基于深度学习的露天矿卡车队规模预测模型的构建方法

    公开(公告)号:CN118261373A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410364410.8

    申请日:2024-03-28

    摘要: 本发明提供一种基于深度学习的露天矿卡车队规模预测模型的构建方法,涉及露天矿卡车队规模技术领域,本发明首先利用粒子群算法求解出露天矿卡低油耗预测调度模型得到最优的调度路线,并根据预测得到的不同车队规模的矿石生产效率及综合效率的预测值计算矿场运营总效率,同时,充分考虑矿山卡车运输的各种成本,计算不同车队规模下的矿场运营成本效率。其次,以车队规模、运输距离、矿石负载等为约束条件,最大化总效率及成本效率为目标函数,建立最佳车队规模模型。最后,采用遗传算法求解此多目标问题,并将得出最佳车队规模结果与采用其他方案得出的结果进行对比,得到油耗最低的固定路线中车队规模的最佳数量。

    一种基于WPT技术的混动矿卡低能耗调度方法

    公开(公告)号:CN118036987A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410235200.9

    申请日:2024-03-01

    摘要: 本发明提供一种基于WPT技术的混动矿卡低能耗调度方法,涉及无线电能传输技术领域。该方法首先设定混合动力矿卡的工作条件、工作模式及自身的车辆状态;然后构建矿卡优化调度模型的目标函数,以最小化整个矿区的能耗;并设定矿卡优化调度模型的约束条件,确保露天矿混动矿卡调度的可行性和效率;最后设计基于WPT技术的混动矿卡低能耗调度线性规划算法,求解矿卡优化调度模型,优化混动矿卡在露天矿的低能耗调度路径。该方法通过计算各路径之间的能耗来制定高效的运输和充电策略,为混动矿卡提供一种新的能量补给方式,降低对传统燃料的依赖,进一步降低能耗。

    面向WWSN网络容量能耗双目标优化的信道分配方法

    公开(公告)号:CN116896793A

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202310926603.3

    申请日:2023-07-26

    摘要: 本发明提供一种面向WWSN网络容量能耗双目标优化的信道分配方法,涉及无线传感器网络技术领域。本发明步骤如下:以降低节点能耗、增加网络容量作为目标函数,以链路干扰作为约束条件,构建信道分配的双目标优化模型;对网络中的基本参数赋予初值;采用差分进化算法对构建的模型进行求解,从种群多次迭代后产生的最优可行解集中选择WWSN信道分配优化方案。通过仿真实验,选出能使WWSN整体性能达到最优的变异因子和交叉概率。通过对比实验对本发明算法的性能进行分析,实验结果表明,本发明所提算法中各信道上所受干扰值较小且干扰分布较为均衡,大大提高了网络的抗干扰性能,增加了算法的收敛性。

    一种基于车路协同的矿区混动矿卡动态调度方法

    公开(公告)号:CN118134196A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410364408.0

    申请日:2024-03-28

    摘要: 本发明提供一种基于车路协同的矿区混动矿卡动态调度方法,涉及智慧矿山及无线通信技术领域,本发明通过进行车路协同技术在露天矿山中的部署,对混动矿卡自身能耗监测;计算装载点至卸载点的最优调度方案;通过混动矿卡与路侧单元与云控中心的交互、工作路径障碍的检测、障碍后新路径计算、新路径与旧路径的比较选择、空载返回的电能回收、最终能耗计算,实现矿卡与云控中心的信息交互;本发明能够处理露天矿山在遇到混动矿卡多车场多路径问题及突发路径障碍问题造成的矿卡调度复杂问题,以及车路协同技术的部署,来解决该问题。