CN101086208A - 全断面岩石掘进机刀具布置优化设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种掘进机盘刀布置优化设计方法，涉及不可微、多模态的盘刀布置问题的优化设计方法，尤其是适用于全断面岩石掘进机刀具布置优化设计。一种全断面岩石掘进机的刀具布置设计方法，首先要确定盘形滚刀在刀盘上的位置及刀盘整体技术性能参数，根据工程实际中全断面岩石掘进机的刀具布置的技术要求，建立带复杂性能约束的非线性多目标刀具布置优化模型；建立刀具布置极径、极角计算的分阶段优化设计模型；将刀具极径和盘刀极角作为设计变量，采用遗传算法求解。本发明快速有效的确定刀具在刀盘上的优化布置位置，使得刀盘受到的外力和外力矩很小，从而延长掘进机刀盘、刀具以及刀盘大轴承寿命，缩短设计周期，提高设计效率。

Description

全断面岩石掘进机刀具布置优化设计方法

技术领域

本发明一种掘进机盘刀布置优化设计方法，涉及不可微、多模态的盘刀布置问题的优化设计方法，尤其是适用于全断面岩石掘进机刀具布置优化设计。

背景技术

全断面岩石掘进机(TBM)是一种隧道掘进的大型专用工程机械，广泛用于地铁、铁路、公路、市政、水电隧道工程。TBM价格昂贵，一般每台上亿人民币，近年来，随着我国隧道工程项目越来越多，TBM的需求量也越来越大。但目前我国的TBM尚处于引进消化阶段，加大TBM的理论研究和开发力度势在必行。其中刀具在刀盘上的布置是掘进机设计的核心技术。合理的刀具布置关系到刀具和刀盘大轴承寿命、掘进机震动、噪音。

TBM刀盘的刀具布置优化设计与刀盘外载、施工要求、岩石状况、盘刀楔形刀圈楔入岩体产生破碎的机理、刀盘上盘刀受力模型以及TBM施工预测模型紧密相关，上述因素互相关联，相互影响，是进行TBM刀盘的刀具布置优化设计的基础。

关于TBM刀盘的刀具布置的研究，在国外文献中，多从理论上研究了掘进机盘刀施工参数模型，主要包括单因素预测模型、综合预测模型(CSM模型和NTNU模型)，上述模型给出了盘刀在刀盘上的受力与施工参数之间的关系，而没有涉及刀盘上刀具布置设计方法的研究。在国内，中国专利号：200320122509.0，专利名称为：“复合式盾构机”，该专利自述为：“本实用新型复合式盾构机，……，在盘面面板上交叉装有二十二把十七英寸背装式滚刀和先行刀，在二条幅板两侧不均匀地安装二十四把可拆刮刀，在刀盘外缘上镶嵌由硬质合金抗磨刀组成的边刀，在刀盘盘体前沿外缘的径向部位上装有仿行刀”。中国专利号：00223171.9，专利名称为：“多功能全断面隧道盾构机”，该专利自述为：“为达到隧道全断面凿岩目的，将机头平面划分为26层，总计80套凿岩机具，在第一层(即机头最大尺寸)上布置安装15套凿岩机具，第二层布置安装10套凿岩机具，第三层为6套，……第26层为1套，每层间均采用交叉递减法分布安装，其优点是实施全断面凿岩效果好，空间位置大凿岩机好安装。……，在机头平面上切割刀具的分布与凿岩类似，它是将机头平面划分为7层，布置22套刀具，第1层布置安装6套切割刀具，第2层6套，第3层4套……第7层1套，也是采用交叉递减布置安装”。上述国内专利“复合式盾构机”和“多功能全断面隧道盾构机”仅给出了盾构机确定的刀具布置的数量，未说明如何确定刀具在刀盘上具体位置的方法，未研究如何针对不同的岩石地质条件和施工参数进行刀盘上刀具的自动化布置设计方法。

