基础和实际应用需求,阐述了论文选题的背景和研究意义,归纳论述我国露天矿生产工艺应用现状及国内外研究方法。露天矿产量由于受设备状况、外障、自然因素、市场因素等众多不确定因素共同影响,具有很大的不确定性。针对生产随机性构建灰色神经网络集成模型,提高了生产材料消耗模型预测精度,为科学制定生产调度计划、实现资源合理配置提供依据。随机过程分析中马尔科夫链模型具有有限种状态的无后效性特点,从实测的时间序列中提取随机过程,应用多元时空序列马尔科夫过程对露天矿产量进行分析,不仅可以揭示产量随时间推进过程的宏观规律,而且可以作为分析产量指标发展的微观机制的基础。建立多元指标马尔科夫模型,对剥离产量和采煤产量的剥量、煤量、运距、提升高度等多个指标,将增长率波动划分为5种状态,根据安家岭煤矿23个月产量,计算状态转移概率,按最大概率原则准确预测2017年12月的产量的多项指标。（2）在分析露天矿生产系统中不确定因素基础上,对生产过程中的日故障时长时间参数进行时间序列统计,应用BP-ARIMA组合模型分析非稳定时间随机序列数学模型。通过数据库提取得到连续100天故障时长,故障时长时间序列图显示为非稳定时间随机序列。此模型均值及自相关系数估计都通过显着性检验,模型通过残差自相关检验,进一步应用神经网络优化残差修正拟合值提高精度。由于设备故障常常呈现出非线性行为,利用核主成分分析非线性特征提取的优势将其应用于设备故障模式识别和分析。由机械维修时间、电气维修时间、轮注时间、电焊时间、外障时间构成故障时间特征库,为实现非线性问题的高效求解,利用核函数将原始空间数据映射到特征空间并寻找线性关系。仿真实验结果表明,该模型能够降低计算的复杂度,具有良好的泛化能力,实现了对设备故障特征的降维处理,能够准确地识别出受随机因素影响大的设备,有效减少了计算复杂度。（3）电铲、卡车之类的关键性设备一旦出现故障,将严重影响煤矿的生产。为使设备处于性能良好状态,保证完成生产任务,通过监测与分析设备性能状态来制定行之有效的预防性维修策略。目前,设备可靠性监测与分析的一般思路是监测设备动态性能信号,信号经处理与分析后提取出关键性能特征参数,以识别设备运行状态,进而分析设备可靠性。然而,由于设备本身结构和运行环境的复杂性,设备使用过程中所监测到的性能特征参数,即观测序列,并不能与状态简单地一一对应。隐马尔科夫链模型具有双重随机过程机制,可以通过概率分布将设备状态观测序列与隐性能状态联系起来,从而更加真实描述和预测实际工程情况。本文识别离散多观测序列下设备隐含的状态变迁过程,根据建立状态变迁模型来推断设备运行性能状态,并实例分析重要设备730E型矿用卡车的状态变化。对730E型卡车故障数据信号进行训练、特征值提取和标量量化,建立具有观测值数和相应状态数的隐马尔科夫链模型。通过对设备运行性能状态进行监测、分析与预测,能够帮助露天矿矿企业及时发现和预测设备状态变化,制订合理的维修计划,提高设备可靠性,对提高设备利用率、减少设备维修费用、延长设备使用寿命、确保完成煤炭生产计划等都具有重要意义。（4）根据露天矿实际生产和调度情况,考虑设备定期维护车辆定期维护和故障对生产的影响,提炼出一类卡车调度问题进行研究。针对矿山实际运输车辆的产能约束和装车点生产顺序要求,以设备调度鲁棒性为优化目标,建立混合整数规划模型。模型优化目标包括两部分,实际运输总价值期望值和临时故障引起车辆调度变化的期望值。在生产调度中,实际运输总价值取决于电铲和卡车产能和有效运行时间。通过分析生产能力和设备产能关系,提出关于总运输能力上界的不等式。基于问题特征,设计了一种启发式算法对该调度问题进行求解,通过数据实验证明提出的算法能在可行的时间内求解问题,从解的鲁棒性和上限比较,可以看出求解质量令人满意。
二、露天矿道路质量是影响卡车运输能力、成本、安全的重要因素（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、露天矿道路质量是影响卡车运输能力、成本、安全的重要因素（论文提纲范文）
（1）安太堡露天矿卡车运输能力分析（论文提纲范文）
| 1 开采工艺及运输设备概况 |
| 2 存在的问题 |
| 3 运输能力和运输成本分析 |
| 3.1 运输能力分析 |
| 3.2 运输成本分析 |
| 4 卡车运输能力规划 |
| 5 结语 |
（2）基于智能行程时间预测的露天煤矿卡车调度随机优化方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与创新点 |
| 1.4 研究路线与论文结构 |
| 2 露天煤矿卡车调度基础概念与数据 |
| 2.1 卡车调度数据随机性特征提取 |
| 2.2 卡车调度的调度目标及优化分析理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 卡车状态数据采集的建模与实现 |
| 3.1 边缘计算的概念 |
| 3.2 卡车智能调度采集服务云建模 |
| 3.3 基于边缘计算的卡车状态采集设计与实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 卡车状态大数据的智能学习与行程时间预测 |
| 4.1 车辆状态数据的分析方法选择 |
| 4.2 卡车状态数据的样本特征分析与预处理 |
| 4.3 卡车状态数据分析与预测的深度学习建模 |
