一、大型露天矿运输道路工程质量及效益探讨（论文文献综述）
赵兆龙[1]（2021）在《粉煤灰-矿渣地聚合物的露天矿山运输道路筑路工艺》文中认为露天开采是煤炭的主要开采方式之一,露天煤矿存在很多问题其中运输道路修建工艺简单而造成的成本、环境和安全问题一直存在。此外,以矿山为中心的工业圈产生大量的废弃物污染环境,得不到有效的解决。本文将以工业固废中的粉煤灰和矿渣为原材料修筑露天矿山运输道路,为建成绿色可持续发展的矿山为中心的环境友好型工业生态圈提供了新的思路。本文介绍了露天矿山道路分类及基本的结构和功能,分析了卡车在不同行驶状态下对道路的力学作用及道路内部的应力特征,发现露天矿山运输道路相对于普通公路普遍具有一定的倾角,路面承受压力较大;运输强度和服务年限远低于普通民用公路所以对露天矿山运输道路材料的强度要求较高,对耐久性要求较低。粉煤灰-矿渣地聚合物单轴压缩下的应力应变曲线与普通岩石相似,在调整配合比后抗压强度最高可达25.78k Pa,可以满足露天矿山运输道路的要求。并且,以冷再生机为核心的快速筑路工艺能适应露天矿山生产作业进度,在修筑试验路段经过7d原位采样测试强度,道路抗压强度在10MPa左右,通过现场车辆碾压检验,施工路段未出现扬尘、影响使用的开裂等现象,能满足矿山生产运输的使用要求。以地聚合物作为筑路材料,满足矿山环保要求,是未来有望规模性应用的矿山环保、高效、经济的筑路材料。
马平平[2]（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》文中进行了进一步梳理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。
刘设[3]（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。
张明[4]（2019）在《基于多目标遗传算法的露天矿卡车调度优化研究》文中认为随着露天矿山工业化、信息化、智慧化的不断发展,露天矿山正在逐步走向高效智能生产。卡车作为露天矿山的主要运输设备,其合理调度是提高企业经济效益,节约运输成本,降低能源消耗,实现高效智能生产的直接途径。卡车调度优化算法是卡车调度的核心,调度算法的优劣性决定着卡车调配的合理度与可靠性。本文在以往卡车调度优化的基础之上,建立了卡车调度多目标优化模型,采用多目标遗传算法,实现了卡车调度复杂需求下的多目标调度优化,为卡车调度优化问题提供了新的算法与解决途径。具体工作主要有以下几个方面:（1）首先从露天矿卡车调度和相关理论入手,对调度优化理论、多目标优化理论和多目标遗传算法做了系统的梳理和分析,从而为解决露天矿卡车调度多目标问题提供了主要理论依据和方法。（2）根据金属露天矿卡车调度的特点与原则,分析卡车调度模型的目标需求,在以往调度模型基础之上,以矿山企业实际研究问题为导向,建立了以运输成本、卡车总等待时间和品位偏差为目标的满足矿岩不同规划需求的露天矿卡车调度多目标优化模型。（3）根据提出的卡车调度多目标优化模型,针对多目标遗传算法,设计出适用于单一矿石规划和矿岩混合规划的关键算子,采用多目标加权法、NSGA-II和NSGA-III三种算法对卡车调度多目标优化模型的单一矿石规划问题进行求解对比,结果显示NSGA-III算法的求解效果更好。最后采用NSGA-III算法求解矿岩混合规划问题,验证了提出的矿岩混合规划方案的可行性。（4）针对河南省M露天矿的卡车调度实际需求,将提出的卡车调度多目标优化方法应用到M露天矿的实际生产调度当中,应用表明:此方法可节约卡车运输成本,降低卡车等待时间,控制品位偏差,具有良好的实践效果。论文的研究成果,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。
刘利杰[5]（2019）在《哈尔乌素露天煤矿基于车流密度研究的端帮道路宽度优化》文中指出哈尔乌素露天煤矿是我国年产量最大的露天煤矿之一,其排土工艺为压帮内排方式。受其开采工艺的限制,大量的煤炭资源被端帮边坡压占无法采出,造成资源浪费。端帮下压煤回收对煤炭资源开采及矿区经济效益有着巨大的影响,同时靠帮开采也改变了端帮边坡稳定性及端帮道路宽度。本文以哈尔乌素露天矿为研究背景,在满足哈尔乌素露天矿端帮边坡稳定的前提条件下提出最下端帮台阶不同宽度的靠帮开采方案。将运输道路通行能力是否满足车流密度作为靠帮开采的约束条件,利用VISSIM仿真软件模拟不同端帮道路宽度下的各台阶车流密度。得出最下端帮台阶可以改为单行道,并产生一定的经济效益。在满足边坡稳定的条件下,提出最下端帮台阶完全靠帮的方案。因最下端帮台阶完全靠帮而导致上一水平端帮道路车流密度增大,接近道路通行能力,产生运输安全隐患,故提出抬高中间桥方案,起到对端帮路分流的作用。保证中间桥稳定的前提下,中间桥的抬高起到了对端帮路的分流作用,并提升了运输效率。比较不同高度中间桥下的经济效益最终得出最优的最下端帮路完全靠帮开采方案。该论文有图45幅,表9个,参考文献70篇。
