Актуальные вопросы современной науки
Скачать 2.09 Mb.
|
Определение рациональных параметров комбинированного выезда при бульдозерной вскрыше торфов К. В. Маликова, В. Е. Кисляков Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, Россия, kseniya.malikova@mail.ru Существует много технологий, предназначенных для рациональной разработки месторождений полезных ископаемых, но так же встречается множество сопутствующих проблем, при применении той или иной технологии. Одной из основных проблем направленных на определение рациональных параметров комбинированного выезда при бульдозерной технологии ведения вскрышных работ при разработке россыпных месторождений полезных ископаемых, является изменение поверхности рельефа местности и изменение при этом объемов породы, получаемой в процессе бульдозерной вскрыши. При проектировании вскрышных работ с применением бульдозеров, наиболее часто условно применяется горизонтальная поверхность месторождения. Но во многих случаях, при разработке месторождений поверхность имеет какой-либо уклон, который в свою очередь может влиять на выбор бульдозера для разработки месторождения. Целью настоящих исследований является разработка методики определения параметров комбинированного выезда при наклонной поверхности рельефа. Для определения рациональных параметров комбинированного выезда, при бульдозерной технологии ведения вскрышных работ на россыпных месторождениях, была построена схема выезда, по которому определены параметры выезда, с помощью программного обеспечения AutoCAD, Microsoft Office Excel.  Рис. 1. Схема комбинированного выезда при наклонной поверхности месторождения В ходе работы в Microsoft Office Excel, были определены основные формулы, с помощью которых были установлены основные параметры выезда. Для этого, выезд был представлен в двух частях: выезд при горизонтальной поверхности, и при наклонной поверхности на подъем контура балансовых запасов. Для определения параметров выезда были заданы такие показатели как: Lк-расстояние от точки начала уклона поверхности на подъем до контура балансовых запасов (Lк=10-40 м), м;  -угол наклона выезда (для расчетов были приняты: =5º, 10º, 17º, 19º, 23º, 25º) , град.; Нп-мощность песков (Нп=3 м), м; Нт-мощность торфов (для расчетов были приняты: Нт= 2, 4, 6, 8, 10 м), м;  - естественный угол откоса борта разреза (=70º) , град.; -угол наклона поверхности на подъем (=4º) , град..Порядок определения рациональных параметров выезда заключается в следующем. Определяется расстояние от нижней кромки внутреннего выезда до нижней кромки внешнего выезда: Lmax=  ;где Δh- высота приращения поверхности на подъем (в параллелограмме), м; h´Т- расстояние от контура внутреннего выезда до горизонтальной поверхности, м; hТ-расстояние от нижней кромки внутреннего до верхней кромки внутреннего выезда, м; β - угол выезда бульдозера, град.; Lmax состоит из Lз, Δ, а (Lmax=Lз+Δ+а, м), м. Длина нижней кромки внутреннего выезда до нижней кромки внешнего выезда на j-ом шаге: Lj = Lmax – b, м; b = Lmax \ N, где N – число шагов итерации (N=11). Как упоминалось ранее, выезд был представлен в двух частях: выезд при горизонтальной поверхности, и при наклонной поверхности на подъем контура балансовых запасов. Представим выезд при горизонтальной поверхности в виде параллелограмма и найдем параметры, не достающие для определения площади этой фигуры: HТ=Нт- hТ´´- hТ´, м; где hТ´´- расстояние от hТ´ до наклонной поверхности на подъем, м. L3=  , м;Sпарал. = L3∙ hТ, м2; Выезд при наклонной поверхности на подъем представим в виде параллелограмма и тупоугольного треугольника, с учетом шага N, который, в свою очередь, будет показывать поэтапное увеличение площади и нарастающих объемов не только при выезде, приходящимся на горизонтальную поверхность, но и при выезде, который идет на подъем, показывающий прирост объемов породы при наклонной поверхности. Sпарал.´ = Lmax∙Δh, м2; Δh´=  м,где Δh´- высота приращения поверхности на подъем (в тупоугольном треугольнике), м; β´ - угол, смежный к углу выезда, град. Sтуп.тр. = 0,5∙Lmax∙Δh´∙sinβ´, м2. На основе полученных данных, изменяя такие параметры, как -угол наклона выезда ( для расчетов были приняты: =5º, 10º, 17º, 19º, 23º, 25º) , град.; Нт-мощность торфов (для расчетов были приняты: Нт= 2, 4, 6, 8, 10 м), м, строим графики :V(fj)=Lmax(fj). Рис. 2. График изменения объемов пород при изменении угла выезда (β=5º,10º,17º,23º)  Рис. 3. График изменения объемов пород при изменении мощности торфов (Нт=2,4,6,8 м), β=20º  Рис. 4. График изменения объемов внутреннего и внешнего выездов Таким образом, предлагаемая методика позволяет оптимизировать параметры комбинированного выезда при уклоне рельефа местности на подъем от контура балансовых запасов. Оптимизация производится по фактору получения максимального дохода недропользователем по данным расчета экономических показателей на каждом шаге итерации от внутреннего к внешнему выезду. ОЦЕНКА РАЗРАБОТКИ СЛОЖНОСТРУКТУРНОГО ЗОЛОТОРУДНОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ Р. З. Нафиков г. Красноярск, Ravik_177@mail.ru В качестве исследуемого объекта выбрано сложноструктурное золоторудное месторождение Боголюбовское, расположенное в красноярском крае. Для ранее полученной блочной модели месторождения находим оптимальный вариант развития горных работ с помощью программного продукта Micromine. Для этого воспользуемся функцией "оптимизатор" (рис.1), которая позволяет найти вариант разработки месторождения с максимальной прибылью.  