Компьютерная система имитационного моделирования для оптимизации параметров экскаваторно-автомобильных комплексов

Представлена компьютерная система для автоматической оптимизации параметров карьерных экскаваторно-автомобильных комплексов при добыче угля открытым способом. Работа системы основана на совместном использовании имитационного моделирования, адаптированного генетического алгоритма и мультипликативной свертки критериев оптимизации в агрегированном виде для исследования и выбора оптимальных параметров карьерных горных машин. Система, на основе введенных пользователем условий проведения экспериментов, горнотехнических условий, а также физико-механических свойств горных пород, позволяет автоматически выбирать из базы данных подходящие характеристик горных машин, генерировать имитационную модель для отображения их взаимодействия во времени и пространстве, а также проводить вычислительные эксперименты при помощи ядра моделирования GPSS World. Результаты передаются в интерфейс пользователя в виде 3D-анимации с выводом графиков изменения параметров элементов системы (забоев, горных машин, пунктов разгрузки). С применением компьютерной системы сформулированы и обоснованы предложения по набору параметров ЭАК для условий ООО СП «Барзасское товарищество» (Кузбасс). При проведении исследований учитывались вероятностные простои по организационным и техническим причинам. Определены оптимальные параметры горных машин, обеспечивающие максимальную эксплуатационную производительность при минимальных удельных затратах на погрузку и транспортирование горных пород.

Кузнецов И. С., Зиновьев В. В., Николаев П. И., Стародубов А. Н. Компьютерная система имитационного моделирования для оптимизации параметров экскаваторно-автомобильных комплексов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 6—1. — С. 304—316. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_61_0_304.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант №19—37—90031).

Кузнецов Игорь Сергеевич — ведущий инженер, https://orcid.org/0000-0002-9127-7739, «ФИЦ УУХ СО РАН», 650000, Кемерово, пр-т. Советский, д. 18, Россия; e-mail: is150794@mail.ru;
Зиновьев Василий Валентинович — канд. техн. наук, доцент, заведующий лабораторией, https://orcid.org/0000-0003-2945-7613, «ФИЦ УУХ СО РАН», 650000, Кемерово, пр-т. Советский, д. 18, Россия, e-mail: zv150671@gmail.com;
Николаев Петр Игоревич — ведущий инженер, https://orcid.org/0000-0003-3052-5177, «ФИЦ УУХ СО РАН», 650000, Кемерово, пр-т. Советский, д. 18, Россия, e-mail: mrnikolaev@mail.ru;
Стародубов Алексей Николаевич — канд. техн. наук, доцент, старший научный сотрудник, https://orcid.org/0000-0002-7577-9210, «ФИЦ УУХ СО РАН», 650000, Кемерово, пр-т. Советский, д. 18, Россия, e-mail: a.n.starodubov@gmail.com.

Кузнецов И. С., e-mail: is150794@mail.ru.

1. Иващенко Э. А., Овешников Ю. М., Авдеев П. Б., Субботин Ю. В. Горнотранспортный вскрышной комплекс Зашуланского угольного разреза // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — №3—2. — С. 90—98. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_32_0_90

2. Дрыгин М. Ю. Пути повышения производительности экскаваторного парка Кузбасса // Горное оборудование и электромеханика. — 2021. — №1. — С. 9—17. DOI: 10.26730/1816-4528-2021-1-9—17

3. Герике П. Б. О едином диагностическом критерии для выявления дефектов электрических машин по параметрам механических колебаний // Известия Уральского государственного горного университета. — 2019. — №2 (54). — С. 100—106.

4. Бабокин Г. И. Оценка влияния технических параметров, условий и режима работы одноковшового экскаватора на эксплуатационную энергоэффективность // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — № 11. — С. 199–207. DOI: 10.25018/02361493-2019-11-0-199—207.

5. Федотенко В. С. Выбор комплексов горного и транспортного оборудования для разработки высокого вскрышного уступа // Вестник Кузбасского государственного технического университета. — 2012. — №2. — С. 31—36.

6. Воронов А. Ю. Оптимизация эксплуатационной производительности экскаваторно-автомобильных комплексов разрезов: Автореф. дис. канд. техн. наук — Кемерово: КузГТУ, 2015. — 19 с.

