基于目标优化的支护顶梁参数确定方法、装置及存储介质与流程

1.本公开涉及煤矿支护设备技术领域，尤其涉及一种基于目标优化的支护顶梁参数确定方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.目前，国内外煤矿井下巷道掘进主要应用掘进机进行掘进，掘进机掘进后如果临时支护不能及时进入，裸露围岩顶板暴露时间过长，在重力作用和围岩间相互作用下就会发生离层和变形，所以在永久支护前采用临时支护可以及时的控制围岩离层和变形。
3.由于煤岩是脆性材料，根据普式理论，在自然状态下，巷道顶板会出现弯曲下沉，最终破坏、冒落，最后巷道顶板形成类拱形才稳定,这种形成的拱叫做自然平衡拱。在松软岩层中，平衡拱一般形状为抛物线形；在坚硬且有层理的岩石中，平衡拱一般形状近似为三角形；在中硬的岩石中，平衡拱形状介于以上两者之间。如果临时支护棚架支撑顶板时对巷道顶部形成拱形载荷分布，就能最大限度的实现对支撑力的有效利用。因此，科学合理的巷道临时支护装置设计，对于改善巷道支护效果，减轻工人劳动强度，提高煤矿生产力，提高煤矿经济效益都有着重要意义。


技术实现要素：

4.本公开提出了一种基于目标优化的支护顶梁参数确定方法、装置及存储介质，旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
5.本公开第一方面实施例提出了一种基于目标优化的支护顶梁参数确定方法，包括：定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数；对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围；以及采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到。
6.本公开第二方面实施例提出了一种基于目标优化的支护顶梁参数确定装置，包括：定义模块，用于定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数；建模模块，用于对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围；以及求解模块，用于采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到。
7.本公开第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开实施例的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法。
8.本公开第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开实施例公开的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法。
9.本实施例中，通过定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数，并对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围，以及采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到，能够通过优化算法确定支护顶梁多个目标参数最优的参数值组合方案，从而使得支护顶梁各个设计参数合理匹配，因此基于该最优参数值组合方案设计的支护顶梁更适合巷道支护作业。
10.本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
11.本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
12.图1是根据本公开一实施例提供的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法的流程示意图；
13.图2是根据本公开实施例提供的支护顶梁和围岩的有限元模型示意图；
14.图3是根据本公开实施例提供的目标参数与目标函数之间相关系数矩阵图；
15.图4是根据本公开另一实施例提供的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法的流程示意图；
16.图5是根据本公开实施例提供的mopso算法流程示意；
17.图6是根据本公开另一实施例提供的基于目标优化的支护顶梁参数确定装置的示意图；
18.图7示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性计算机设备的框图。
具体实施方式
19.下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。相反，本公开的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
20.其中，需要说明的是，本实施例的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法的执行主体可以为基于目标优化的支护顶梁参数确定装置，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置在电子设备中，电子设备可以包括但不限于终端、服务器端等。
21.图1是根据本公开一实施例提供的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
22.s101：定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数。
23.正如背景技术中所述的，如果临时支护棚架支撑顶板时对巷道顶部形成拱形载荷分布，就能最大限度的实现对支撑力的有效利用。鉴于此，本公开实施例确定的支护顶梁参数要实现拱形载荷分布。
24.具体地，本公开实施例首先定义用于表征支护顶梁载荷分布的目标函数，即：定义支护顶梁拱形载荷分布的目标函数。
25.在一个具体实例中，临时支护棚架在工作时分为两个不同阶段，在实现接顶后，支护顶梁在初撑力f1的作用下对顶板产生支护，支护时的工作阻力则为f2，即：当顶板来压时，顶梁最大承受的总压力。在一个具体实例中，可取f2＝2f1，例如f1＝200kn，则f2＝400kn，此支护强度足可实现对顶板的有效支撑。在这种情况下，为了实现支护顶梁实现拱形载荷分布，本公开实施例定义的目标函数可以表示为：
