Zeitschrift für Physikalische Chemie und Biophysik
Offener Zugang

Abstrakt

Optimierung des Energieverbrauchs bei der Landnivellierung mithilfe von GIS-, genetischen und PSO-Algorithmen (Particle Swarm Optimization)

Isham Alzoub

Einer der wichtigsten Schritte zur Bodenvorbereitung ist die Einebnung. Die Einebnung mit Maschinen erfordert einen beträchtlichen Energieaufwand. Zur Erhöhung der Berechnungsgenauigkeit wird die aus der Kartierung erfasste Punkthöhe (50 m x 50 m) in die GIS-Umgebung eingefügt. Die restlichen unbekannten Koordinaten wurden durch Interpolation ermittelt, und zur Ermittlung des genauen Volumens der Erdarbeiten wurde ein Dreiecksnetzmodell (TIN) verwendet. Bei allen Methoden wurden die Gleichung der Nivellierungsplatte, die Aushub- und Böschungsvolumina und Karten der Landoberfläche nach der Einebnung, die Trennung von Aushub und Böschung und der Energieverbrauch einschließlich Maschinenleistung, Kraftstoff und Arbeitskraft berechnet und dann die verschiedenen Methoden verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass das Verhältnis von Aushub zu Böschung basierend auf den Methoden der minimalen kleinsten Quadrate, des genetischen Algorithmus, des linearen Algorithmus zur Optimierung der Partikelbewegungen und des Algorithmus für Partikelbewegungskurven jeweils 1,26, 1,14, 1,12 und 1,16 beträgt. Andererseits zeigten die Ergebnisse, dass die Methode des Partikelbewegungskurvenalgorithmus im Vergleich zur Methode der kleinsten Quadrate eine 45-prozentige Reduzierung des Energieverbrauchs beim Nivellierungsvorgang gezeigt hat. Der genetische Algorithmus kann den Energieverbrauch um 42 Prozent senken. Unter den in der Methode des genetischen Algorithmus verwendeten Modellen wurde bei Modell Nr. 1 geschätzt, dass der größte Anteil des Energieverbrauchs auf den Brennstoff (bis zu 71,83 Prozent) und der geringste Anteil auf die Arbeitskräfte (bis zu 0,38 Prozent) zurückzuführen ist. Daher empfiehlt die vorliegende Studie das Modell des genetischen Plattenkurvenalgorithmus als bestes Modell.