改进型蚁群算法在煤炭运输中的应用研究_魏星
的有效性，真正实现永固联接。拉铆钉联接强度高，拉铆钉的联接强度约为同等级传统紧固件的1.5倍
以上。因此，如果在筛分设备上需要在寿命周期内
一次性紧固，完全可考虑采用拉铆钉替代高强度螺栓。同样可以通过铆钉和高强度螺栓对比表1看出：无论是水平拉力、接头阻力还是接触面平均压强都比高强螺栓可靠。
表1
拉铆钉和高强度螺栓的对比
3
拉铆钉在筛分设备中的应用
（1）全面提升筛分设备制造工艺水平
由于拉铆钉夹固和安装高度统一，安装时不取决于操作人员技巧或按要求调整工具的准确性，不需要转矩或多次冲击，噪音低，而且该产品仅由铆钉和套环2部分组成，去掉了螺栓联接时的平垫圈和弹簧垫圈等细小、易丢失部件，安装时只需要一把专用铆接工具。安装完毕后不需要检测螺栓的扭紧力，只需目测，看铆钉分离处与套环顶部是否基本平齐即可，较好解决了安装质量受操作者情绪影响的难题。全面提升了筛分设备部件装配过程中的一致性，可以保证装配完成后，各个铆钉的紧固力矩、外观等完全一致。
（2）提高筛分设备的可靠性
拉铆钉的抗振性好，比螺栓或焊接更加牢固、可靠。由于独特的环槽设计和材料特性，解决了螺栓在“交变载荷、冲击工况下发生松动”这项机械联结的历史性难题，拉铆钉在有冲击、交变载荷工况下无松动松弛现象，能确保机械联接的有效性，真正实现永固联接。拉铆钉联接强度高，拉铆钉的联接强度约为同等级传统紧固件的1.5倍以上。因此，如果在筛分设备上需要在寿命周期内一次性紧固的部位，全部采用拉铆钉替代高强度螺栓,由于筛分设备所处的特殊工作环境（常年在交变载荷中运行，工作时间特别长），筛机侧板与加强肋（角钢）全部采用高强度螺栓铆接，无任何焊缝，从而保证侧板无应力集中和开裂，提高侧板的强度和刚性，设备可靠性提高。
参考文献：
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作者简介：鲍玉新（1978－），辽宁朝阳人，2003年毕业于辽宁工程技术大学机械设计及其自动化专业，毕业后一直从事筛分设备设计与研发工作，电话：0315-*******.
责任编辑：马宝玲收稿日期：2013－01－24
种类M24高强螺栓8.8级M22铆钉10.9级M22铆钉
水平拉力/kN
205
245310.5接头阻力/kN
46011301430接触面平均压强/kN ·cm －1
13.4321.5227.27
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!煤矿机械
Coal Mine Machinery
Vol.34No.07Jul.2013
第34卷第07期2013年07月
改进型蚁群算法在煤炭运输中的应用研究
魏
星，李志远，李
燕
（桂林航天工业学院，广西桂林541004）
摘要：研究煤炭配送路径问题，提高运输质量。针对传统物流方法在配送路径规划中，存在搜索时间长，得不到最优解，导致效率低等问题。为了提高煤炭运输配送效率，提出一种改进蚁群算法的配送路径优化方法。该方法建立了基于蚁群算法的配送路径模型，通过改进基本蚁群算法中节点访问策略和自适应挥发系数的更新规则，使蚁群搜索有效地避免陷入局部最优，加快了收敛。仿真结果表明，改进方法缩短了搜索时间，提高了算法效率，能有效解决煤炭运输问题。
关键词：蚁群算法；节点访问；自适应调整；煤炭运输中图分类号：TP391文献标志码：A 文章编号：1003－0794（2013）07－0225－04
Improved Ant Colony Algorithm and Its Application in Coal
Transportation
WEI Xing ，LI Zhi-yuan ，LI Yan
(Guilin University of Aerospace Technology,Guilin 541004，China ）
Abstract:Coal transportation problems are studied to improve the transportation quality,in the course of the logistics,the traditional method takes a long time and does not get the global optimal solution,resulting in search is slow and low efficiency problems.In order to improve the efficiency of coal transportation.Improved ant colony algorithm is proposed for routing optimization.the mathematical model of the physical distribution routing optimization is established.The algorithm improves the basic ant colony algorithm in the node access policy and update rule of evaporation coefficient adaptive,by improving,the ant colony effectively avoid falling into local optimum,speed up the convergence.Simulation results show that the improved method to shorten the search time and improve the search efficiency,it is an effective optimization method to solve the routing problem of coal transportation problems.