26.f(t)＝(∑wi(p
cont
(xi)/max(p
cont
)-p
opt
(xi))
p
)
1/p
27.其中，本实施例确定支护顶梁上多个位置点的载荷分布，i表示位置点编号，xi表示支护顶梁上第i个位置点的横坐标；p
cont
(xi)表示xi位置处的载荷实际分布，即：支护顶梁每个位置点支撑载荷的实际分布(载荷实际测量值)，其中，本公开实施例可以针对支护顶梁构建三维模型，并通过求解有限元模型的方式计算三维模型上每个位置点的载荷实际分布值p
cont
(xi)，具体计算方式此处不做具体限定；max(p
cont
)表示多个位置点处多个max(p
cont
)中的最大值；p
opt
(xi)表示xi位置处的载荷目标分布，即：每个位置点理想状态下的载荷分布；wi为权重，可近似取wi∝
(grad p
opt
)-1
以提高残差在梯度较小处的权重；p为设定值，不失一般性，可以取p＝2。
28.另一些实施例，为了保证不会出现载荷集中的情形，本公开实施例定义的目标函数还可以表示为：
[0029][0030]
其中，为多个位置载荷实际分布的平均值。
[0031]
可以理解的是，上述f(t)和g(t)只是对目标函数的表示形式进行示例性说明，在实际应用中，还可以定义其它任意可能形式的目标函数，对此不作限制。而本公开实施例中的目标函数为一个目标函数，其可以是上述的f(t)或者g(t)或者其它任意可能形式的目标函数，对此不作限制。
[0032]
s102：对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围。
[0033]
具体地，本实施例设计的支护顶梁的结构例如包括结构钢底座和接顶橡胶两部分，结构钢底座提供顶梁强度，通过工字钢带加强筋的方式实现，采用拱形预制，使其在支撑时对巷道顶部形成拱形载荷，最大限度的实现其支撑力的有效利用，接顶橡胶提供刚度，实现柔性接顶，并对支撑载荷分布起到调节作用。在实际应用中，不同位置顶底板厚度、顶梁宽度、橡胶厚度、拱起高度、加强筋厚度与数目等几何参数都会影响不同外载下的强度与载荷分布。
[0034]
为了实现拱形载荷的目的，本公开实施例利用参数化建模的方式对支护顶梁进行
三维构建，得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，每个目标参数有对应的尺寸取值范围。
[0035]
一些实施例，多个目标参数及对应的取值范围如下：
[0036]
纵梁两端高度(60mm-140mm)、纵梁中间位置高度(80mm-180mm)、50a两端高度(30mm-90mm)、50a中间位置高度(35mm-100mm)、底板厚度(10mm-30mm)、顶板厚度(10mm-30mm)、纵梁厚度(10mm-40mm)、顶梁宽度(120mm-170mm)、加强筋厚度(10mm-30mm)、加强筋数量(6-10个)等，对此不作限制。
[0037]
一些实施例，还可以设置其它约束条件，例如顶梁的整体高度不超过300mm，顶梁的整体质量不超过800kg，以及顶梁的最大应力小于550mpa，此为q550结构钢的抗拉强度，对此不作限制。
[0038]
进一步地，为了计算不同支撑力下的载荷实际分布，本实施例可以针对三维模型和顶板围岩建立有限元模型，以用于后续优化算法中求解有限元模型中多个位置点i处的载荷实际分布。图2是根据本公开实施例提供的支护顶梁和围岩的有限元模型示意图，如图2所示，由于工况和顶梁结构具有对称性，为了简化，本实施例计算采用1/4模型。
[0039]
其中，本实施例有限元模型的围岩与结构钢的力学参数如下表1所示：
[0040]
表1
[0041][0042]
接顶橡胶的橡胶力学参数如下表2所示：
[0043]
参数密度(kg/m3)c10(pa)c01(pa)d1(pa-1
)橡胶12001.1e61.1e57.0404e9
[0044]
一些实施例，为了考察各目标参数对载荷的影响程度，本实施例利用300个doe点的fea结果进行相关性分析，图3是根据本公开实施例提供的目标参数与目标函数之间相关系数矩阵图，如图3所示，展示了目标函数f(t)和g(t)与10个目标参数之间的相关系数，其中，t1-t10依次代表纵梁两端高度、纵梁中间位置高度、50a两端高度、50a中间位置高度、底板厚度、顶板厚度、纵梁厚度、顶梁宽度、加强筋厚度、加强筋数量；其中，使目标随变量值增大而增大的称为正相关系数，使目标函数值随设计变量增大而减小的称为负相关系数。需要说明的是，相关系数越接近1则该变量对目标函数的影响越大。如图3所示，t2值即纵梁中间位置高度对f(t)和g(t)影响为相对最大，且与f(t)和g(t)均为负相关，相关系数分别为-0.69和-0.23，f(t)更受影响；t8即顶梁宽度对g(t)影响为相对最大，且与g(t)负相关，相关系数为-0.37。接顶橡胶的几何构型(即t3和t4)对f(t)和g(t)也有显著影响，而且与f(t)和g(t)分别为负相关和正相关，可见接顶橡胶确实可以显著影响载荷分布。从而，本实施例可以根据相关性调整后续迭代算法的步长，以及有限元模型中位置点数量，例如，相关性强的，在做迭代优化的时候需要减小步长，增加采样点以实现精细设计。
[0045]
s103：采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案。
[0046]
也即是说，本公开实施例例如可以采用粒子群优化算法(particle swarm optimization，pso)迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，即：纵梁两端高度、纵梁中间位置高度、50a两端高度、50a中间位置高度、底板厚度、顶板厚度、纵梁厚度、顶梁宽度、加强筋厚度、加强筋数量等目标参数的最优参数值(尺寸)组合方案。
[0047]
其中，粒子群优化算法中的每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到，具体计算过程如下：
[0048]