| 4.4 利用深度网络模型对卡车行程数据的预测与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于行程时间预测的短期计划卡车调度随机优化 |
| 5.1 短期计划卡车调度的二进制整数规划模型建立 |
| 5.2 基于行程时间预测的卡车调度的随机优化模型建立 |
| 5.3 多染色体混合遗传算法求解TSA&DP方法的建立 |
| 5.4 卡车调度随机优化的短期计划应用 |
| 5.5 卡车调度随机优化模型的适应性讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）露天煤矿复杂地质构造及多刚性工艺约束下综合工艺优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 2 单一刚性工艺作业模式研究 |
| 2.1 轮斗挖掘机连续工艺 |
| 2.2 连续工艺排土机排土作业研究 |
| 2.3 自移式破碎机半连续工艺 |
| 2.4 章节小结 |
| 3 复杂地质构造条件对生产作业影响研究 |
| 3.1 褶皱对生产作业影响 |
| 3.2 断层对生产作业影响 |
| 3.3 渗水边坡对生产作业影响及治理方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 复杂地质构造条件下综合工艺匹配及动态调整 |
| 4.1 轮斗连续工艺与单斗-卡车工艺匹配模式研究 |
| 4.2 煤层地质构造影响下的自移式破碎机半连续工艺与单斗-卡车工艺匹配研究 |
| 4.3 采区扇形转向综合工艺匹配及动态调整研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 刚性工艺约束下综合工艺开拓运输系统优化研究 |
| 5.1 带式输送机布置方式对开拓运输系统影响 |
| 5.2 刚性工艺约束下采区扇形转向期间开拓运输系统合理布设方案分析 |
| 5.3 刚性工艺约束下破碎站移设步距研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于机器学习的露天矿卡车油耗预测分析及调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卡车油耗预测研究现状 |
| 1.2.2 卡车调度优化研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本文创新点 |
| 2 相关理论与算法 |
| 2.1 机器学习理论与算法 |
| 2.1.1 机器学习理论 |
| 2.1.2 机器学习算法 |
| 2.2 露天矿卡车调度理论 |
| 2.2.1 露天矿卡车调度概述 |
| 2.2.2 露天矿卡车调度理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 露天矿卡车油耗预测模型构建与分析 |
| 3.1 油耗影响因素分析与选取 |
| 3.1.1 影响因素分析与选取 |
| 3.2 数据采集与处理 |
| 3.2.1 数据采集 |
| 3.2.2 数据处理 |
| 3.3 卡车油耗预测模型构建 |
| 3.3.1 优化SVM参数的混合粒子群优化算法 |
| 3.3.2 基于PSOGA-SVM的油耗预测模型构建 |
| 3.4 露天矿卡车油耗预测模型实验分析 |
| 3.4.1 露天矿卡车油耗预测数据样本 |
| 3.4.2 露天矿卡车油耗预测结果 |
| 3.4.3 露天矿卡车油耗预测模型评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于露天矿卡车油耗预测的调度模型构建及求解 |
| 4.1 基于露天矿卡车油耗预测的调度模型构建 |
| 4.1.1 调度问题描述 |
| 4.1.2 调度数学模型 |
| 4.2 求解卡车调度模型的混合蚁群算法 |
| 4.2.1 基本算法介绍 |
| 4.2.2 算法的改进策略 |
| 4.2.3 混合蚁群算法求解流程 |
| 4.3 求解算法性能评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实例应用 |
| 5.1 河南某露天矿基本情况 |
| 5.1.1 露天矿概述 |
| 5.1.2 露天矿智能调度系统 |
| 5.2 河南某露天矿调度优化应用 |
| 5.2.1 数据获取 |
| 5.2.2 优化结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）露天矿双能源卡车运输技术现状及发展趋势（论文提纲范文）
| 1 技术研究现状 |
| 1.1 架线辅助系统设计技术 |
| 1.2 双能源卡车适应性评价技术 |
| 1.3 应用研究及效果预测 |
| 2 技术发展趋势 |
| 2.1 架线双能源卡车运输系统整体优化理论 |
| 2.2 急倾斜露天矿架线卡车道路设计技术 |
| 2.3 中小型架线矿用卡车装备研发 |
| 3 结语 |
（6）新疆将军二号露天煤矿边坡变形条件下开拓运输系统设置及优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 2 将军二号矿采场边坡稳定性及年度排弃量计算 |
| 2.1 将军二号矿煤层赋存及软弱层分布情况 |
| 2.2 将军二号矿火烧区影响下边坡稳定性计算 |
