典型文献
基于双目标改进遗传算法的综采面降尘参数优化
文献摘要：
针对综采面采煤机喷雾装置的降尘问题,以喷水压强、喷嘴到尘源点距离、喷雾扩散角、喷嘴直径、喷嘴个数和喷雾时间为设计变量,建立了降尘效率最大和耗水量最小的目标函数,由于传统遗传算法在算法后期容易处于停滞不前的状态,最终使优化结果陷入局部最优解,因此本文提出一种改进遗传算法,并以综采面的降尘效率和耗水量这两个函数值为目标对这六个降尘参数进行优化,得到Pareto解集.利用熵权法构建方案评选体系,对Pareto解集进行优选,进而得到降尘参数优化的最优解.在研究中表明,Pareto解集更能直观地展示不同目标之间相互制衡的关系,根据优化后的参数选取雾粒直径、雾粒存活时间、喷雾流量作为筛选指标,并用熵权法对筛选后解集进行优选.优选后降尘效率可以达到94.58％,耗水量只需45.2 L/min,其中降尘效率提高了5.12％,耗水量减少了8.4 L/min.与传统的综采面降尘寻优方法相比,本文考虑因素更全面,更实际,提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案.
文献关键词：
降尘效率;遗传算法;参数优化;熵权法;耗水量
中图分类号：
作者姓名：
徐永铭;齐继阳
作者机构：
大峘集团有限公司,江苏 南京 211103;江苏科技大学,江苏 镇江212100
文献出处：
引用格式：
[1]徐永铭;齐继阳-.基于双目标改进遗传算法的综采面降尘参数优化)[J].现代交通与冶金材料,2022(01):86-93
A类：
B类：
双目标,改进遗传算法,综采面,降尘参数,采煤机喷雾,喷雾装置,喷水,水压,尘源,源点,扩散角,喷嘴直径,设计变量,降尘效率,耗水量,停滞不前,终使,局部最优解,函数值,Pareto,解集,构建方案,评选,互制,制衡,参数选取,存活时间,筛选指标,效率提高,求解方法,全局寻优,寻优能力
AB值：
0.296921
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