1)，首先初始化一群粒子(种群规模m)，包括随机位置和速度，其中，pso算法在各个目标参数的取值范围内随机产生多组参数值组合方案作为粒子种群的随机位置，也即是说，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，组合方案的数量由种群规模m决定，并且，设置最大迭代次数kmax或者迭代的最小适应阈值，即：本实施例以最小化目标函数值(适应度值)作为优化目标。
[0049]
2)，对每个粒子计算适应度值。具体地，本实施例的每组参数值组合方案(各个粒子)对应一个三维模型，本实施例针对每个三维模型构建有限元模型(参见上述有限元模型建立过程)；然后，求解每个有限元模型，以得到三维模型中多个位置点的载荷实际分布，即：p
cont
(xi)；然后，利用目标函数(例如f(t))对多个位置点的载荷实际分布p
cont
(xi)进行计算，得到该粒子的适应度值：
[0050]
3)，对每个微粒，将其适应度值与其经过的最好位置pbest作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置pbest；
[0051]
4)，对每个粒子，将其适应度值与其经过的最好位置gbest作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置gbest；
[0052]
5)，更新每个粒子的位置(即，参数值组合方案)和速度；
[0053]
6)，未达到约束条件(即，最大迭代次数kmax或者迭代的最小适应阈值)则转2)，直至输出最优参数值组合方案。
[0054]
可以理解的是，上述实例只是以采用粒子群优化算法求解最优参数值组合方案进行示例性说明，在实际应用中，还可以采用其它任意可能的优化算法确定最优参数值组合方案，对此不作限制。
[0055]
本实施例中，通过定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数，并对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围，以及采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到，能够通过优化算法确定支护顶梁多个目标参数最优的参数值组合方案，从而使得支护顶梁各个设计参数合理匹配，因此基于该最优参数值组合方案设计的支护顶梁更适合巷道支护作业。
[0056]
图4是根据本公开一实施例提供的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法的流程示意图，如图4所示，该方法包括：
[0057]
s401：定义表征支护顶梁载荷分布的第一目标函数和第二目标函数。
[0058]
本公开实施例，定义两个目标函数，包括第一目标函数和第二目标函数。
[0059]
其中，第一目标函数例如可以表示为：
[0060]
f(t)＝(∑wi(p
cont
(xi)/max(p
cont
)-p
opt
(xi))
p
)
1/p
[0061]
第二目标函数例如表示为：
[0062][0063]
关于第一目标函数和第二目标函数具体说明参见上述实施例，此处不在赘述。
[0064]
s402：对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围。
[0065]
s402的具体说明参见上述实施例，此处不在赘述。
[0066]
s403：采用多目标粒子群优化算法迭代计算所述最优参数值组合方案。
[0067]
本公开实施例，例如采用多目标优化之粒子群算法(multiple objective particle swarm optimization，mopso)迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，第一目标函数f(t)和第二目标函数g(t)为mopso中的两个目标函数。
[0068]
在一个具体实例中，图5是根据本公开实施例提供的mopso算法流程示意，如图5所述，本实施例首先建立顶梁载荷分布计算有限元模型(即，建立有限元模型)；进一步地，设置mopso算法的参数，例如种群规模m和最大迭代次数kmax等；进一步地，根据种群规模初始化个粒子的位置及速度，其中，每个粒子对应一组参数值组合方案；进一步地，求解有限元模型得到载荷实际分布p
cont
(xi)，求解过程参见上述实施例，此处不在赘述；进一步地，根据载荷实际分布计算每个粒子的适应度值(包括f(t)值和g(t)值)，并初始化个体极值pbest、全局极值gbest以及储备集(rep集)；进一步地，进行优化迭代部分，首先利用mopso算法更新各粒子的位置(参数值组合方案)及速度，替换有限元模型中对应的参数，即：根据更新的参数值组合方案重新确定有限元模型，并求解更新后的有限元模型得到新的载荷实际分布p
cont
(xi)，并基于该载荷实际分布p
cont
(xi)计算适应度值(f(t)值和g(t)值)，并更新个体极值pbest、全局极值gbest以及储备集，如果不满足停止条件(最大迭代次数或者最小适应阈值)，则进行迭代计算，直至满足停止条件，输出非劣解集，并基于非劣解集确定最优参数值组合方案。
[0069]
从而，本公开实施例采用多目标粒子群优化算法迭代计算最优参数值组合方案，因此可以利用两个目标函数约束最优参数值组合方案，从而进一步提升方案的合理性和准确性。
[0070]
本实施例中，通过定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数，并对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围，以及采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到，能够通过优化算法确定支护顶梁多个目标参数最优的参数值组合方案，从而使得支护顶梁各个设计参数合理匹配，因此基于该最优参数值组合方案设计的支护顶梁更适合巷道支护作业。此外，本公开实施例采用多目标粒子群优化算法迭代计算最优参数值组合方案，因此可以利用两个目标函数约束最优参数值组合方案，从而进一步提升方案的合理性和准确性。
[0071]
图6是根据本公开另一实施例提供的基于目标优化的支护顶梁参数确定装置的示意图。如图6所示，该基于目标优化的支护顶梁参数确定装置60包括：
[0072]