常永刚[6]（2018）在《露天矿运输系统优化与卡车调度问题研究》文中研究说明相对于井工开采,露天矿具有产量大、回采率高、全员效率高等特点,但因其多采用“电铲-卡车”间断式开采,且电铲、卡车都是专业的超大型设备,所以设备投资大、油耗较高。在保证设备利用率和产能的同时,如何有效地节能降耗,成为露天开采中迫切需要解决的问题。通常从矿山开发规划、装运设备、生产计划和物流作业管理的改进三个层面进行节能降耗。本文分别从露天矿路网优化和卡车物流调度两个层面,改进矿山的生产物流过程。其研究有助于露天开采中缩短平均运距、提高卡车有效使用率,实现节能降耗。中间桥是在露天矿的两帮中间利用排土堆积成一条通路。与端帮运输相比,中间桥节省卡车运距,在一定条件下合理采用中间桥运输,可以节省总的开采成本。卡车运输是“电铲-卡车”间断式露天开采中燃油消耗的主要环节。合理的卡车调度分派、装卸位置匹配及运输路径安排可以减少卡车等待时间、缩短运输距离,在保障产能的同时节能降耗。围绕露天矿中间桥运输系统和卡车调度,进行如下研究:1)针对复杂地质条件下的大型露天矿,研究中间桥运输系统的适用性。传统上,中间桥运输系统的应用多局限于近水平地层的间断式开采工艺。本文就矿坑遭遇背斜及断层等复杂地质条件下中间桥运输系统的适用性进行分析,以搭桥内排运费不大于双环内排运费建立优化不等式,并给出相应的服务水平优化决策模型。以具有背斜及断层等复杂地质条件的某露天矿为例,论证中间桥运输系统的适用性,还对中间桥搭设水平、服务水平等关键问题进行优化决策,应用中取得一定经济效益。2)以露天矿“电铲-卡车”生产系统的生产计划与调度实际为背景,研究其中的卡车调度问题。针对矿山的实际运输车辆和道路条件及效益要求,在考虑开采优先顺序的情况下,以总的运输价值为优化目标,建立问题的整数规划模型。通过分析问题和模型的特征,提出有效不等式和问题的性质,引入问题上界。利用问题的性质和上界,设计一种启发式算法和改进策略对问题进行求解。数据实验证明,所提出的算法能够有效求解问题,计算时间不超过5秒,平均求解间隙为4.46%。3)针对露天煤矿煤质配比的要求,以某露天煤矿的生产计划与调度实际为背景,研究考虑卸煤点煤质配比的卡车调度问题。针对问题的新特征,建立整数规划模型以描述问题,提出有效不等式,引入松弛整数规划模型。基于此松弛整数规划模型的求解结果,求出问题的上界,并提出固定配车和补充配车相结合的优化方法。还针对卡车调度中的一些特殊的条件和要求,通过新的约束不等式,对算法进行了修正。通过实际算例进行数据实验,表明算法能在可接受的时间内求出问题的近优解,平均求解间隙为4.32%。
张彩杰[7]（2016）在《露天矿山运输系统风险分析及路径优化研究》文中研究说明露天矿运输系统作为联系露天矿山各生产环节的“动脉”,是露天矿山生产的重要环节,运输成本约占矿山开采总成本的一半以上。随着矿山由近地表凹陷开采转向深部凹陷开采,运输环境逐渐恶化,运输距离不断延长,运输风险、费用日益增加。因此,开展运输系统风险分析及路径优化研究,对降低事故风险,确保运输安全,减少运输成本具有重要意义。论文以国内某露天矿运输系统为研究对象,以降低系统风险和运输成本为目的,在现场调研的基础上,通过理论分析、模型构建、程序优化等方法,开展风险分析和路径优化研究,主要研究成果如下:（1）通过对露天矿运输系统路线分布及属性的现场踏勘,提取运输路线关键节点信息,划分路段,构建运输系统路网模型;将路网模型转化为边权矩阵,利用MATLAB编程搜索出任意采掘点到卸载点的可选运输路径,为运输系统风险分析及路径优化奠定基础。（2）在露天矿运输事故统计分析的基础上,探寻事故形成机理;引入了露天矿运输风险的“5M”影响因素,构建含有人的不安全行为（Man）、设备的不安全状态（Machine）、环境的不安全因素（Media）、安全管理的缺陷（Management）及运输危险物质因素（Material）等5个一级指标和17个二级指标在内的风险指标体系。（3）提出一种基于PSO-BP模型的露天矿运输风险评估方法,实现露天矿运输系统智能风险评估。