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题名掘进机截割部实验台数字孪生监测系统研究
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作者
马天兵
杨启程
李长鹏
史瑞
彭猛
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机构
安徽理工大学煤炭无人化开采数智技术全国重点实验室
安徽理工大学机电工程学院
合肥综合性国家科学中心能源研究院
安徽省智能矿山技术与装备工程实验室
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出处
《煤炭工程》
北大核心
2025年第4期131-137,共7页
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基金
安徽省重点研究与开发计划(202104a07020005)
安徽高校协同创新项目(GXXT-2022-019)
+4 种基金
安徽高校自然科学研究项目(2023AH051196)
深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室资助项目(SKLMRDPC20ZZ01)
深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金(SKLMRDPC22KF26)
安徽省智能矿山技术与装备工程实验室开放基金(AIMTEEL202202)
安徽省高校自然科学研究重点项目(2023AH051196)。
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文摘
掘进机截割部实验台在模拟截割过程中,粉尘浓度高,会引起掘进机截割状态实时监测的可视化效果差、安全性低等问题,为此,提出了一种基于数字孪生的掘进机截割实验状态实时监测方法。首先,绘制了数字孪生掘进机截割部实验系统五维模型架构;其次,基于UE 5软件开发了掘进机截割部实验系统数字孪生体,主要包括截割部数字场景的搭建、孪生数据传输与管理、虚实数据映射等;最后通过掘进机截割实验进行数字孪生集成功能验证。实验结果表明,运用数字孪生技术实现场景漫游可有效提升掘进机截割状态可视化监测效果,为截割实验安全性提供保障。
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关键词
数字孪生
掘进机截割部
数据交互
状态监测
数据可视化
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Keywords
digital twins
cutting section of roadheader
data interaction
condition monitoring
data visualization
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分类号
TD42
[矿业工程—矿山机电]
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