定义模块601，用于定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数；
[0073]
建模模块602，用于对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围；以及
[0074]
求解模块603，用于采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到。
[0075]
一些实施例，目标函数包括第一目标函数和第二目标函数，求解模块603，具体用于：采用多目标粒子群优化算法迭代计算最优参数值组合方案。
[0076]
一些实施例，其中，第一目标函数表示为：
[0077]
f(t)＝(∑wi(p
cont
(xi)/max(p
cont
)-p
opt
(xi))
p
)
1/p
[0078]
其中，p
cont
(xi)表示三维模型中xi位置的载荷实际分布，p
opt
(xi)表示xi位置的载荷目标分布，wi为权重，p为设定值。
[0079]
一些实施例，第二目标函数表示为：
[0080][0081]
其中，为多个位置载荷实际分布的平均值。
[0082]
一些实施例，多个目标参数包括：纵梁两端高度、纵梁中间位置高度、50a两端高度、50a中间位置高度、底板厚度、顶板厚度、纵梁厚度、顶梁宽度、加强筋厚度、加强筋数量。
[0083]
本实施例中，通过定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数，并对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围，以及采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到，能够通过优化算法确定支护顶梁多个目标参数最优的参数值组合方案，从而使得支护顶梁各个设计参数合理匹配，因此基于该最优参数值组合方案设计的支护顶梁更适合巷道支护作业。
[0084]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种计算机设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
[0085]
为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如本公开前述实施例提出的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法。
[0086]
图7示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性计算机设备的框图。图7显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0087]
如图7所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件
(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
[0088]
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industry standard architecture；以下简称：isa)总线，微通道体系结构(micro channel architecture；以下简称：mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(video electronics standards association；以下简称：vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheral component interconnection；以下简称：pci)总线。
[0089]
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
[0090]
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(random access memory；以下简称：ram)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。
[0091]
尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(compact disc read only memory；以下简称：cd-rom)、数字多功能只读光盘(digital video disc read only memory；以下简称：dvd-rom)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本公开各实施例的功能。
[0092]
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本公开所描述的实施例中的功能和/或方法。
[0093]
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(local area network；以下简称：lan)，广域网(wide area network；以下简称：wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0094]
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用，例如实现前述实施例中提及的基于目标优化的支护顶梁参数确定方法。
[0095]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或
者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0096]
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
[0097]