综上所述，国内外学者在破岩机理、掘进机刀盘受力计算以及掘进机刀盘上刀具选型方面的研究取得了一些初步研究成果，但还未见从布局优化角度进行刀具优化布置设计方法研究。

发明内容

本发明的目的是针对应用于岩石地层的全断面掘进机的刀具布置问题，提供一种刀具布置优化设计方法来确定刀具在刀盘上的安装位置。该方法可以为典型地层的全断面掘进机刀盘布置问题快速有效的提供刀具在刀盘上的优化布置位置，尽可能的减少刀盘受到的外力和外力矩，延长掘进机刀盘、刀具以及刀盘大轴承寿命，减轻掘进机震动，降低噪音，缩短全断面岩石掘进机研制周期，提高设计效率。

本发明内容采用的技术方案：给出了一种全断面岩石掘进机的刀具布置优化设计方法，来确定盘形滚刀在刀盘上的位置及刀盘整体技术性能参数，其特征在于，主要分为以下几步：

a)根据工程实际中全断面岩石掘进机的刀具布置的技术要求，建立带复杂性能约束的非线性多目标刀具布置优化模型；

b)根据刀具布置优化模型，在该模型目标函数及其约束条件分析的基础上，建立刀具布置极径、极角计算分阶段优化设计模型；

c)根据刀具极径布置优化设计模型，将刀具极径作为设计变量，采用遗传算法求解，用实数编码机制，获取刀具极径位置以及刀间距和破岩量大小：

d)根据盘刀极角布置优化设计模型和盘刀极径的优化位置，将盘刀极角作为设计变量，采用遗传算法求解，用实数编码机制，获取刀具极角位置及刀盘总体的干涉量、侧向力、牵连惯性力、质心位置和倾覆力矩大小；

如上所述的带复杂性能约束的非线性多目标刀具布置优化模型，包括：

1)列出盘刀布置优化设计问题的多目标函数，由如下公式确定：

$\underset{x\∈D}{\min }y=f\left(x\right)=(f_1\left(x\right),f_2\left(x\right)f_3\left(x\right),f_4\left(x\right))$

式中：x＝{x₁，x₂，...，x_n)，x_i＝{ρ_i，θ_i}，i＝1，2...n表示设计变量的向量，D表示变量的可行域，y表示目标函数向量。如图1-图3所示，f₁(x)为刀盘受到的侧向力F_s，f₂(x)为盘刀运动的牵连惯性力F_e，f₃(x)为所有盘刀受到的垂直力F_v对刀盘回转中心o产生的合力矩M_v。f₄(x)为所有盘刀破岩量的方差E(x)，是衡量所有盘刀破岩量的差异，由如下公式确定：

$E\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(V_i-\stackrel{-}{V})}^2$

式中：V_i表示盘刀Cut_i的破岩量，如图4-图9所示，盘刀Cut_i在刀盘旋转一周破岩的岩石体积V_i，表示为：

$V_i=2\mathrm{\π}{\mathrm{\ρ}}_i{A}_i=\frac{4\mathrm{\π}{\mathrm{\ρ}}_i{h}^2\tan \mathrm{\β}(S_{i(i+1)}+S_{(i-1)i})-\mathrm{h\π}{\mathrm{\ρ}}_i({S^2}_{i(i+1)}+{S^2}_{(i-1)i})}{4h\tan \mathrm{\β}}$

公式中：S_i(i+1)为相邻两盘刀Cut_i、Cut_i+1的刀间距，h为盘刀的切深，β为盘刀的岩石破碎角，ρ_i，为第i把盘刀的安装半径。

表示平均破岩量，由如下公式确定：

$\stackrel{-}{V}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{V}_i}{n}$

2)列出盘刀布置优化设计问题的非线性约束函数，由如下公式确定：

盘刀之间、盘刀与刀盘本体之间的不干涉要求(简称刀盘总体的不干涉约束)：

$g_1\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=i+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{V}_{\mathrm{ij}}\≤0$

刀间距要求：

$g_2\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}(S_{i(i+1)}-2h\tan \mathrm{\β})\≤0$

质心分布要求：

g₃(x)＝|C_x-x_e|-δx_e≤0

g₄(x)＝|C_y-y_e|-δy_e≤0

式中：ΔV_ij表示盘刀Cut_i、Cut_j之间的干涉体积，i≠j，其中当i＝0，ΔV_0j(j＝1，2…n)表示盘刀Cut_i与刀盘本体的干涉量。S_i(i+1)为相邻两盘刀Cut_i、Cut_i+1的刀间距，h为盘刀的切深，β为盘刀的岩石破碎角。(C_x，C_y)为刀盘总体质心位置的实际值，(x_e，y_e)为刀盘总体质心位置的期望值，(δx_e，δy_e)为刀盘总体质心位置误差的许用值。

