基于遗传算法的大坝土石料运输智能动态调配应用研究

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土石坝或堆石坝施工过程当中的重点问题就是土石料调配,其调配的是否合理对减少工程额外开销与确保工程的顺利推进有着重要的经济、技术价值。修建大坝工程量浩大,施工强度大,工期紧,土石料运输调配系统在整个工程中承担着各种运输任务,其合理筹划对大坝填筑工程的施工进度、平稳高效运行具有重要的价值。本文根据大坝土石料运输调配系统的特点,基于数字大坝已有碾压监控系统的监控数据,分析其调配施工条件,对土石料运输调配做了详细的研究,动态的对石坝施工期间的土石料调配计划做了规划,对整个大坝土石料运输以及碾压监控过程做了可视化分析,并提出了改进意见。主要研究成果如下:(1)针对大坝土石料运输过程的特征,对土石料运输与调配的模型理论进行了研究。通过对土石料运输的基本特点和运输流程做了描述、分析以及假设,最后将土石料调配的过程进行了表述,同时研究了运输过程中的制约条件,对大坝土石料动态调配模型进行改进。(2)研究了VRP问题近几年的发展状况,结合现实生活中运输问题制定相关约束条件,同时介绍了VRP问题的一些概念。随后分析了近年来普遍用来解决VRP问题中使用的算法,同时针对这些算法做了优缺点对比分析,针对土石料调配模型,最终选择了改进的遗传算法来解决土石料调配过程中成本最优化的问题。(3)基于土石料调配模型与大坝填筑监控数据,研发出一套集动态调配土石料运输与大坝碾压监控于一体的可视化系统,首先针对该系统做了全面的功能性需求分析,基于需求设计了系统模型,详细的设计了平台的架构和具体功能模块。其次,运用SpringMVC框架实现了该信息化平台,最后,针对该系统做了一些黑盒测试。
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