| 2.3 将军二号矿边坡变形条件下稳定性计算 |
| 2.4 将军二号矿年度排弃量及各台阶排弃量计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 将军二号矿坑口与坑内破碎站可行性研究 |
| 3.1 破碎站下坑分析 |
| 3.2 采煤半连续破碎站布置方式 |
| 3.3 剥离工艺系统及破碎站选择 |
| 3.4 挖掘机作业方式及参数 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 开拓运输系统布置及优化 |
| 4.1 剥离运距 |
| 4.2 端帮道路破坏条件下道路运输系统布置 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于机器学习的露天矿卡车状态运行时间预测及调度应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 行程时间预测研究现状 |
| 1.2.2 卡车调度优化研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 相关理论 |
| 2.1 机器学习理论 |
| 2.1.1 机器学习理论 |
| 2.1.2 机器学习算法 |
| 2.2 露天矿卡车调度理论 |
| 2.2.1 露天矿卡车调度概述 |
| 2.2.2 露天矿卡车调度理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 露天矿卡车状态识别及运行时间预测模型构建 |
| 3.1 露天矿卡车状态类别 |
| 3.2 卡车状态识别模型构建 |
| 3.2.1 卡车状态识别特征样本采集 |
| 3.2.2 卡车状态识别模型构建 |
| 3.3 卡车状态运行时间预测模型构建 |
| 3.3.1 卡车状态运行时间特征样本采集 |
| 3.3.2 卡车状态运行时间预测模型构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 露天矿卡车状态识别及运行时间预测模型计算分析 |
| 4.1 卡车状态识别模型计算分析 |
| 4.1.1 卡车状态识别样本数据 |
| 4.1.2 卡车状态识别结果 |
| 4.1.3 卡车状态识别模型评价 |
| 4.2 卡车状态运行时间预测模型计算分析 |
| 4.2.1 卡车状态运行时间预测样本数据 |
| 4.2.2 卡车状态运行时间预测结果 |
| 4.2.3 卡车状态运行时间预测模型评价 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于露天矿卡车状态运行时间预测的调度应用 |
| 5.1 基于露天矿卡车状态运行时间预测的调度模型构建 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 数学模型 |
| 5.2 求解调度模型的遗传-粒子群优化混合算法 |
| 5.2.1 遗传-粒子群混合算法改进策略 |
| 5.2.2 遗传-粒子群混合算法流程 |
| 5.3 实例应用 |
| 5.3.1 矿山概况 |
| 5.3.2 数据获取 |
| 5.3.3 优化结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读研究生期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）扎哈淖尔露天煤矿采场南帮运输系统改造方案（论文提纲范文）
| 1 扎哈淖尔露天煤矿简介 |
| 2 运输系统改造的必要性 |
| 3 改造原则 |
| 4 设计方案 |
| 5 运输系统的其他问题 |
| 5.1 卡车运输安全问题 |
| 5.2 道路对卡车的影响 |
| 5.3 涵洞方案 |
| 6 结语 |
（9）露天煤矿矿坑物流外包运输车队评估及博弈分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及研究框架 |
| 1.4 论文主要创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 露天煤矿矿坑物流理论 |
| 2.1 露天煤矿矿坑物流运输理论 |
| 2.2 自卸汽车运输 |
| 2.3 露天煤矿矿坑物流业务外包的意义 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 露天煤矿矿坑物流外包车队评估及讨价还价博弈 |
| 3.1 基于模糊理论、AHP法的外包车队评估模型 |
| 3.2 煤炭企业——外包车队讨价还价模型理论 |
| 3.3 基于优先级顺序下“一对多博弈——一对一博弈”问题的转化 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 应用实例探究—新疆天池能源有限责任公司煤炭物流车队外包问题探究… |
| 4.1 运营情况简介 |
| 4.2 外包车队评估与选择 |
| 4.3 基于matlab程序计算下的车队外包讨价还价博弈 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于随机过程的露天矿生产系统调度方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究 |