上述全断面岩石掘进机刀具布置设计问题含有多个相互冲突的目标函数(如刀盘受到的侧向力、牵连惯性力)，约束条件复杂，既有显式约束(如刀间距约束要求)，也有隐式约束(如不干涉要求)，属NP难问题，属于多峰、非连续、非线性的多目标优化问题，求解困难。对于此类多目标优化问题，目前采用的方法主要有：统一目标法和目标转换法。统一目标法是将各个目标函数通过各种方式(如加权组合法、目标规划法、功效系数法)统一到一个总的目标函数，即将多目标问题转换为单目标问题。目标转换法是根据目标函数之间的相互重要性进行排序，然后依次求解。本发明提出的极径极角求解策略的基本思想来源于两方面：一是多目标处理方法中的目标转换法；二是工程实际中的“分而治之”策略；但本发明所提出的求解策略与目标转换法有所不同，本发明的极径求解中的破岩量目标函数仅与极径设计变量有关，而与极角设计变量无关，而目标转换中的各个目标函数之间一般都与所有设计变量有关，所以实施起来比较困难；此外，本发明的两阶段求解策略与实际工程中的“分而治之”策略相一致，便于在实际工程中实施。而且由于除破岩量目标函数之外的其他目标函数都与极径、极角设计变量有关，所以无法先考虑极角变量以及相应的目标函数；而同时考虑所有设计目标和设计变量，若在不满足极径要求的前提下，在刀具优化过程中进行极角设计是没有工程实际价值的。

如上所述的刀具布置极径、极角计算分阶段优化设计模型，通过以下步骤确定：

1)刀具极径布置优化设计：刀具极径布置优化设计阶段仅考虑所有待布刀具的极径设计变量，刀具极径布置优化设计的优化模型由如下公式确定：

$\underset{x_{\mathrm{\ρ}}\∈D}{\min }y=f_4\left(x_p\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(V_i-\stackrel{-}{V})}^2$

$s.t.g_1\left(x_p\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}(S_{i(i+1)}-2h\tan \mathrm{\β})\≤0$

式中：f₄(x_ρ)为所有刀具破岩量的方差，是衡量所有刀具破岩量的差异，x_ρ＝(ρ₁，ρ₂，…，ρ_n)为刀具极径设计变量的向量，其中ρ_i∈(0，R]，R为刀盘的半径。g₁(x_ρ)为刀盘上所有盘刀之间的刀间距约束函数。

2)刀具极角布置优化设计：在刀具极径布置优化设计基础上，考虑权利要求2所述的数学模型中剩余的目标函数和约束条件。剩余目标函数包括刀盘总体所受的侧向力、刀盘总体所受的牵连惯性力和刀盘总体所受的倾覆力矩，剩余约束条件包括刀盘总体的不干涉约束和刀盘总体的质心分布要求，刀具极角布置优化设计的数学模型由如下公式确定：

$\underset{x_{\mathrm{\θ}}\∈D}{\min }y=f\left(x_{\mathrm{\θ}}\right)=(f_1\left(x_{\mathrm{\θ}}\right),f_2\left(x_{\mathrm{\θ}}\right),f_3\left(x_{\mathrm{\θ}}\right))$

$s.t.g_1\left(x_{\mathrm{\θ}}\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=i+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{V}_{\mathrm{ij}}\≤0$

g₂(x_θ)＝|C_x-x_e|-δx_e≤0

g₃(x_θ)＝|C_y-y_e|-δy_e≤0

式中：x_θ＝(θ₁，θ₂，…，θ_n)刀具极角设计变量的向量，其中θ_i∈[0，2π)，f₁(x_θ)为刀盘总体受到的侧向力F_s，f₂(x_θ)为刀盘总体的牵连惯性力F_e，f₃(x_θ)为刀盘总体受到的合力矩M_v。g₁(x_θ)为刀盘总体的不干涉约束函数，g₂(x_θ)、g₃(x_θ)为刀盘总体的质心分布约束函数。

