به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

gwo algorithm

در نشریات گروه مهندسی معدن
تکرار جستجوی کلیدواژه gwo algorithm در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه gwo algorithm در مقالات مجلات علمی
  • علی عالی انوری*، مجید نوریان بیدگلی، محسن آل بویه

    چیدمان ابزار برش در کله حفار ماشین TBM به عنوان یکی از عوامل موثر بر افزایش راندمان عملیات حفاری، عمرمفید TBM، عملکرد مناسب ابزار برش و کاهش هزینه های حفاری محسوب می شود. در طراحی چیدمان ابزار برشTBM  یک مساله بهینه سازی دارای چند هدف با قیود غیرخطی مطرح است که این مساله باعث بروز پیچیدگی محاسباتی در فرآیند طراحی می شود. در این پژوهش به هدف ارزیابی تاثیر چیدمان ستاره ای ابزار برش بر عملکرد ماشین TBM، مدل عددی با بهره گیری از الگوریتم بهینه سازی فراابتکاری گرگ های خاکستری GWO برای طراحی چیدمان ستاره ای توسعه داده شده است. همچنین دو نوع چیدمان ستاره ای (1- ستاره ای 8 پر، 2- ستاره ای 12 پر) با بهره گیری از مدل ارایه شده و طراحی و عملکرد ماشین TBM مورد ارزیابی قرار گرفته است. به جهت ارزیابی عملکرد مدل طراحی توسعه داده شده، فرآیند طراحی چیدمان ابزار برش در کله حفار یک نمونه اجرایی TBM سنگ مورد ارزیابی قرار گرفته است. بر اساس نتایج حاصل مشخص می شود که نیروی جانبی کل دستگاه Fs بر اساس چیدمان بهینه ستاره ای 8 پر ابزار برش 88/78 درصد نسبت به چیدمان اصلی ابزار برش و میزان گشتاور خروج از مرکز به میزان 03/15 درصد کاهش یافته است.  همچنین با ارزیابی نتایج حاصل از عملکرد ماشین TBM با چیدمان بهینه ستاره ای 12 پر مشخص شد که نیروی جانبی کل دستگاه Fs بر اساس چیدمان بهینه ستاره ای 12 پر ابزار برش 89/87 درصد نسبت به چیدمان اصلی ابزار برش و میزان گشتاور خروج از مرکز به 68/23 درصد کاهش یافته است. از مقایسه نتایج حاصل از عملکرد دستگاه TBM با چیدمان ستاره ای 8 پر و چیدمان ستاره ای 12 پر مشخص شد که ماشین TBM با چیدمان ستاره ای 12 پر ابزار برش دارای عملکرد بهتری بوده است. بر اساس نتایج حاصل مشخص می شود که چیدمان ستاره ای بهینه ابزار برش در کله حفار ماشین TBM از نقطه نظر مهندسی حفاری (افزایش بازده و پیشروی حفاری) موجب ارتقای عملکرد TBM  شده است. مهم ترین نتیجه حاصل از این پژوهش ارایه یک مدل عددی کارآمد برای طراحی چیدمان ستاره ای بهینه ابزار برش در ماشین TBM بر اساس الگوریتم بهینه سازی GWO بوده است. مدل ارایه شده قابلیت پیاده سازی تحت شرایط مختلف عملیاتی و برای انواع مختلف ماشین های TBM را دارا بوده است.

    کلید واژگان: دستگاه حفاری تونل، TBM، ابزار برش، چیدمان ستاره ای، الگوریتم GWO
    Ali Alianvari *, Majid Nourian, Mohsen Albouyeh
    Objective

     The cutting tool layout in the TBM cutter head is considered one of the most effective factors in improving the efficiency of boring operations, the TBM service life, the proper performance of the cutting tool, and reducing drilling costs.