7. Курганов В. М., Грязнов М. В., Колобанов С. В. Оценка надежности функционирования экскаваторно-автомобильных комплексов на карьере // Записки горного института. — 2020. — T. 241. — С. 10—21. DOI:10.31897/PMI.2020.1.10

8. Воронов А. Ю., Хорешок А. А., Воронов Ю. Е., Буянкин А. В., Воронов А. Ю. Оценка качества работы экскаваторно-автомобильных комплексов разрезов Кузбасса // Горное оборудование и электромеханика. — 2020. — № 2. — С. 19—26. DOI: 10.26730/18164528-2020-2-19—26

9. Зиновьев В. В., Кузнецов И. С., Стародубов А. Н. Исследование человеко-машинного управления автосамосвалами в составе экскаваторно-автомобильного комплекса с применением имитационного моделирования // Уголь. — 2021. — №7. — С. 9—12. DOI: 10.18796/0041-5790-2021-7-9—12

10. Кузнецов И. С., Зиновьев В. В., Николаев П. И., Кузнецова А. В. Специализированная компьютерная система имитационного моделирования для исследования параметров открыто-подземной геотехнологии // Сборник трудов десятой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД 2021). — 2021. — С. 243—249

11. Paredis R., Van Mielro S., Vangheluwe H. Translating process interaction world view models to devs: GPSS to (Python(p))devs. Winter simulation conference (WSC), 2020, pp. 2221—2232. DOI10.1109/WSC48552.2020.9383952.

12. Абу-Абед Ф. Н., Мартынов Д. В., Сергиенко С. В., Кордюков Р. Ю. Имитационная модель оценки производительности ремонтно-диагностического комплекса // Программные продукты и системы. — 2015. — №5. — С. 107—116. DOI:10.15827/0236— 235X.109.107—116

13. Zhukov Y. I., Khutornaia E. V. Simulation of organizing and carrying out of repair for ship engineering products. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2019, vol. 560, no. 1, pp. 1—5. [In Russ]. DOI:10.1088/1757—899X/560/1/012025

14. Grober T., Grober O. Modeling of an interactive distance learning platform by means of modern information technologies. E3S Web of Conferences, 2021, vol. 273, pp. 1—11. [In Russ]. DOI: 10.1051/e3sconf/202127312006.

15. Supriyo R., Mohanty R. P. Optimizing a production plan for underground coal mining: A genetic algorithm application. International Journal of Operational Research, 2021, vol. 41, no. 3, pp.423—445. DOI: 10.1504/IJOR.2021.116264.

16. Wang H., Tonorio V., Li G. Q., Hou J., Hu N. L. Optimization of trackless equipment scheduling in underground mines using genetic algorithms. Mining metallurgy & exploration, 2020, no. 5, pp. 1531—1544. DOI:10.1007/s42461-020-00285-8.

17. Williams J., Singh J., Kumral M., Ruiseco JR. Exploring Deep Learning for DigLimit Optimization in Open-Pit Mines. Natural Resources Research, 2021, vol. 30, no. 3, pp. 2085—2101. DOI:10.1007/s11053—021—09864-y.

18. Zahmani M. H., Atmani B. Multiple dispatching rules allocation in real time using data mining, genetic algorithms, and simulation. Journal of Scheduling, 2020, vol. 24, no. 2, pp. 175—196. DOI: 10.1007/s10951-020-00664-5.

19. Paithankar A., Chatterjee S., Goodfellow R., Asad M. W. A. Simultaneous stochastic optimization of production sequence and dynamic cut-off grades in an open pit mining operation. Resources Policy, 2020, vol. 66, pp. 1—13. DOI:10.1016/j. resourpol.2020.101634.

20. Зак Ю. А. Прикладные задачи многокритериальной оптимизации. — М.: Экономика, 2014. — 455 с.

21. Белов В. В., Лопатин А. К. Оригинальная свертка двух критериев для задач выбора наилучшего варианта // Современные наукоемкие технологии. — 2019. — №8. — С.14—19. DOI: 10.17513/snt.37623.

22. Макаров В. Н., Анистратов К. Ю. Достижение наивысших рекордных показателей месячной производительности экскаваторов ЭКГ-18 на разрезах ЗАО «Стройсервис» // Уголь. — 2019. — № 1. — C. 20—26. DOI:10.18796/0041-5790-2019-1-20—26.

23. Кузнецов И. С., Зиновьев В. В., Кузнецова А. В. Повышение точности и достоверности идентификации законов распределения хронометражных данных при моделировании экскаваторно-автомобильных комплексов // Вестник Кузбасского государственного технического университета. — 2021. — №3. — С. 113—119. DOI: 10.26730/1999-41252021-3-113—119.