根据刀具极径布置优化设计模型，采用遗传算法获取刀具极径位置以及刀间距和破岩量大小，将刀具极径作为设计变量，采用实数编码机制，采用遗传算法的操作：简单的两点交叉、按位随机变异和线性排序选择算子，将盘刀破岩量差异值作为遗传算法的适应度函数值，采用遗传算法(也可采用其他优化算法)求出盘刀极径的优化位置，其适应度函数定义为；

$F\left(x_{\mathrm{\ρ}}\right)=E\left(x_{\mathrm{\ρ}}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(V_i-\stackrel{-}{V})}^2$

公式中V_i为盘刀Cut_i的破岩量，

为所有盘刀的平均破岩量，x_ρ＝(ρ₁，ρ₂，…，ρ_n)为一盘刀极径方案。

根据刀具极角布置优化设计模型，采用遗传算法获取刀具极角位置及刀盘总体的干涉量、侧向力、牵连惯性力、质心位置和倾覆力矩大小，根据盘刀极径的优化位置，将盘刀极角作为设计变量，采用实数编码机制，采用遗传算法的操作：简单的两点交叉、按位随机变异和线性排序选择算子，将盘刀破岩量差异值作为遗传算法的适应度函数值，采用遗传算法(也可采用其他优化算法)求出盘刀极径的优化位置，适应度函数定义为；

F(x_θ)＝ω₁f₁(x_θ)+ω₁f₂(x_θ)+ω₁f₃(x_θ)

公式中，f₁(x_θ)为刀盘受到的侧向力F_s，f₂(x_θ)为盘刀运动的牵连惯性力F_e，f₃(x_θ)为所有盘刀受到的垂直力F_v对刀盘回转中心o产生的合力矩M_v，ω₁，ω₂，ω₃表示不同的目标优化权重，x_θ＝(θ₁，θ₂，…，θ_n)为一盘刀极角布置方案。

本发明的效果是根据盘刀布置的技术要求，建立带复杂性能约束的多目标盘刀布置优化模型，给出极径极角分阶段求解策略和刀盘上不等刀间距的盘刀破岩量的计算方法，并采用遗传算法进行求解。与传统的经验设计方法相比，本发明提供了一种自动化的全断面岩石掘进机刀具布置设计方法，针对典型岩石地层，可以快速有效的确定刀具在刀盘上的优化位置，使得刀盘受到的外力和外力矩很小，避免刀具、刀盘以及刀盘大轴承异常损坏，从而延长掘进机刀盘、刀具以及刀盘大轴承寿命，减轻掘进机震动，降低噪音，缩短全断面岩石掘进机研制周期，提高设计效率。

附图说明

图1为刀具在刀盘上的俯视投影简图，其中x表示坐标系x轴，y表示坐标系y轴，O表示坐标系圆点，ρ表示刀具的极径，θ表示刀具的极角；

图2为表示正刀的侧视投影简图，其中F_v表示正刀受到的垂直力，F_s表示正刀受到的侧向力，F_e表示正刀受到的牵连惯性力，z表示坐标系z轴，O表示坐标系圆点；

图3为表示边刀的侧视投影简图，其中F_v表示边刀受到的垂直力，F_s表示边刀受到的侧向力，F_e表示边刀受到的牵连惯性力，z表示坐标系z轴，O表示坐标系圆点，ρ_i表示边刀的极径，L₁表示第一把边刀的极径，r表示刀盘的圆角半径，O_r表示刀盘的圆角的圆心，γ为边刀的安装角；

图4为相邻两盘形滚刀破岩区域不相交的工作状况示意图，其中，(i-1)和i表示盘形滚刀的编号；

图5为相邻两盘形滚刀破岩区域刚好相交的工作状况示意图，其中，(i-1)和i表示盘形滚刀的编号；

图6为相邻两盘形滚刀破岩区域交叉的工作状况示意图，其中，(i-1)和i表示盘形滚刀的编号；

图7为相邻三盘形滚刀破岩工作状况示意图，其中，(i-1)、(i+1)和i表示盘形滚刀的编号，S_(i+1)i表示第(i-1)把盘刀与第i把盘刀的刀间距，S_i(i+1)表示第(i+1)把盘刀与第i把盘刀的刀间距；