    Method

    In the design process of the TBM cutting tool layout, we faced a multi-objective optimization problem with nonlinear constraints, which caused computational complexity. In the present research, in order to evaluate the impact of cutting tool star layout on TBM performance, a numerical model has been developed using meta-heuristic GWO to design a star layout. Also, two types of star layouts (1: 8-pointed star, 2: 12-pointed star) were designed using the presented model, and the TBM performance was evaluated.

    Findings

    In order to evaluate the performance of the developed design model, the layout design process of the cutting tool in the cutter head of an operational TBM sample was evaluated. Based on the results, it is determined that based on the optimal 8-pointed star layout of the cutting tool, the lateral force Fs has decreased by 78.88% compared to the original layout of the cutting tool, and the eccentricity torque has decreased by 15.03%. Also, by evaluating the performance results of the TBM with optimal 12-pointed star layout, it was determined that the total lateral force Fs decreased by 87.89% based on the optimal 12-pointed star cutting tool layout compared to the original cutting tool layout and the eccentricity torque is reduced by 23.68%. From the comparison of the performance results of the TBM with an 8-pointed star layout and a 12-pointed star layout, it was found that the TBM with a 12-pointed star layout showed better performance. Based on the results, it is clear that the optimal star layout of the cutting tool in the TBM cutter head has improved the TBM performance from the point of view of drilling engineering (increasing efficiency and drilling progress). The most important result of this research included providing an efficient numerical model for designing the optimal star layout of the TBM cutting tool based on the grey wolf optimization algorithm. The presented model can be implemented under different operating conditions and for different types of TBMs.

    Keywords: Tunnel Boring Machine, TBM, Cutting Tool, Star Layout, Cutter Head, GWO Algorithm
  • Mohsen Alebouyeh, Majid Noorian-Bidgoli *, Ali Aalianvari
    The arrangement and layout of cutting tools in the cutter head are among the most critical factors affecting the performance of the Tunnel Boring Machine (TBM). These factors directly impact the drilling operation efficiency, the TBM's useful lifespan, and the cutting tool's overall performance. In general, designing the cutting tool layout poses a multi-objective optimization challenge with non-linear constraints, resulting in computational complexity during the design process. Researchers have faced significant challenges in developing efficient computational models for designing cutting tool layouts in TBMs due to the complexities arising from the technical requirements of TBM structures and drilling engineering constraints. In this study, the primary aim is to assess the influence of different cutting tool layouts on TBM performance. To achieve this, a numerical model has been created, employing the Grey Wolf Optimization (GWO) metaheuristic algorithm to design three types of layouts: stochastic, spiral, and star. To evaluate the performance of the developed design model, a practical TBM for rock excavation was selected, and the process of designing the cutting tool layout in its cutter head was analyzed. According to the research findings, it is evident that the TBM's performance has shown remarkable improvement with all three types of cutting tool layouts: stochastic, spiral, and star, compared to the original setup. The results indicate that the TBM with a stochastic cutting tool layout outperformed the spiral and star layouts, achieving an approximately 8% reduction in the overall lateral force compared to the star layout, and a 10% reduction compared to the spiral layout. Furthermore, the stochastic layouts led to an 11% decrease in eccentric torque compared to the star layout, and a 14% decrease compared to the spiral layout. After analyzing the results and assessing the TBM's performance under the spiral and star layouts, it was evident that the TBM with the star cutting tool layout outperformed the spiral layouts. The star layout resulted in a more significant reduction, approximately 4%, in the overall lateral force of the TBM and a 2.5% decrease in the eccentric torque compared to the spiral layouts. The most crucial outcome of this research was the successful development of an efficient numerical model for designing optimal cutting tool layouts, including stochastic, spiral, and star layouts in the TBM cutter head, utilizing the GWO algorithm. The proposed model exhibited versatility, making it applicable to different operational conditions and various types of TBMs.
    Keywords: Tunnel Boring Machine (TBM), Machine Learning Modeling, Stochastic Layout, Star Layout, Spiral Layout, GWO Algorithm
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال