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Jun 03, 2024

油圧サポートのための石炭岩石洞窟衝撃テールビームの動的応答

Scientific Reports volume 12、記事番号: 11535 (2022) この記事を引用 540 アクセス数 2 引用数 メトリクスの詳細 離散要素法の双方向結合技術をベースとしたマルチフレキシブル

Scientific Reports volume 12、記事番号: 11535 (2022) この記事を引用

540 アクセス

2 引用

メトリクスの詳細

離散要素法 - マルチフレキシブルボディダイナミクス (EDM-FMBD) の双方向結合技術に基づいて、離散要素ソフトウェア EDEM を使用して仮想洞窟石炭壁を構築します。 洞窟探検サポートのテールビームの剛体柔軟結合モデルは、マルチボディダイナミクスソフトウェア RecurDyn を使用して確立されます。 オイルシリンダーの剛性は固液ばね結合理論を用いて計算され、ばねに置き換えられます。 テールビームに衝撃を与える石炭岩石崩壊のプロセスをシミュレートすることにより、テールビームに衝撃を与える石炭岩石崩壊から総合洞窟作業切羽の石炭洞窟段階での破砕までの動的信号が研究され、試験は地下で実行されます。 テールビームのヒンジ点における角加速度が最も大きく、「両端が大きく、中央が小さい」という変化パターンを示す。 テールビームの表面上の「低振幅バンド」の定義が提案されています。 フロント リンクのヒンジ ポイントの力信号は最も強く、力センサーにとって最適な測定ポイントです。 テールビームのヒンジ点での角加速度信号が最も強く、角加速度センサーの最適な測定点です。 この結果は、石炭脈石の特定と統合された最上部の石炭採掘に対する支援の適応制御に実用的な意味を持ちます。

インテリジェント採掘が開発の方向性となり、安全で効率的な石炭採掘のトレンドとなっています 1、2、3。 包括的放出採掘における石炭洞窟自動化プロセスは、包括的放出作業切羽における上部石炭の抽出率を向上させ、脈石発生率を低減するだけでなく、石炭洞窟労働者の安全4、5、6 と動的応答を保護することもできます。崩壊した石炭岩を水力学的にサポートすることが、完全に機械化された洞窟状石炭岩を正確に特定する鍵となります。 国内外の学者は、完全に機械化された石炭技術と設備について広範な研究を行ってきました。 Jonathan et al.7 は、地下自動採掘技術の開発状況を要約し、採掘機器の正確な位置決めと炭層地質構造の検出が地下自動採掘の鍵であると提案しました。 Pytlik et al.8 油圧支柱の動的応答とテスト結果を使用して、支柱の降伏限界と安全弁の最適設計を決定できます。 Hargrave ら 9 は、石炭採掘機械の測位システムを研究し、地下でテストしました。 Xu Yajun et al.10 は、屋根を支持するさまざまな状況に応じて、機械的平衡ゾーンとサポートの支持力を定義および分割し、サポートの支持力に影響を与える要因を研究しました。 Zhao Feng et al.11 は、フレームが高く、使用量が少ない油圧サポートの動作条件に基づいて、シールドビームの破損に対するてこの効果モデルを提案し、モデルをシミュレーションおよび分析し、シールドビームは衝撃に対して非常に脆弱であると結論付けました。レバレッジ効果モデルの下での失敗。 Wan Lirong et al.12 は、石炭岩の直接衝撃を使用してテールビームに荷重を加え、衝撃荷重に耐えた後のテールビームの動的応答を研究しました。これは、洞窟掘削機構の動的制御の基準量を提供しました。 Li Qiang ら 13 は、柱の持ち上げプロセス、柱の下降プロセス、および衝撃荷重における油圧サポートの柱油圧システム特性をシミュレーションおよび分析しました。 また、塔の各シリンダーの圧力、塔上昇過程、塔下降過程における安全弁の圧力と流量、衝撃荷重の動的応答曲線も取得しました。 Zeng Qingliang ら 14 は、ABAQUS に基づく頂部石炭洞窟採掘のプロセスにおいて石炭脈石粒子が水力支持体に衝突したときの支持体のヒンジの衝撃応答を研究し、支持体のヒンジにおける応力差を調査しました。 Xie Yunyue et al.15 は、深井戸衝撃荷重下における油圧支持体の底板の比圧力の分布則を研究しました。 Hu Xiangxun et al.16 は、数値計算を使用して支持体の静的安定性と動的安定性の影響因子を分析し、支持体の安定性を高めるためのスキームを提供しました。 Liu Weiら17は、石炭脈石落下衝撃鋼板の振動特性を利用して石炭脈石界面を検出する方法を提案した。 Zhang Ningbo ら 18 は、石炭脈石の自然光線を利用して、上部石炭洞窟掘削の過程で石炭洞窟開口部の混合脈石を測定および識別する方法を提案しました。 Jiang Lei ら 19 はテールビームの振動信号を利用した石炭脈石認識手法を提案しており、その認識性能は従来のネットワークモデルよりも良好であった。 Shan Pengfei et al.20 は、改良された Faster R-CNN アルゴリズムに基づく画像認識手法を使用して石炭脈石の放出状態を識別し、石炭洞窟の正確な認識に理論的な裏付けを提供しました。