图8为图7中的ΔO_iB’B的放大示意图；

图9为图7中的ΔEDB的放大示意图；

图10为求解得到的刀具布置方案二维图，其中，1为求解得到的待布正刀和边刀，2为人孔，3为刮刀及出渣口，4为中心刀，5为刀盘外侧，外侧到刀盘内侧的部分用来安装边刀，6为刀盘内侧，内侧到刀盘中心的部分安装正刀；

图11为极径求解过程中破岩量差异变化曲线图，其中，n为迭代次数，E为盘刀破岩量差异；

图12为极角求解过程中，侧向力变化曲线图，其中，n为迭代次数，F_s表示刀盘总体受到的侧向力；

图13为极角求解过程中，惯性力变化曲线图，其中，n为迭代次数，F_e表示刀盘总体受到的牵连惯性力；

图14为极角求解过程中，垂直力矩变化曲线图，其中，n为迭代次数，M_v表示刀盘总体受到的垂直力矩；

图15为极角求解过程中，干涉量变化曲线图，其中，n为迭代次数，V表示刀具之间以及刀具与刀盘边界的干涉量；

图16为极角求解过程中，质心变化曲线图，其中，n为迭代次数，C表示刀盘总体的质心。

具体实施方式

结合附图详细说明本发明的实施，本发明以某引水隧道工程的地质条件为例，在面板式刀盘上布置51把盘刀，中心刀8把，边刀11把，正刀32把，已知条件如下：①地质参数：岩石无侧限抗剪强度τ＝8(MPa)，岩石单轴抗压强度σ＝80(MPa)，②掘进机刀盘基本参数：刀盘的半径R＝4.015m，刀盘的转速ω＝6(r/min)＝0.6283rad/s，盘刀的质量M＝200kg，盘刀的直径集合D＝19英寸＝483mm，盘刀的切深h＝10mm，盘刀的岩石破碎角β＝1.3734rad，盘刀与岩石面压痕包角＝0.28878 rad，刀具刃角α＝2.09434 rad，人洞的半径为200mm，根据工程技术要求中心刀的位置固定，固定的中心刀的位置见表1所示，人洞的位置见表2所示，刮刀及出渣口的尺寸和位置见表3所示。对整体刀具布置技术要求如下：刀盘总体质心位置的期望值(x_e＝0mm，y_e＝0mm)，刀盘总体质心位置误差的许用值(δx_e＝5mm，8y_e＝5mm)，各刀具之间不干涉。求满足不干涉要求、刀间距要求、质心分布要求且使刀盘侧向力、牵连惯性力、倾覆力矩和盘刀破岩量方差最小的刀具布置。

本发明数据为在主频Intel P4 1700MHz，内存ddr 512M的微机上的计算结果。求解的主要步骤如下：

(1)基于本发明给出的刀具极径布置优化设计模型，将刀具极径作为设计变量，采用遗传算法进行求解，采用实数编码机制，采用遗传算法的操作是：两点交叉、按位随机变异和线性排序选择算子，群体规模大小为50，最大进化代数为2000，将盘刀破岩量差异值作为遗传算法的适应度函数值，经过遗传算法优化求解，获取刀具极径位置见表5所示，破岩量见表4所示，求解过程中破岩量差异变化曲线如图11所示；

(2)基于本发明给出的刀具极角布置优化设计模型，根据第(1)步获取的盘刀极径的优化位置，将刀具极角作为设计变量，采用遗传算法进行求解，采用实数编码机制，采用遗传算法的操作是：两点交叉、按位随机变异和线性排序选择算子，群体规模大小为100，最大进化代数为3000，将侧向力、牵连惯性力和合力矩目标函数通过线形加权方法作为变为单目标函数作为遗传算法的适应度函数，经过遗传算法优化求解，获取刀具极角位置及刀盘总体的干涉量、侧向力、牵连惯性力、质心位置和倾覆力矩大小，求解得到的刀盘优化布置方案与原刀具布置方案的各项技术性能对比见表4所示，求解得到的极角布置方案位置如表5所示，求解得到的刀具布置方案二维图如图10所示，求解过程中，侧向力变化曲线如图12所示，惯性力变化曲线如图13所示，垂直力矩变化曲线如图14所示，干涉量变化曲线如图15所示，质心变化曲线如图16所示。