以该露天矿运输系统的12条路线为训练样本,3条路线为测试样本,将风险指标体系的二级指标进行定量化处理,构建BP风险评估模型,利用PSO算法优化BP模型的权值,建立PSO-BP风险评估模型。依据模糊综合评判得出的风险分值,分别对PSO-BP模型与BP模型的训练和测试结果进行对比分析。结果表明:PSO-BP模型的评估结果基本符合现场实际情况,评估准确率明显高于BP模型。（4）研究了“单对单”节点间露天矿运输路径优化问题。针对露天矿实际生产情况,明确运输距离、运输费用及运输风险为露天矿运输的路径优化目标;在Dijkstra算法及风险评估的基础上,分别进行单目标路径优化;构建多目标路径优化数学模型,解决多个优化目标相互干扰的难题,利用灰色关联法求解露天矿运输多目标路径优化模型,遴选出最优路径。
敖庆有,王京伟,刘志华,何育伍[8]（2015）在《霍林河北露天煤矿五号路优化设计》文中研究表明针对北露天煤矿五号路位置特点,提出3套优化采区运输道路的设计方案,并通过经济、技术、安全等方面进行论证,确定道路改造的最优方案,以缩短运距,降低矿山运输费用。
邓超[9]（2015）在《宝日希勒露天矿多标段外包剥离工程计划优化研究》文中进行了进一步梳理露天矿多标段外包剥离工程在实际生产过程中存在剥离标段和排土标段的划分方案、运输系统布置、货流规划等不合理技术和经济问题,影响着露天矿的经济效益,解决这些问题可以避免设备在工作中的盲目性,提高设备工作效率,降低运输费用,实现露天矿运输的合理性、高效性、科学性和经济性,达到提高露天矿经济效益的目的。论文以宝日希勒露天矿多标段外包剥离的实际情况为研究对象,分析了影响剥离标段和排土标段划分的主要因素,采用层次分析法确定了剥离标段和排土标段的划分方案,布置了运输系统网络图,然后运用运筹学的方法对剥离物的流量和流向进行了优化研究,对宝日希勒露天矿多标段外包剥离工程计划方案进行了优化。论文的研究成果在宝日希勒露天矿得到了应用,不仅取得了良好的经济效益,而且取得了非常好的社会效益,为其他露天矿多标段外包剥离工程计划优化的研究提供了依据和参考。
张茂强[10]（2015）在《玉龙石膏矿区运输系统规划设计可行性研究》文中研究说明矿山运输系统是矿山露天生产的主要环节之一,其投资在整个矿山建设中占比较大,如决策失误,将造成重大损失。本文以玉龙石膏矿运输系统为研究对象,通过对国内外运输系统的现状及发展趋势、露天矿广泛应用的运输方式进行分析,结合玉龙石膏矿区建设条件,对比了单一公路运输、胶带运输和公路—破碎站—胶带联合运输三种运输方案,最终确定了矿山采用公路—破碎站—胶带联合运输方式。该运输系统具有如下特点：1、该运输方案,在前期投资和后期运行中,比单一公路运输具有很大的成本优势。2、相对于单一胶带运输,成本差别不大,但能更好适应矿区开采面的变化,缩短建设周期,克服地形多变,保证开采的连续性。3、从开采面至破碎站的公路运输部分,采用沿高程+1000米左右在青杠岗外围修建一条1.3km运矿路比直接从青杠岗开挖一条双壁沟修建一条0.8km运矿路,建设成本更低、更安全。4、该运输方式中的胶带运输部分借鉴了集团公司灰石矿山胶带运输机技术经验,利用重力势能发电,估计年发电量约300万度。5、该运输方式不仅能满足企业年产400万吨的运输需求,同时充分考虑了现代社会对企业环保、节能等的要求,体现了现代露天矿山运输系统高效、节能、低运费的发展方向。
二、大型露天矿运输道路工程质量及效益探讨（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、大型露天矿运输道路工程质量及效益探讨（论文提纲范文）
（1）粉煤灰-矿渣地聚合物的露天矿山运输道路筑路工艺（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究现状 |
| 1.2 研究内容及意义 |
| 2 露天矿运输道路与普通公路对比分析 |
| 2.1 露天矿山重载运输道路概况 |
| 2.2 露天矿山重载运输道路力学分析 |
| 2.3 露天矿山重载运输道路特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 粉煤灰-矿渣地聚合物强度规律试验研究 |
| 3.1 原材料 |
| 3.2 试验方案 |
| 3.3 粉煤灰-矿渣地聚合物力学特性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 地聚合物道路施工工艺及质量控制 |
