基于模糊数学在采矿方法中的优化

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1、基于模糊数学在采矿方法中的优化OptimizationOfMiningMethodBasedOnFuzzyMathematics何宇翔(HeYuXiang)杨溢(YangYi)张志华(ZhangZhiHua)曹俊阳(CaoJunYang)(昆明理工大学,650093)(KunmingUniversityofScienceandTechnology,650093)作者简介:何宇翔(1992-),男,江西九江人,硕士研究生,矿业工程,联系电话:15559795923,Email:1445234135@qq.com摘要:决策采矿方法选择的因素很多,传统的经验类

2、比法具有较大的主观随意性,不确定性,综合考虑了影响采矿方法的定量与定性指标。如定量因素指标有矿块的生产能力,矿石损失率和贫化率等,定性因素指标如作业安全性,工艺复杂情况等。通过构建了指标隶属度矩阵和权重矩阵。然后应用模糊数学矩阵最优化决策原理进行综合评判,根据隶属度最大原则确定出方案的优先顺序,从而得到最优方案,文中的某矿优选结果说明,用模糊数学优选出的采矿方案具有较强的实用性,实现了安全,高效的目的,所以证明模糊数学是可靠的。Abstract:therearemanyfactorsselectionofminingmethod,thetradition

3、alempiricalanalogymethodhasgreatsubjectivityanduncertainty,consideringtheimpactofquantitativeandqualitativeindicators,miningmethodssuchas:oreproductioncapacity,miningefficiency,orelossandoredilutionrate,strippingratio,thecostofmining,ventilationoperationsafety,complexprocess.Thei

4、ndexmembershipmatrixandweightmatrixareconstructed.Thentheapplicationoffuzzymathematicscomprehensivejudgementmatrixoptimizationprinciple,accordingtotheprincipleofmaximummembershipdegreedeterminethepriorityscheme,thustheoptimalschemeofamineoptimizationresultsinthispapershowthathass

5、trongpracticabilitywiththefuzzyoptimizationofminingscheme,toachieveasafe,effective,sothatfuzzymathematicsisreliable.关键词:模糊数学;隶属度;权重矩阵;模糊综合评判;采矿方法Keywords:fuzzymathematics;membershipdegree;weightmatrix;fuzzycomprehensiveevaluation;miningmethod分类号:TD8530引言在各类矿床的地下开采中,由于影响采矿方法选择的因素很

6、多,主要因素有:经济,采场地压,技术等方面。以前的选择采矿方法多以传统的经验类比法为主,具有较大的主观随意性,特别是存在多种合适的采矿方法时只能按同类指标单一地进行评估其优劣程度,很难以从定量的角度分析和验证各指标对采矿方法产生的综合影响。模糊数学优选的方法是将矿山开采过程中的定性与定量各指标因素能够转化为数学计算的一种形式,同时结合国内外各矿山的技术指标并对各方案的评价指标进行量化分析,并对矿山的采矿方法进行优化选择。1.模糊数学理论模糊数学自1965年由美国著名学者提出以来一直在各个方面都有广泛的运用与应用,模糊数学是研究和处理在现实世界中许多不分明

7、的界限甚至是很模糊问题的一种工具。在进行对矿山采矿方法优选的时候依据模糊数学运算规则通过计算求出各采矿方法定量和定性指标的相对隶属度模糊矩阵,然后根据多位不同的专家确定其他采矿方法所占权重的指标,进而计算得出其最优选结果的一种行之有效的方法。2模糊数学优化模型的建立2.1概念的介绍设x为全体的m个设计指标因素组成的集合:X={}(1)为集合中的指标因素,i=1,2,3...m设m个指标因素的权重并用权向量表示:W={}(2)A为全体设计方案组成的集合:A={}(3)G为x上的模糊比较得出的最优子集,则(4)方案为相比较得出的最优方案,G取海明距离时的方案

8、优属度.2.2构建优选方案评价指标因素系统影响采矿方案优选的因素有很多,本文在优

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