表1固定的中心刀位置

序号	1	3	3	4	5	6	7	8
									极径ρ/mm极角θ/rad	68.580	170.18π	271.780	373.38π	474.980.5π	576.581.5π	678.180.5π	779.78π

表2人洞的位置

序号	1	2	3	4
					极径ρ/mm极角θ/rad	27001.3963	27002.79253	27004.3633	27005.934

表3刮刀及出渣口的位置和尺寸

序号	1	2	3	4	5	6	7	8
									极径ρ/mm极角θ/rad长边/mm短边/mm	37000.611700300	35001.396900300	37002.182700300	35002.967900300	37003.753700300	35004.538900300	37005.323700300	35006.109900300

表4刀盘优化布置方案与原刀具布置方案的技术性能对比

技术性能	E/cm3	Fe/KN	Mv/KN.m	Fs/KN	xm/mm	ym/mm	干涉量	时间/s
									原刀具布置方案本发明优化布置方案	17142.17715825.177	0.2440.141	79.33456.447	7.8996.596	-2.002-1.11	-0.0890.29	00	-556.2

由表4可以看出，与原刀具布置方案对比，利用本发明极径极角方法所求得的最优各项性能指标都较原方案的优越。与原方案相比，如在极径求解过程中，在满足刀间距约束条件下，本发明求解的极径分配方案的破岩量的均方差比原方案破岩量的均方差的数值降低了δ＝(17142.177-15825.177)/17142.177×100％＝7.68％。在极角求解过程中，本发明所解的方案与原方案都满足质心分布要求和不干涉约束要求，本发明求解的方案的侧向力比原方案的侧向力的数值降低了δ＝(7.899-6.596)/7.899×100％＝16.496％，本发明求解的方案的惯性力比原方案的惯性力的数值降低了δ＝(0.244-0.141)/0.244×100％＝42.213％，本发明求解的方案的垂直力矩比原方案的垂直力矩的数值降低了δ＝(79.334-56.447)/79.334×100％＝28.849％。通过上述分析可以得出，本发明刀具布置模型以及极径极角求解策略是可行的和有效的。

应该说明，刀盘上刀具布置的问题不是数学优化模型所能涵盖的，而且要考虑人孔和出渣口的位置、刀盘的装配制造工艺要求，人孔和出渣口的位置是事先设定的，相当于从原刀盘布局可行区域中挖除上述区域，从而使得刀盘的布局区域变成非连续的可行区域(本专利考虑上述问题)。

表5本发明刀具布置优化方案极坐标位置
												序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
ρ/mmθ/rad	884.0034.080	971.0975.901	1081.13.573	1152.750.369	1239.971.080	1310.455.426	1399.012.822	1469.634.718	1560.623.417	1631.53.868	1741.50.846
												序号	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22
ρ/mmθ/rad	1809.172.2256	1896.284.3319	1965.661.17007	2052.556.11865	2124.193.98441	2212.151.84422	2286.222.48532	23753.68369	2452.045.20305	2562.030.706275	2638.490.421072
												序号	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33
ρ/mmθ/rad	2720.742.29069	2801.334.73802	2878.81.0392	2964.324.20566	3037.632.75136	3127.644.98533	3196.810.0679359	3306.790.829154	3370.451.97461	3477.84.20932	3537.661.22682
												序号	34	35	36	37	38	39	40	41	42	43
ρ/mmθ/rad	3637.25.20424	3694.455.74737	3786.550.0233985	3837.172.29657	3895.183.19102	3931.231.50618	3964.432.42651	3986.954.43686	4006.873.65013	40255.91059

由图11可以看出，本发明的极径优化设计方法在确定刀具极径位置过程中，通过优化计算不断的调整刀间距，来缩小刀盘上刀具的破岩量差异，从而能进一步的缩短所有刀具寿命的差异。同理，由图12至图16可以看出，本发明的极角优化设计方法在确定刀具极角位置过程中，使得刀盘受到的外力(牵连惯性力、侧向力)和外力矩(倾覆力矩)的数值不断被减小到一个很小的数值，从而提高刀具和刀盘主力大轴承的寿命，避免刀具和刀盘的异常磨损。

Claims (5)