| 4.1 重载道路施工工艺 |
| 4.2 原材料 |
| 4.3 施工常见问题与控制 |
| 4.4 试验路段铺筑 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 效益分析 |
| 5.1 人文效益 |
| 5.2 经济效益 |
| 5.3 环境效益 |
| 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 |
（2）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 |
（3）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 |
（4）基于多目标遗传算法的露天矿卡车调度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 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 露天矿卡车调度系统国内外发展现状 |
| 1.2.2 露天矿卡车调度优化国内外研究现状 |
| 1.2.3 研究现状述评 |
| 1.3 本文研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本文创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与算法 |
| 2.1 露天矿卡车调度问题概述 |
| 2.1.1 露天矿卡车调度概念与特点 |
| 2.1.2 露天矿卡车调度基本理论 |
| 2.2 多目标优化理论及多目标遗传算法 |
| 2.2.1 多目标优化理论 |
| 2.2.2 多目标遗传算法概述 |
| 2.3 多目标遗传算法介绍 |
| 2.3.1 多目标加权遗传算法 |
| 2.3.2 NSGA-Ⅱ算法 |
| 2.3.3 NSGA-Ⅲ算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 露天矿卡车调度多目标优化模型 |
| 3.1 露天矿卡车调度数学模型构建分析 |
| 3.1.1 卡车调度需求分析 |
| 3.1.2 调度运输模式分析 |
| 3.2 露天矿卡车调度单目标优化模型 |
| 3.2.1 卡车调度单目标优化模型目标函数 |
| 3.2.2 卡车调度单目标优化模型约束条件 |
| 3.3 露天矿卡车调度多目标优化模型 |
| 3.3.1 多目标优化模型目标函数构建 |
| 3.3.2 多目标优化模型约束条件 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于多目标遗传算法的卡车调度问题求解 |
| 4.1 算法关键问题设计 |
| 4.1.1 卡车调度问题编码 |
| 4.1.2 初始种群的产生 |
| 4.1.3 遗传算子的设计 |
| 4.1.4 约束处理 |
| 4.1.5 算法要点解析 |
| 4.2 单一矿石规划模拟算例 |
| 4.2.1 单一矿石模拟算例参数 |
| 4.2.2 多目标加权遗传算法求解 |
| 4.2.3 基于NSGA-II算法的求解 |
| 4.2.4 基于NSGA-III算法的求解 |
| 4.2.5 不同方法计算结果对比分析 |
| 4.3 矿岩混合规划模拟算例 |
| 4.3.1 矿岩混合模拟算例参数 |
| 4.3.2 基于NSGA-III的求解 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 河南M露天矿卡车调度优化与应用 |
| 5.1 河南M露天矿卡车调度概述 |
| 5.2 河南M露天矿智能调度系统 |
| 5.2.1 系统配置部署 |
| 5.2.2 系统功能简介 |
| 5.3 河南M露天矿调度优化应用 |
| 5.3.1 数据获取 |
| 5.3.2 优化结果 |
| 5.3.3 实时调度 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间研究成果 |
| 致谢 |
（5）哈尔乌素露天煤矿基于车流密度研究的端帮道路宽度优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 2 端帮路车流密度及道路通行能力研究 |