Key words:ant colony algorithm;node selection;adaptive adjustment;coal transportation
225
0引言
煤炭运输问题是一个十分复杂的过程，实际上就是煤炭运输中的配送路径问题，由于运输条件不同，其数学模型也不一样。配送路径问题是NP-hard 问题，如果用精确算法来求解，只能解决规模较小的问题，而且求解过程需要较长的运行时间。蚁群算法等已经成为目前求解物流配送问题的主要方法之一。但是，蚁群算法也存在易过早陷入局部最优、算法易出现停滞现象等一系列问题。
为了克服基本蚁群算法存在的问题，本文将基本蚁群算法进行了改进，提出了节点访问策略，自适应调整挥发系数等改进方法，并适用于煤炭配送路径问题，经过蚁群间的协同工作，最终找到一条最优路径，仿真实验结果表明了新方法的有效性和优越性。
1基于蚁群算法的煤炭配送路径
（1）煤炭配送路径问题描述
在本文的研究中，将煤炭运输配送路径问题作如下描述:从煤炭配送中心用多辆汽车向多个客户运输煤炭,并假设每个客户有固定的位置及煤炭需求量,每辆汽车的载量也是一定的,问题的核心是怎样合理安排汽车路径,到达所有客户，并且运输路径数最少（即运行费用最小）,并满足以下约束条件：
①有且仅有一个煤炭配送中心，客户随机分布在坐标上,并具有坐标值，且每个客户都是可到达的；
②每个客户有且只能由一辆汽车运输煤炭到达，并且每辆车只能服务一条路径,完成任务后要回到煤炭配送中心；
③最终目标是寻找一个物流配送的路线,使配送费用最小。
这是一个典型的路径规划问题,实际的配送运输还会受到许多因素的影响,例如煤炭配送中心的汽车种类有很多，并且载重量是不同的；到达客户后，卸煤时间也是不同的等等。
（2）基本蚁群算法
蚁群算法是一种随机搜索算法，在此算法中，问题的解被抽象成在离散状态空间中从起始状态到达目标状态的状态转移序列，问题的最优解对应着满足最优评价准则的状态转移序列。路径上的信息素强度值是蚂蚁进行状态转移的依据，群体中每只蚂蚁完成一次搜索之后，根据其各自经历的路径更新路径上的信息素强度，从而完成群体的一次搜索。蚂蚁群体的搜索过程不断循环，最终使最优转移序列上的路径强度达到最大，从而通过蚂蚁个体之间信息的交流与相互协作求得最优解。
（3）基于蚁群算法的煤炭配送模型
设系统中共有n个客户，首先，将m个蚂蚁随
机地放置在n个客户上，假设客户与客户之间的每一路径上设置有初始信息素τij（0），每个蚂蚁都有一张状态序列记录表Tabu k，该表记录了当前蚂蚁已经完成运输煤炭任务的客户编号，然后，根据状态转移概率公式，每只蚂蚁随机进行状态转移，并且只允许到达目前状态的相邻状态，所以，定义蚂蚁k的状态转移概率
p ij k（t）=
［τij（t）］α［ηij（t）］β
ij ij
s j∈allowed k
0otherwis
∈
∈
∈
∈
∈
∈
∈
∈
∈
∈
∈e
（1）
式中τij（t）——
—客户i到客户j路径上的信息素强度；
ηij（t）——
—客户i到客户j的距离长短因子；
α——
—路径上的信息素的程度；
β——
—启发因子的程度。
并且，α和β都是＞0的，allowed k为允许蚂蚁k 经过的状态集合。当蚂蚁循环结束后，进行信息素更新。更新后信息强度
τij（t+1）=ρ·τij（t）＋
m
k=1
ΣΔτij k（t）（2）Δτij k（t）＝
Q/L k（t）S i→S j
0othe
→
r
（3）式中ρ——
—信息素消散等级常数；
m
k=1
ΣΔτij k（t）——
—某条路径上新增信息素之和；
Δτij k（t）——
—t时刻蚂蚁k在节点i和节点
j之间路径上的信息素数量；
Q——
—常数；
L k（t）——
—t时刻蚂蚁k经过路径的长度。
2基本蚁群算法的改进方法
前文分析了基本蚁群算法在煤炭配送路径问题中的求解过程，但是基本蚁群算法收敛速度慢，易陷于局部最小值，使路径达不到最优解。为了克服这些缺陷，提高蚁群算法的搜索速度和全局搜索能力，本文对基本蚁群算法作了以下改进：
（1）下一个客户的选择策略
当算法在迭代过程中，容易陷入局部最优，此时当前最优解与全局最优解相等的概率将大大增加，为了不使算法陷入局部最优，可以随机选择下一个客户。因此，采用式（4）来计算
j=argmax（τij k）q＜q0
S r els
→
e
（4）式中q——
—随机数；
q0——
—一个[0，1]上的常数，用于确定伪随机