1一种全断面岩石掘进机的刀具布置设计方法，其特征是，首先要确定盘形滚刀在刀盘上的位置及刀盘整体技术性能参数，分为以下几步进行：

1)根据工程实际中全断面岩石掘进机的刀具布置的技术要求，建立带复杂性能约束的非线性多目标刀具布置优化模型；

2)根据刀具布置优化模型，在该模型目标函数及其约束条件分析的基础上，建立刀具布置极径、极角计算的分阶段优化设计模型；

3)根据刀具极径布置优化设计模型，将刀具极径作为设计变量，采用遗传算法求解，用实数编码机制，获取刀具极径位置以及刀间距和破岩量大小；

4)根据盘刀极角布置优化设计模型和盘刀极径的优化位置，将盘刀极角作为设计变量，采用遗传算法求解，用实数编码机制，获取刀具极角位置及刀盘总体的干涉量、侧向力、牵连惯性力、质心位置和倾覆力矩大小。

2如权利要求1所述的一种全断面岩石掘进机的刀具布置设计方法，其特征是，建立带复杂性能约束的非线性多目标刀具布置优化模型，包括：

a)列出盘刀布置优化设计问题的多目标函数，由如下公式确定：

$\underset{x\∈D}{\min }y=f\left(x\right)=(f_1\left(x\right),f_2\left(x\right),f_3\left(x\right),f_4\left(x\right))$

式中：x＝{x₁，x₂，...，x_n}，x₁＝{ρ_i，θ_i，，i＝1，2...n表示设计变量的向量，D表示变量的可行域，y表示目标函数向量。如图1-图3所示，f₁(x)为刀盘受到的侧向力F_s，f₂(x)为盘刀运动的牵连惯性力F_e，f₃(x)为所有盘刀受到的垂直力F_v对刀盘回转中心o产生的合力矩M_v。f₄(x)为所有盘刀破岩量的方差E(x)，是衡量所有盘刀破岩量的差异，由如下公式确定：

$E\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(V_i-\stackrel{\‾}{V})}^2$

式中：V_i表示盘刀Cut_i的破岩量，由如下公式确定：

$V_i=2\mathrm{\π}{\mathrm{\ρ}}_i{A}_i=\frac{4\mathrm{\π}{\mathrm{\ρ}}_i{h}^2\tan \mathrm{\β}(S_{i(i+1)}+S_{(i-1)i})-\mathrm{h\π}{\mathrm{\ρ}}_i({S^2}_{i(i+1)}+{S^2}_{(i-1)i})}{4h\tan \mathrm{\β}}$

公式中：S_i(i+1)为相邻两盘刀Cut_i、Cut_i+1的刀间距，h为盘刀的切深，β为盘刀的岩石破碎角，ρ_i为第i把盘刀的安装半径。

表示平均破岩量，由如下公式确定：

$\stackrel{\‾}{V}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{V}_i}{n}$

b)列出盘刀布置优化设计问题的非线性约束函数，由如下公式确定：盘刀之间、盘刀与刀盘本体之间的不干涉要求(简称刀盘总体的不干涉约束)：

$g_1\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=i+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔV}}_{\mathrm{ij}}\≤0$

刀间距要求：

$g_2\left(x\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}(S_{i(i+1)}-2h\tan \mathrm{\β})\≤0$

质心分布要求：

g₃(x)＝|C_x-x_e|-δx_e≤0

g₄(x)＝|C_y-y_e|-δy_e≤0

式中：ΔV_ij表示盘刀Cut_i、Cut_j之间的干涉体积，i≠j，其中当i＝0，ΔV_0j(j＝1，2…n)表示盘刀Cut_i与刀盘本体的干涉量。S_i(i+1)为相邻两盘刀Cut_i、Cut_i+1的刀间距，h为盘刀的切深，β为盘刀的岩石破碎角。(C_x，C_y)为刀盘总体质心位置的实际值，(x_e，y_e)为刀盘总体质心位置的期望值，(δx_e，δy_e)为刀盘总体质心位置误差的许用值。

3如权利要求1或2所述的一种全断面岩石掘进机的刀具布置设计方法，其特征是，建立刀具布置极径、极角计算分阶段优化设计模型，通过以下步骤确定：

a)刀具极径布置优化设计：刀具极径布置优化设计阶段仅考虑所有待布刀具的极径设计变量，刀具极径布置优化设计的优化模型由如下公式确定：

$\underset{x_{\mathrm{\ρ}}\∈D}{\min }y=f_4\left(x_{\mathrm{\ρ}}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(V_i-\stackrel{\‾}{V})}^2$