需要说明的是，在本公开的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0098]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本公开的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本公开的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0099]
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0100]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0101]
此外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0102]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0103]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0104]
尽管上面已经示出和描述了本公开的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本公开的限制，本领域的普通技术人员在本公开的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种基于目标优化的支护顶梁参数确定方法，其特征在于，包括：定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数；对所述支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，所述参数化建模包括多个目标参数，和每个所述目标参数的取值范围；采用粒子群优化算法迭代计算所述多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应所述多个目标参数的一组参数值组合方案，所述粒子的适应度值由所述目标函数基于载荷实际分布计算得到，所述载荷实际分布是对所述一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数包括第一目标函数和第二目标函数，所述采用粒子群优化算法迭代计算所述多个目标参数对应的最优参数值组合方案，包括：采用多目标粒子群优化算法迭代计算所述最优参数值组合方案。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述第一目标函数表示为：f(t)＝(∑w
i
(p
cont
(x
i
)/max(p
cont
)-p
opt
(x
i
))
p
)
1/p
其中，p
cont
(x
i
)表示所述三维模型中x
i
位置的所述载荷实际分布，p
opt
(x
i
)表示x
i
位置的载荷目标分布，w
i
为权重，p为设定值。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二目标函数表示为：其中，为多个位置载荷实际分布的平均值。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，所述多个目标参数包括：纵梁两端高度、纵梁中间位置高度、50a两端高度、50a中间位置高度、底板厚度、顶板厚度、纵梁厚度、顶梁宽度、加强筋厚度、加强筋数量。6.一种基于目标优化的支护顶梁参数确定装置，其特征在于，包括：定义模块，用于定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数；建模模块，用于对所述支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，所述参数化建模包括多个目标参数，和每个所述目标参数的取值范围；以及求解模块，用于采用粒子群优化算法迭代计算所述多个目标参数对应的最优参数值组合方案，其中，每个粒子对应所述多个目标参数的一组参数值组合方案，所述粒子的适应度值由所述目标函数基于载荷实际分布计算得到，所述载荷实际分布是对所述一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到。7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标函数包括第一目标函数和第二目标函数，所述求解模块，具体用于：采用多目标粒子群优化算法迭代计算所述最优参数值组合方案。8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，其中，所述第一目标函数表示为：f(t)＝(∑w
i
(p
cont
(x
i
)/max(p
cont
)-p
opt
(x
i
))
p
)
1/p
其中，p
ont
(x
i
)表示所述三维模型中x
i
位置的所述载荷实际分布，p
opt
(x
i
)表示x
i
位置的载荷目标分布，w
i
为权重，p为设定值。
9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二目标函数表示为：其中，为多个位置载荷实际分布的平均值。10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提出一种基于目标优化的支护顶梁参数确定方法、装置及存储介质，包括：定义表征支护顶梁载荷分布的目标函数，并对支护顶梁进行参数化建模得到三维模型，其中，参数化建模包括多个目标参数，和每个目标参数的取值范围，以及采用粒子群优化算法迭代计算多个目标参数对应的最优参数值组合方案，每个粒子对应多个目标参数的一组参数值组合方案，粒子的适应度值由目标函数基于载荷实际分布计算得到，载荷实际分布是对一组参数值组合方案对应的三维模型求解有限元模型得到，能够通过优化算法确定支护顶梁多个目标参数最优的参数值组合方案，从而使得支护顶梁各个设计参数合理匹配，因此基于该最优参数值组合方案设计的支护顶梁更适合巷道支护作业。顶梁更适合巷道支护作业。顶梁更适合巷道支护作业。


技术研发人员：曹云 王梁 廖静平 王海军 王洪磊 孟建新 刘少权 赵建 杨晓辉
受保护的技术使用者：煤炭科学研究总院有限公司
技术研发日：2023.02.10
技术公布日：2023/9/20