改进遗传算法的煤粉粒度分布优化

为精准地获取煤巷综掘工作面煤粉的粒度分布,提出了一种基于遗传算法的粒度分布优化方案,利用显微图像法测得煤粉粒径,得到粉尘颗粒个数密度分布数据。基于高斯、对数正态、罗辛-拉姆勒分布函数建立优化模型,采用遗传算法对其进行求解,并与实测值拟合验证。结果表明:进化代数140、种群大小1 400、交叉概率0.65、变异概率0.055、停滞代数40、函数容差10^(-5)和约束容差10^(-4)的优化遗传算法,在问题求解时具有较好的稳定性,能够精准快速地求解3种分布函数对应的最优参数值;高斯分布、对数正态分布、罗辛-拉姆勒分布拟合优度R^(2)分别为0.801、0.798、0.839,罗辛-拉姆勒分布函数R^(2)最大,与实测数据拟合度最高,该煤粉的粒度分布最符合罗辛-拉姆勒分布。