| 2.1 采剥物料研究 |
| 2.2 道路通行能力计算 |
| 2.3 年均计划进度下的车流量密度计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 端帮路道路宽度优化 |
| 3.1 道路宽度优化 |
| 3.2 边坡稳定性分析 |
| 3.3 端帮路道路宽度优化 |
| 3.4 经济效益分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 4 进一步靠帮开采下的车流量密度研究 |
| 4.1 端帮稳定性研究 |
| 4.2 靠帮后车流量密度研究 |
| 4.3 中间桥基本参数 |
| 4.4 不同中间桥高度下的靠帮开采可行性研究 |
| 4.5 进一步靠帮开采经济效益分析 |
| 4.6 不同中间桥高度下的开采方案对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）露天矿运输系统优化与卡车调度问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的来源、目的及意义 |
| 1.1.1 研究的来源和目的 |
| 1.1.2 问题的研究意义 |
| 1.2 研究背景及相关研究动态 |
| 1.2.1 露天矿开采工艺 |
| 1.2.2 露天矿生产调度问题的研究现状 |
| 1.2.3 其他车辆调度问题的相关研究 |
| 1.2.4 露天开采中间桥运输系统 |
| 1.3 本文的研究路线及主要工作 |
| 1.3.1 本文的研究路线 |
| 1.3.2 本文的主要工作 |
| 第2章 露天矿中间桥运输系统优化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 中间桥优势分析 |
| 2.3 中间桥运输优化模型 |
| 2.3.1 运距模型 |
| 2.3.2 二次剥离量计算模型 |
| 2.4 中间桥运输系统在复杂地质条件下的可行性分析 |
| 2.4.1 采场坑底水平高于内排基底水平 |
| 2.4.2 采场坑底水平低于内排基底水平 |
| 2.5 中间桥桥体稳定性 |
| 2.5.1 理论体系构建 |
| 2.5.2 车辆荷载下Fellenius改进算法 |
| 2.5.3 车辆荷载下Bishop改进算法 |
| 2.6 实例 |
| 2.6.1 安家岭露天矿生产条件 |
| 2.6.2 中间桥桥体稳定性研究 |
| 2.6.3 不同地质条件下适用性分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 露天矿卡车的运行条件和调度目标分析 |
| 3.1 露天矿间断式开采工艺与设备 |
| 3.1.1 露天开采工艺与“电铲－卡车”生产系统 |
| 3.1.2 露天矿运输路网与最优路径 |
| 3.1.3 露天矿开采中的采装和运输设备 |
| 3.1.4 露天矿开采工作面的推进及其对电铲采装的影响 |
| 3.2 卡车调度的条件和要求 |
| 3.2.1 天矿卡车调度与生产计划 |
| 3.2.2 卡车运行速度和路段运行时间 |
| 3.2.3 剥采比和矿石配比 |
| 3.2.4 卡车调度需要考虑的其它因素 |
| 3.3 卡车调度模型中的常见前提假设和优化目标 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 一类露天矿卡车调度问题的建模和优化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述和数学模型 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 问题的混合整数规划模型 |
| 4.3 问题的有效不等式、性质和上界 |
| 4.3.1 问题的有效不等式 |
| 4.3.2 最优解属性 |
| 4.3.3 问题上界 |
| 4.4 问题的启发式算法 |
| 4.4.1 构造启发式算法 |
| 4.4.2 改进策略 |
| 4.5 计算实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑煤质配比的露天矿卡车调度问题的建模和优化 |
| 5.1 问题描述与建模 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 问题的混合整数规划模型 |