Рисунок 1. Окно функции "оптимизатор" Задав исходные данные, такие как затраты на добычу руды и породы, разубоживание, потери, угол откоса, программа автоматически отстраивает оптимальный вариант развития горных работ. Основной акцент делается на экономические показатели, поэтому программа включает в оптимальную отработку открытым способом самые ценные участки, оставляя участки с небольшим содержанием. Оставленные участки в дальнейшем следует отрабатывать подземным способом. Возникает вопрос: является ли данный метод экономически целесообразным или следует вести отработку месторождения с разносом борта карьера? Для решения данного вопроса следует посчитать затраты на добычу. Для первого варианта (рис.2), построенного программой, считаем объем вскрыши и полезного ископаемого в контуре карьера и объем полезного ископаемого за пределами полученного карьера. Для этого с помощью функции "каркасы" объединяем все блоки в контуре полученного карьера и за его пределами, чтобы не считать объем каждого по отдельности. Блоки, пересекающие поверхность полученного карьера отсекаем для правильного расчета объемов с помощью все той же функции "каркасы".  Рисунок 2. Поперечный профиль месторождения с оптимальным вариантом горных работ Далее находим затраты на отработку открытым способом и подземным. Для этого объем полезного ископаемого необходимо умножить на затраты на добычу руды, а объем вскрыши соответственно на затраты по добыче вскрыши. Затраты на отработку полезного ископаемого находим и для открытого способа и для подземного, меняя числовое значение затрат на добычу руды. Объем полезного ископаемого в пределах контура карьера составляет 4922985,6 т, объем вскрыши 90097418,76 м3. Объем полезного ископаемого за пределами карьера составляет 1611327,6 т. Исходя из этого затраты на открытые работы составят 7738,08 млн. руб., а на подземные – 1933,59 млн. руб. Общая же стоимость получается 9671,67 млн. руб. Сравниваем полученные данные со вторым вариантом разработки месторождения (рис.3).  Рисунок 3. Разработка месторождения открытым способом на конец отработки Отработку всех полезных ископаемых данного месторождения будем вести открытым способом при помощи разноса бортов. Объем полезного ископаемого при этом составит 6534313,2 т, а вскрыши 297144788,6 м3. Отсюда находим то что затраты на добычу руды и вскрышу составляют 23603,6 млн. руб. По полученным данным можно сделать вывод, что отработку месторождения по данным полученным в "оптимизаторе" (направление углубки, глубина и ширина карьера) вести экономически целесообразней. Разница составляет 13931,63 млн. руб. или 244%. Особенностью является то, что с помощью данной функции программа захватывает участки с самым высоким содержанием, оставляя при этом участки с низким содержанием. "Оптимизатор" не является эталонным инструментом, поэтому нельзя его применять во всех случаях, так как он не учитывает ряд факторов (например, изменение ценности по годам). Поэтому выполненные расчеты следует считать верными относительно наших исходных данных. ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОЙ АРХИТЕКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ Д. А. Шеенок Красноярский институт железнодорожного транспорта, Красноярск, Россия dmitryshkras@rambler.ru Задачи оптимизации постоянно возникают в деятельности человека, в частности при проектировании сложных технических систем. Если существует возможность выбора параметров такой системы, то их следует выбрать оптимальным, с точки зрения цели функционирования системы образом. Классические методы оптимизации накладывают существенные ограничения на целевую функцию задачи оптимизации: выпуклость, аналитическое задание функции и возможность вычисления вектора градиента в любой допустимой точке. Однако, многие возникающие задачи оптимизации характеризуются такими свойствами, как алгоритмическое задание целевой функции, наличие большого количества локальных экстремумов, большая размерность и различный характер параметров. Важным классом методов оптимизации, способных решать такие задачи оптимизации являются эволюционные алгоритмы и, в частности, генетические алгоритмы (ГА), основанные на имитации эволюционных процессов, происходящих в природе[1, с.32]. Основной задачей при проектировании, разработке или модернизации сложных программных систем, как и любых других сложных объектов, для разработки которых привлекаются ресурсы разного характера и объема, является создание соответствующего объекта с заданным уровнем качества в условиях ограниченности ресурсов[2, c.5]. Для сложных информационных систем, используемых в критических областях (технологические процессы, управление движением, финансовые операции) возникает задача построения такой архитектуры программного обеспечения (ПО), чтобы оно обладало заданной надежностью и требовало на реализацию минимальных трудозатрат. Компоненты архитектуры программного обеспечения могут быть реализованы с использованием