$s.t.g_1\left(x_{\mathrm{\ρ}}\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}(S_{i(i+1)}-2h\tan \mathrm{\β})\≤0$

式中：f₄(x_ρ)为所有刀具破岩量的方差，是衡量所有刀具破岩量的差异，x_ρ＝(ρ₁，ρ₂，…，ρ_n)为刀具极径设计变量的向量，其中ρ₁∈(0，R]，R为刀盘的半径。g₁(x_ρ)为刀盘上所有盘刀之间的刀间距约束函数。

b)刀具极角布置优化设计：在刀具极径布置优化设计基础上，考虑权利要求2所述的数学模型中剩余的目标函数和约束条件。剩余目标函数包括刀盘总体所受的侧向力、刀盘总体所受的牵连惯性力和刀盘总体所受的倾覆力矩，剩余约束条件包括刀盘总体的不干涉约束和刀盘总体的质心分布要求，刀具极角布置优化设计的数学模型由如下公式确定：

$\underset{x_{\mathrm{\θ}}\∈D}{\min }y=f\left(x_{\mathrm{\θ}}\right)=(f_1\left(x_{\mathrm{\θ}}\right),f_2\left(x_{\mathrm{\θ}}\right),f_3\left(x_{\mathrm{\θ}}\right))$

$s.t.g_1\left(x_{\mathrm{\θ}}\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=i+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔV}}_{\mathrm{ij}}\≤0$

g₂(x_θ)＝|C_x-x_e|-δx_e≤0

g₃(x_θ)＝|C_y-y_e|-δy_e≤0

式中：x_θ＝(θ₁，θ₂，…，θ_n)刀具极角设计变量的向量，其中θ_i∈[0，2π)，f₁(x_θ)为刀盘总体受到的侧向力F_s，f₂(x_θ)为刀盘总体的牵连惯性力F_e，f₃(x_θ)为刀盘总体受到的合力矩M_v。g₁(x_θ)为刀盘总体的不干涉约束函数，g₂(x_θ)、g₃(x_θ)为刀盘总体的质心分布约束函数。

4如权利要求3所述的刀具布置极径、极角计算的分阶段优化设计模型，其特征是，采用遗传算法求解来获取刀具极径位置以及刀间距和破岩量大小，将刀具极径作为设计变量，采用实数编码机制，采用的遗传算法操作是：简单的两点交叉、按位随机变异和线性排序选择算子，将盘刀破岩量差异值作为遗传算法的适应度函数值，采用遗传算法(也可采用其他优化算法)求出盘刀极径的优化位置，其适应度函数定义为；

$F\left(x_{\mathrm{\ρ}}\right)=E\left(x_{\mathrm{\ρ}}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(V_i-\stackrel{\‾}{V})}^2$

公式中V_i为盘刀Cut_i的破岩量，

为所有盘刀的平均破岩量，x_ρ＝(ρ₁，ρ₂，…，ρ_n)为一盘刀极径布置方案。

5如权利要求4所述的刀具极径布置设计，其特征是，采用遗传算法获取刀具极角位置及刀盘总体的干涉量、侧向力、牵连惯性力、质心位置和倾覆力矩大小，根据盘刀极径的优化位置，将盘刀极角作为设计变量，采用实数编码机制，采用的遗传算法操作是：简单的两点交叉、按位随机变异和线性排序选择算子，将盘刀破岩量差异值作为遗传算法的适应度函数值，采用遗传算法(也可采用其他优化算法)求出盘刀极径的优化位置，适应度函数定义为；

F(x_θ)＝ω₁f₁(x_θ)+ω₁f₂(x_θ)+ω₁f₃(x_θ)

公式中，f₁(x_θ)为刀盘受到的侧向力F_s，f₂(x_θ)为盘刀运动的牵连惯性力F_e，f₃(x_θ)为所有盘刀受到的垂直力F_v对刀盘回转中心o产生的合力矩M_v，ω₁，ω₂，ω₃表示不同的目标优化权重，x_θ＝(θ₁，θ₂，…，θ_n)为一盘刀极角布置方案。

Images