| 5.2 问题的上界和有效不等式 |
| 5.2.1 问题的松弛模型和上界 |
| 5.2.2 问题的有效不等式 |
| 5.3 固定配车和补充配车相结合的调度方案 |
| 5.3.1 组合回路的概念 |
| 5.3.2 固定配车方案 |
| 5.3.3 补充配车问题 |
| 5.3.4 针对排土回路的补充配车方法 |
| 5.3.5 针对运煤回路的补充配车方法 |
| 5.4 针对突发情况的重调度 |
| 5.4.1 针对道路障碍的重调度 |
| 5.4.2 针对设备故障的重调度 |
| 5.5 卡车调度问题的其他要求及求解方法 |
| 5.5.1 考虑矿山运输路网流量平衡的露天矿卡车调度 |
| 5.5.2 设备操作时间波动与调度计划可靠性 |
| 5.6 数据实验 |
| 5.6.1 算法实现 |
| 5.6.2 算例来源 |
| 5.6.3 计算结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 露天矿生产管理信息系统与卡车调度决策支持系统 |
| 6.1 露天矿生产管理信息系统 |
| 6.1.1 露天矿生产管理涉及的信息类型 |
| 6.1.2 通信网络和设备 |
| 6.1.3 露天矿生产管理信息系统的功能 |
| 6.2 卡车调度决策支持系统 |
| 6.2.1 实时监控视图 |
| 6.2.2 自动调度操作方式 |
| 6.2.3 混合调度操作方式 |
| 6.2.4 在线调度操作方式 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻博期间发表和撰写的论文 |
| 作者攻博期间参与的科研项目和获奖 |
| 致谢 |
（7）露天矿山运输系统风险分析及路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRAC T |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风险因素研究现状 |
| 1.2.2 风险分析研究现状 |
| 1.2.3 路径优化研究现状 |
| 1.2.4 既有研究不足 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第二章 露天矿山运输系统路网模型构建及路线方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 露天矿山工程概况及运输系统特点 |
| 2.2.1 露天矿山工程概况 |
| 2.2.2 露天矿山运输系统特点 |
| 2.3 露天矿山运输系统路网模型构建 |
| 2.3.1 运输系统路网组成 |
| 2.3.2 运输系统路网图的生成 |
| 2.4 运输路线方案 |
| 2.4.1 运输系统路网图的描述方法 |
| 2.4.2 路网图在计算机中的存储方式 |
| 2.4.3 露天矿山运输可选路径 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 露天矿山运输系统风险指标体系构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 露天矿山运输系统事故统计 |
| 3.3 运输系统典型事故类型分析 |
| 3.3.1 车辆碰撞、倾翻事故 |
| 3.3.2 机械伤害事故 |
| 3.3.3 火灾（爆炸）事故 |
| 3.3.4 其他事故 |
| 3.4 露天矿山运输事故成因分析 |
| 3.5 运输事故影响因素分析—“5M”因素 |
| 3.5.1 人的不安全行为（Man） |
| 3.5.2 设备的不安全状态（Machine） |
| 3.5.3 环境的不安全因素（Media） |
| 3.5.4 安全管理缺陷（Management） |
| 3.5.5 运输物质因素（Material） |
| 3.6 运输系统风险指标体系构建 |
| 3.6.1 风险指标体系的构建原则 |
| 3.6.2 风险指标体系构建 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于PSO-BP神经网络的露天矿山运输系统风险评估模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 BP神经网络风险评估模型 |
| 4.2.1 BP神经网络概述 |
| 4.2.2 BP神经网络的学习过程 |