选择的概率；
S r——
—用伪随机选择来确定下一步要到达客
户概率。
s j∈allowed k
226
这种选择策略可以有效地阻止信息素在局部最优解上的不断累积，算法不会过快陷入局部最优，还能够加快收敛速度，节省搜索时间，提高了蚂蚁搜索最优解的效率。
（2）自适应挥发系数调整方法
信息素挥发因子ρ直接关系到蚁群算法的全局搜索能力及收敛速度，由于ρ的存在，没有被搜索到的节点上的信息素会逐渐减少到接近于0，这样算法的全局搜索能力就降低了。当ρ过小时，以前搜索过的解被选择的可能性就比较大，算法的全局搜索能力会受到影响。而如果ρ较大，这时会降低算法的收敛速度。因此，提出一种新的方法，即自适应改变ρ值，并设其初值为1。在N次循环内，当最优值没有明显改变时，ρ增加为
ρ＝
ρ（t-1）ρ≤ρmax
ρmax els
≤
e
（5）
式中ρmax——
—最大值，这样可以降低算法的收敛速
度，提高搜索最优解的质量。
3实验仿真及结果分析
（1）实验环境及计算过程
在本仿真实验中，以某煤炭运输公司的配送路径为例，在VC++6.0环境中对本文的改进算法进行计算，以此来验证本文算法的有效性。
该公司有一个运输物流中心，有15台货物运输车，每台车的载重均为1t，每台车的油耗为15L/100km，货车的速度为60km/h，需要向7个客户点运煤，物流中心用0表示，7个客户点的坐标及煤炭需求量如表1所示。
表1客户坐标及煤炭需求量关系表
①物流原始配送路径
该公司的煤炭原始配送路径如图1所示。
图1原始煤炭配送路径图
由图1可知，煤炭运输的原始配送路径分为2条路线，路线1为：0→4→2→3→1→0，其配送路径总长度为110.547km；路线2为：0→5→7→6→0，其煤炭配送路径总长度为108.121km。在这种原始的配送路径方案下，可以得到配送路径总长度为218.668km。
再依据前面实验中，设定货车的速度为60km/h，所以原始配送路径方案的总时间
t=218.668/60≈3.644h
再由表1及图1，路线1煤炭总需求量
M1＝n4+n2+n3+n1=2.4+1.6+1.3+1.0=6.3t
需要7辆货车运输。路线2的煤炭总需求量
M2＝n5+n7+n6=1.5+1.6+1.1=4.2t
需要5辆货车运输，共需要12辆货车。
依据每台车的油耗为15L/（100km），可以计算出各路线的耗油量及总耗油量。
路线1的耗油量
Q1＝7×15×110.547/100≈116.074L
路线2的耗油量
Q2＝5×15×108.121/100≈81.09L
总耗油量
Q3＝Q1+Q2=116.074＋81.09≈197.165L
②改进蚁群算法的煤炭配送路径
下面采用改进型蚁群算法对该公司煤炭配送路径进行优化，并充分考虑算法的全局搜索能力和收敛速度，在实验中，蚁群算法的各个参数取值如下：α=1，β=5，ρ=0.7，循环次数n=20，蚂蚁数m=20，设初始信息素为1。
对程序进行模拟运算，得到的改进蚁群算法的煤炭配送路径如图2所示。
图2改进蚁群算法的煤炭配送路径图
在改进的方案中，优化的煤炭配送路径也分为2条路线，路线1为：0→4→2→3→0，其配送路径总长度为64.491km；路线2为：0→1→5→7→6→0，其配送路径总长度为144.177km。对于改进的配送路径，配送路径总长度为208.668km。
改进算法配送路径方案的总时间
t′=208.668/60≈3.478h
这时，路线1煤炭总需求量
M1′＝n4+n2+n3=2.4+1.6+1.3=5.3t
需要6辆货车运输。
路线2的煤炭总需求量
M2′＝n1+n5+n7+n6=1.0+1.5+1.6+1.1=5.2t
需要6辆货车运输，共需要12辆货车。
客户编号
1
2
3
4
5
6
7
坐标
（40,40）
（10,20）
（15,50）
（25,40）
（30,60）
（35,15）
（55,45）
（65,10）
煤炭需求量/t
1.0
1.6
1.3
2.4
1.5
1.1
1.6
20406080
80
60
40
20
1
2
3
4
5
6
7
20406080
80
60
40
20
1
2
3
4
5
6
7
227
依据每台车的油耗为15L/（100km ），可以计算出各路线的耗油量及总耗油量。
路线1的耗油量
Q 1′＝6×15×64.491/100≈58.042L 路线2的耗油量
Q 2′＝6×15×144.177/100≈129.759L