| 1.2.2 国内研究 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 露天矿生产系统随机性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 露天矿生产系统分析 |
| 2.3 露天矿生产系统影响要素分析 |
| 2.3.1 资源条件对露天矿生产的影响 |
| 2.3.2 生产工艺系统对露天矿生产的影响 |
| 2.3.3 生产工艺环节对露天矿生产的影响 |
| 2.4 露天矿生产系统随机过程分析 |
| 2.4.1 随机过程理论的产生与应用 |
| 2.4.2 露天矿生产系统随机模拟方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于组合模型的露天矿生产指标分析与预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进的DGM(1,1)露天矿产量预测算法 |
| 3.2.1 露天矿生产产量指标构成 |
| 3.2.2 基于离散时间序列GM(1,1)的产量预测 |
| 3.2.3 引入缓冲算子提高GM(1,1)精度 |
| 3.2.4 基于灰色关联度的BP改进算法 |
| 3.3 多元时空序列Markov链分析 |
| 3.3.1 马尔科夫序列 |
| 3.3.2 多元时空序列马尔科夫链分析 |
| 3.4 基于改进的DGM(1,1)露天矿产量预测 |
| 3.4.1 安家岭露天煤矿基本情况 |
| 3.4.2 基于DGM(1,1)露天煤矿产量模拟与预测 |
| 3.4.3 基于GM-BP算法的生产材料消耗分析 |
| 3.5 基于多元Markov链露天矿产量分析与预测 |
| 3.5.1 煤矿产量多元时空序列Markov链分析 |
| 3.5.2 煤矿产量多元指标Markov链模型求解过程 |
| 3.5.3 露天矿产量预测分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 露天矿设备性能状态分析与预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 露天矿设备故障及状态识别方法 |
| 4.2.1 随机变量相关性分析 |
| 4.2.2 主成分分析基本流程 |
| 4.2.3 求特征值和特征向量法计算主元 |
| 4.2.4 核主元分析方法 |
| 4.3 露天矿设备故障随机分析 |
| 4.3.1 露天矿设备主成分分析 |
| 4.3.2 BP-ARIMA故障随机性分析 |
| 4.3.3 故障时长灾变预测 |
| 4.4 基于DHMM露天矿设备故障状态分析 |
| 4.4.1 露天矿设备故障统计 |
| 4.4.2 隐马尔科夫模型原理 |
| 4.4.3 基于DHMM的设备状态分析 |
| 4.5 矿用卡车730E状态分析 |
| 4.5.1 矿用卡车730E概况 |
| 4.5.2 730E性能参数离散化 |
| 4.5.3 DHMM模型求解与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑设备维修的生产调度问题建模和优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 混合整数规划模型 |
| 5.2.1 问题假设 |
| 5.2.2 卡车—电铲混合整数规划模型 |
| 5.3 产能目标的约束不等式 |
| 5.4 求解算法设计 |
| 5.4.1 三阶段算法过程 |
| 5.4.2 代理指标分析 |
| 5.5 计算实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
四、露天矿道路质量是影响卡车运输能力、成本、安全的重要因素（论文参考文献）
- [1]安太堡露天矿卡车运输能力分析[J]. 史丰,赵天佑. 露天采矿技术, 2021(06)
- [2]基于智能行程时间预测的露天煤矿卡车调度随机优化方法研究[D]. 赵亮. 中国矿业大学, 2021
- [3]露天煤矿复杂地质构造及多刚性工艺约束下综合工艺优化研究[D]. 郑怀国. 中国矿业大学, 2021(02)
- [4]基于机器学习的露天矿卡车油耗预测分析及调度研究[D]. 王骞. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [5]露天矿双能源卡车运输技术现状及发展趋势[J]. 王忠鑫,赵丹丹,赵明,王金金,曾祥玉. 露天采矿技术, 2021(02)
- [6]新疆将军二号露天煤矿边坡变形条件下开拓运输系统设置及优化[D]. Keita Alpha Mamadou（凯塔）. 中国矿业大学, 2020(07)
- [7]基于机器学习的露天矿卡车状态运行时间预测及调度应用[D]. 马平平. 西安建筑科技大学, 2020
- [8]扎哈淖尔露天煤矿采场南帮运输系统改造方案[J]. 滕文伟,马婧佳. 露天采矿技术, 2020(02)
- [9]露天煤矿矿坑物流外包运输车队评估及博弈分析[D]. 李涛. 中国矿业大学, 2020(01)
- [10]基于随机过程的露天矿生产系统调度方法研究[D]. 刘设. 沈阳工业大学, 2019(01)