| 4.2.3 BP神经网络设计 |
| 4.3 粒子群算法优化BP神经网络风险评估模型 |
| 4.3.1 粒子群优化算法 |
| 4.3.2 粒子群优化BP神经网络权值 |
| 4.3.3 粒子群优化BP神经网络模型构建 |
| 4.4 样本数据确定 |
| 4.4.1 输入数据 |
| 4.4.2 输出数据 |
| 4.5 PSO-BP神经网络在运输系统风险评估中的应用 |
| 4.5.1 样本数据确定 |
| 4.5.2 模型参数确定 |
| 4.5.3 风险评估结果分析 |
| 4.5.4 评估模型预测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 露天矿山运输系统路径优化研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 运输系统路径优化基础 |
| 5.2.1 路径优化特点 |
| 5.2.2 路径优化关键要素 |
| 5.2.3 路径优化流程 |
| 5.3 运输系统优化目标建立 |
| 5.3.1 运输距离 |
| 5.3.2 运输费用 |
| 5.3.3 运输风险 |
| 5.4 露天矿山运输单目标路径优化 |
| 5.4.1 单目标路径优化算法 |
| 5.4.2 路网弧权值的确定 |
| 5.4.3 单目标路径优化应用 |
| 5.5 露天矿山运输多目标路径优化 |
| 5.5.1 数学模型建立与分析 |
| 5.5.2 多目标算法的求解 |
| 5.5.3 多目标路径优化应用 |
| 5.6 优化结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）霍林河北露天煤矿五号路优化设计（论文提纲范文）
| 1 优化设计背景 |
| 2 优化设计方案 |
| 2.1 降段方案 |
| 2.2 掏槽方案 |
| 2.3 综合方案 |
| 3 优缺点及经济效益分析 |
| 3.1 优缺点分析 |
| 3.2 经济效益分析 |
| 3.3 优化设计后现状 |
| 4 结论 |
（9）宝日希勒露天矿多标段外包剥离工程计划优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 宝日希勒露天矿矿床地质模型的构建 |
| 2.1 地质概况 |
| 2.2 开采设计 |
| 2.3 开采现状 |
| 2.4 模型的建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 宝日希勒露天矿剥、采、排工程计划方案 |
| 3.1 宝日希勒露天矿剥、采工程计划方案 |
| 3.2 宝日希勒露天矿排土场发展计划 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 宝日希勒露天矿剥离标段、排土标段数量的确定 |
| 4.1 剥离标段划分的影响因素 |
| 4.2 排土标段划分的影响因素 |
| 4.3 剥离标段和排土标段划分数量的确定 |
| 4.3.1 层次分析法的介绍 |
| 4.3.2 剥离标段划分数量的确定 |
| 4.3.3 排土标段划分数量的确定 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 宝日希勒露天矿剥离标段、排土标段划分方案的研究 |
| 5.1 剥离标段、排土标段的划分方式 |
| 5.2 剥离标段的划分方案 |
| 5.3 排土标段的划分方案 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 宝日希勒露天矿剥离标段与排土标段对应关系优化 |
| 6.1 运输系统布置方案研究 |
| 6.1.1 运输系统的组成及建立 |
| 6.1.2 运输系统的布置方案 |
| 6.2 剥离标段和排土标段优化方法的介绍 |
| 6.3 货流规划优化模型的建立 |
| 6.4 剥离标段与排土标段对应关系优化 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）玉龙石膏矿区运输系统规划设计可行性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 露天矿山运输系统国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 露天矿运输系统发展与现状 |