программной избыточности. Если вводится программная избыточность, то ее можно реализовать методом мультиверсионного программирования (NVP – N-version programming) или блока восстановления (RB – recovery block). Программный компонент или каждая его версия, в случае применения программной избыточности, могут быть доведены до определенного уровня надежности (вероятности сбоя) путем тестирования. С помощью статистических моделей надежности или экспертных оценок, могут быть определены варианты возможного уровня надежности компонента (или его версии) и соответствующих трудозатрат на достижение этого уровня надежности. Таким образом, возникает задача оптимизации характеристик определенных компонентов архитектуры ПО. Задача сводится к поиску максимума функции коэффициента готовности проектируемой системы, при ограничении на ресурсы, затрачиваемые на разработку или модификацию программной системы: Smax, S S0, Tsmin, TsTs0, где S – критерий оценки коэффициента готовности системы, Ts – критерий оценки трудоемкости разработки системы, S0, Ts0 – предельные допустимые уровни критериев. Критерии оптимизации заданы алгоритмически, согласно усовершенствованной модели надежности программного обеспечения алгоритмически. Основные обозначения модели надежности ПО следующие [3]:
При построении мультиверсионного компонента из K версий методом N-версионного программирования (NVP, N-version programming) для любого K надежность равна[4]:  где pvij – вероятность безотказной работы алгоритма голосования, pkij – вероятность безотказной работы версии kZij. При построении мультиверсионного компонента из K версий методом блока восстановления (RB, recovery block)[4]:  где pATij – вероятность безотказной работы приемочного теста для компонента i, i=1,..,N на уровне j, j=1,..,M; pkij – вероятность безотказной работы версии k  Zij.Вероятность сбоя таких компонентов рассчитывается как PFij = 1 – Rij. Трудоемкость разработки системы рассчитывается следующим образом:  Среднее время сбоя равно[3]:    Среднее время простоя системы равно[3]:     Коэффициент готовности равен:  Проведенный анализ мощности пространства оптимизации позволяет сделать вывод о том, что для решения задачи необходимо применение генетического алгоритма (ГА), так как перебор всех вариантов решения не представляется возможным. Генетический алгоритм представляет собой метод оптимизации, основанный на концепциях естественного отбора и генетики. В этом подходе переменные, характеризующие решение, представлены в виде ген в хромосоме. Генетический алгоритм оперирует конечным множеством решений (популяцией) – генерирует новые решения как различные комбинации частей решений популяции, используя такие операторы, как отбор, рекомбинация (кроссинговер) и мутация. Новые решения позиционируются в популяции в соответствии с их положением на поверхности исследуемой функции. Генетические алгоритмы являются универсальным вычислительным средством для решения серьезных математических задач. Генетический алгоритм имеет следующий вид:
Обычно применяют следующие критерии остановки:
Для части компонентов архитектуры, участвующих в ГА и для которых возможно введение программной избыточности, могут быть изменены следующие характеристики:
Также накладываются условия:
Для другой части компонентов, участвующих в ГА, недопустимо введение программной избыточности. Поэтому для них изменяется только вариант Var вероятности сбоя компонента и соответствующей трудоемкости для достижения этой вероятности сбоя (Var>0). Таким образом, фенотип особи формируется из компонентов, участвующих в ГА, где каждая приведенная характеристика программного компонента представляет собой ген. В таблице 1 представлен общий вид фенотипа и примером аллелей и локусов. Таблица 1
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие:
 | Актуальные проблемы современной науки: Труды 14-й Международной конференции -конкурса «Актуальные проблемы современной науки». Гуманитарные... |  | России, стран СНГ и дальнего зарубежья. Форма проведения Конференции – заочная, очного участия не предусмотрено. Рабочий язык Конференции... |
| Представлены материалы конференции молодых ученых «Актуальные проблемы современной механики сплошных сред и небесной механики», прошедшей... | | Уважаемые коллеги, приглашаем Вас принять участие в IX всероссийской научно-практической студенческой конференции «Актуальные проблемы... |
| Сборник состоит из статей и тезисов докладов участников конференции, состоявшейся 13–14 мая 2015 года на экономическом факультете... | | Сборник состоит из статей и тезисов докладов участников конференции, состоявшейся 13–14 мая 2015 года на экономическом факультете... |
| Актуальные вопросы финансирования и развития здравоохранения ростовской области в свете 20-летия обязательного медицинского страхования... | | России, стран СНГ и дальнего зарубежья. Форма проведения Конференции – заочная, очного участия не предусмотрено. Рабочий язык Конференции... |
| Международной конференции «Актуальные вопросы акушерства, гинекологии и перинатологии», которая будет проводиться 12-13 мая 2016... | | Автономная некоммерческая организация высшего профессионального образования Институт менеджмента, экономики и инноваций |