总耗油量
Q 3′＝Q 1′+Q 2′=58.042+129.759≈187.801L （2）实验结果分析
①改进算法的有效性分析
从前面的计算结果可以看出，改进算法的总路线长度比原始方案缩短了10%左右，配送时间也相应地缩短了，这是由于本文提出的方法通过对信息素和转发策略的改进，提高了算法效率，因此，它是一种更加有效的方法，具有更好的性能。
②改进算法的实用性分析
从计算结果可以看出，对于整个配送过程来说，改进算法的耗油量节省了不少，也就节省了成本；另外，本文实验中选取的客户坐标都是10的数量级，并在100以下，还模拟了客户坐标在100的数量级，计算结果（略）表明，节省的油耗成本将更多。因此，在实际应用当中，本文提出的改进蚁群算法的煤炭配送方法能更好地运用于工程当中，是一种实用的、值得推广的方法。
4结语
本文针对传统煤炭配送路径存在的问题，对基
本蚁群算法进行了改进，提出了一种改进型蚁群算法的煤炭配送方法，通过改进节点访问策略，自适应挥发系数调整等新思想。通过与其他算法相比较，本文的改进算法能快速有效地找到最优物流配送路径。当然，蚁群算法的研究刚刚起步，还有许多问题
有待进一步研究，使其更好地运用于实践当中。
参考文献：
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作者简介：魏星（1980-），四川资中人，硕士，副教授，现从事计算机教学及相关科研工作，电子信箱：wxaiqiqi@https://www.wendangku.net/doc/aa16450804.html,.
责任编辑：马宝玲收稿日期：2013－02－05
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煤矿机械
Coal Mine Machinery
Vol.34No.07Jul.2013
第34卷第07期2013年07月
引言
随着我国经济的发展，锻造机的应用也越来越广泛。国内外大多数研究的是径向锻造中工件的受力情况，很少有文献分析锤头的受力情况及修复。
但是在精锻机工作的过程中，锻造锤头的工作环境恶劣，是易损件，磨损严重。如果不能合理进行修复，则会导致很多锤头报废，直接报废会造成原材料及能源的消耗，不符合循环经济的发展要求。了
基于ANSYS 的锻造机锤头修复研究
曹敏曼，辛志杰，刘
芳
（中北大学山西省深孔加工工程技术研究中心，太原030051）
摘要：锻造机的应用随着经济的发展越来越广泛。针对径向锻造机中锤头的受力及修复情
况展开研究，基于UG 与ANSYS 软件模拟出锻造过程中锤头的受力及磨损情况，结合锤头的受力及磨损情况探讨了再制造锤头堆焊技术特点及堆焊工艺。
关键词：锤头；有限元；堆焊中图分类号：TG315
文献标志码：A
文章编号：1003－0794（2013）07－0228－03
Research of Forging Hammer Head Repair Based on ANSYS
CAO Min-man ，XIN Zhi-jie ，LIU Fang
(Shanxi Deep-hole Cutting Research Center of Engineering Technology,North University of China ，Taiyuan 030051，China)
Abstract:With the development of economy ，the application of forging machine is more and more widely.The results considers the force and repair of radial forging machine hammer,is based on UG and ANSYS to simulate the force and wear of the hammer forging process,and combines the force and wear of the hammer to discuss remanufacturing surfacing technical characteristics and the crafts of hammer.Key words:hammer;finite element;surfacing 228