| 1.2.2 世界露天矿山运输系统的发展与现状 |
| 1.2.3 国内矿山运输系统的发展与现状 |
| 1.3 露天矿山运输系统 |
| 1.3.1 铁路运输 |
| 1.3.1.1 露天矿铁路运输分类 |
| 1.3.1.2 露天矿铁路运输优点 |
| 1.3.1.3 露天矿铁路运输缺点 |
| 1.3.2 公路运输 |
| 1.3.2.1 公路运输优点 |
| 1.3.2.2 公路运输缺点 |
| 1.3.3 胶带运输机运输 |
| 1.3.3.1 胶带运输分类 |
| 1.3.3.2 胶带运输优点 |
| 1.3.3.3 胶带运输缺点 |
| 1.3.4 联合运输 |
| 1.3.4.1 汽车—铁路联合运输 |
| 1.3.4.2 汽车(铁路)—破碎站—胶带运输机联合运输 |
| 1.3.4.3 汽车(铁路)—箕斗联合运输 |
| 1.3.4.4 汽车(铁路)—平硐—溜井联合 |
| 1.3.5 重力运输 |
| 1.4 编制依据和原则 |
| 1.4.1 编制依据 |
| 1.4.2 编制原则 |
| 2 玉龙石膏矿运输系统建设条件 |
| 2.1 矿区概况 |
| 2.1.1 位置、交通 |
| 2.1.2 矿区气象及地表水体 |
| 2.1.3 矿区水文地质概述 |
| 2.1.4 矿区地质概况 |
| 2.2 矿区总体规划 |
| 2.2.1 矿区总体设计 |
| 2.2.2 矿山开采 |
| 2.3 矿区建设技术条件 |
| 2.3.1 矿区地形地貌 |
| 2.3.2 矿区水文条件 |
| 2.3.3 矿区气象条件 |
| 2.3.4 区域水文地质特征 |
| 2.3.5 工程地质 |
| 2.3.6 环境地质 |
| 3 运输系统工艺选择 |
| 3.1 工艺选择原则 |
| 3.2 工艺的初步选择 |
| 3.2.1 确定工艺方向 |
| 3.2.2 工艺需满足条件 |
| 3.3 单一公路运输 |
| 3.3.1 该方案前期投资 |
| 3.3.2 该方案后期运行费用 |
| 3.3.3 该方案优缺点 |
| 3.4 单一胶带运输 |
| 3.4.1 该方案前期投资 |
| 3.4.2 该方案后期运行费用 |
| 3.4.3 该方案优缺点 |
| 3.5 公路—破碎站—胶带联合运输 |
| 3.5.1 该方案前期投资 |
| 3.5.2 该方案后期运行费用 |
| 3.5.3 该方案特点 |
| 3.6 工艺的确定 |
| 4 运输系统工艺布置 |
| 4.1 破碎站位置的确定 |
| 4.2 运矿道路的方案确定 |
| 4.3 工艺布置与参数 |
| 4.4 环境影响评价 |
| 4.4.1 主要污染源及污染物 |
| 4.4.2 污染预防和控制措施 |
| 4.5 节约能源 |
| 4.5.1 能源消耗 |
| 4.5.2 势能发电 |
| 4.6 安全与职业健康 |
| 4.6.1 安全 |
| 4.6.2 职业健康 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、大型露天矿运输道路工程质量及效益探讨（论文参考文献）
- [1]粉煤灰-矿渣地聚合物的露天矿山运输道路筑路工艺[D]. 赵兆龙. 中国矿业大学, 2021
- [2]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
- [3]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)
- [4]基于多目标遗传算法的露天矿卡车调度优化研究[D]. 张明. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [5]哈尔乌素露天煤矿基于车流密度研究的端帮道路宽度优化[D]. 刘利杰. 中国矿业大学, 2019(01)
- [6]露天矿运输系统优化与卡车调度问题研究[D]. 常永刚. 沈阳工业大学, 2018(11)
- [7]露天矿山运输系统风险分析及路径优化研究[D]. 张彩杰. 华南理工大学, 2016(02)
- [8]霍林河北露天煤矿五号路优化设计[J]. 敖庆有,王京伟,刘志华,何育伍. 露天采矿技术, 2015(11)
- [9]宝日希勒露天矿多标段外包剥离工程计划优化研究[D]. 邓超. 辽宁工程技术大学, 2015(03)
- [10]玉龙石膏矿区运输系统规划设计可行性研究[D]. 张茂强. 西南科技大学, 2015(04)