采煤机滚筒工作性能优化研究

王宏伟 郭军军 梁威 耿毅德 陶磊 李进

文章編号：1671?251X（2024）04?0133?11  DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.2023100095

摘要：在实际生产中，截割破碎过程是多作用耦合的结果，离散元法（DEM）与多体动力学（MBD）双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互，符合实际生产情况，具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能，基于 DEM?MBD 双向耦合机理，结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数，采用仿真软件 EDEM 和 RecurDyn 建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型，对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析，证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验，分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律，并利用 SPSS 软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度，通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量，以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型，利用改进多目标灰狼（MOGWO）算法和优劣解距离法（TOPSIS）对模型进行求解，得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min 时，采煤机滚筒的工作性能最优，此时截割比能耗为0.4677 kW·h/m3，装煤率为43.01%，载荷波动系数为0.3278。

关键词：采煤机滚筒；双向耦合机理；离散元法；多体动力学；多目标优化；改进多目标灰狼优化算法；优劣解距离法

中图分类号：TD421.6  文献标志码：A

Research on optimization of working performance of shearer drum

WANG Hongwei1，2，3， GUO Junjun1，3， LIANG Wei1， GENG Yide1，2， TAO Lei1， LI Jin1，3

（1. Center of Shanxi Engineering Research for Coal Mine Intelligent Equipment，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024， China；2. Post-doctoral Workstation， Shanxi Coking Coal Group Co.， Ltd.， Taiyuan 030024， China；3. College of Mechanical and Vehicle Engineering， Taiyuan University of Technology， Taiyuan 030024， China）

Abstract： In actual production， the cutting and crushing process is the result of multi action coupling. The bidirectional coupling technology of discrete element method （DEM） and multi bodydynamics （MBD） can achieve information exchange between coal mining equipment and coal wall. It is inline with actual production situations and has significant advantages. In order to improve the working performance of the shearer drum， based on the DEM-MBD bidirectional coupling mechanism， combined with mechanical performance experiments and simulation experiments to obtain actual operating parameters， a bidirectional coupling model of the shearer drum cutting coal wall is established using simulation software EDEM and RecurDyn. The torque and cutting force experienced by the drum during the simulation process are analyzed， and it is proved that the coupling effect and cutting effect are good. Single factor experiments and orthogonal experiments are designed to analyze the influence of drum operating parameters on working performance. SPSS software is used to obtain the degree of influence of drum speed， cutting depth， and traction speed on cutting specific energy consumption， coal loading rate， and load fluctuation coefficient. The feasibility of the model is verified through on-site experiments. A multi- objective optimization model is constructed with drum speed， cutting depth， and traction speed as decision variables， and cutting specific energy consumption， coal loading rate， and load fluctuation coefficient as objectives. The improved multi-objective gray wolf optimization （MOGWO） algorithm and technique for order preference by similarity to ideal solution （TOPSIS） method are used to solve the model. It is found that when the drum speed is 31.12 r/min， the cutting depth is 639.4 mm， and the traction speed is 5.58 m/min， the working performance of the shearer drum is optimal. At this time， the cutting specific energy consumption is 0.4677 kW·h/m3， the coal loading rate is 43.01%， and the load fluctuation coefficient is 0.3278.

Key words： shearer drum; bidirectional coupling mechanism; discrete element method; multibody dynamics; multi objective optimization; improved multi-objective gray wolf optimization algorithm; technique for order preference by similarity to ideal solution method

0引言

滚筒作为采煤机的核心部件，承担着落煤和装煤等任务，滚筒工作性能的优劣直接决定了综采工作面的开采效率[1]。因此，研究采煤机滚筒运行参数调整和截割、装煤性能评价，对提升采煤效率具有重要意义[2]。

目前，采煤机滚筒性能优化多采用离散元法（Discrete Element Method，DEM）。Xing Zhizhong 等[3]利用 EDEM 离散元软件分析了滚筒工作性能与运动参数的关系，得到最优参数匹配。赵丽娟等[4]采用离散元数值模拟方法分析了滚筒参数对截割工作性能的影响。张强等[5]基于 EDEM 离散元软件建立了最佳截割参数组合，分析了各因素对截割性能的影响程度。李明昊等[6]基于离散元软件分析了运动参数等对装煤性能的影响，得出了滚筒最优参数。以上研究均采用单向耦合技术，不能满足复杂系统的准确分析要求，而在实际生产中，截割破碎过程是多作用耦合的结果。DEM 与多体动力学（Multibody Dynamics，MBD）双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互，更符合实际生产情况，具有较大的优越性[7-8]，因此被应用于采煤机控制等方面[9-11]，但在采煤机滚筒运行参数调整和工作性能优化方面的应用研究较少。

本文基于 DEM?MBD 双向耦合机理，采用仿真软件 EDEM 和 RecurDyn 建立采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型，设计单因素试验和正交试验，对滚筒运行参数和工作性能的相关性进行分析。构建多目标优化模型，采用改进多目标灰狼优化（Multi- Objective Grey Wolf Optimization，MOGWO）算法和优劣解距离法（Technique for Order Preference bySimilarity to Ideal Solution，TOPSIS）优化滚筒运行参数，实现采煤机滚筒工作性能提升。

1双向耦合模型构建

1.1 EDEM 煤壁模型构建

1.1.1离散元颗粒粘结机理

根据 Hertz?Mindlin 接触模型理论[12]，离散元颗粒接触时，颗粒之间存在一定作用力，如图1所示。其中：Kn 为法向接触刚度，N/m3；Ks 为切向接触刚度，N/m3；Cn 为法向阻尼，N·s/m；Cs 为切向阻尼， N·s/m；R1为颗粒1接触半径，m；R2为颗粒2接触半径，m；r1为颗粒1半径，m；r2为颗粒2半径，m；δ为颗粒单元间重叠量，m。

颗粒接触模型可视为弹簧和阻尼共同作用，因此有

式中：E0为等效弹性模量，MPa；r0为颗粒等效半径， m；G0为等效剪切模量 MPa；e 为颗粒等效恢复系数； m0为颗粒等效质量，kg。

Hertz?Mindlin with Bonding（HMB）接触模型适应煤层结构，根据该模型，离散元颗粒相互间的力和力矩在每个时间步的调整公式为

式中：Fn 为法向接触力，N；Ft 为切向接触力，N；vn 为法向相对速度，m/s；vt 为切向相对速度，m/s；Sn 为法向刚度，N/m3；St 为切向刚度，N/m3；R 为粘结半径， m；η为时间步长，s；Mn 为法向转矩，N·m；Mt 为切向轉矩，N·m；ωn 为法向角速度，rad/s；ωt 为切向角速度，rad/s；

当法向和切向剪切应力超过某个预定义的值时，粘结破裂公式为

式中：σmax 为最大法向应力，Pa；τmax 为最大切向应力，Pa。

1.1.2参数设定

以山西潞安矿业（集团）有限责任公司高河煤矿某工作面为研究背景，3号煤层有1层泥岩夹矸，平均厚度为0.2 m 。取3号煤层样品并切割为?50 mm×100 mm（作为单轴压缩试验样品）、?50 mm×50 mm （作为剪切试验样品）、?50 mm×25 mm（作为巴西劈裂试验样品）的圆柱体。将样品放置在万能试验机上进行单轴压缩试验和巴西劈裂试验，活塞以一定速度加载直至样品被破坏，得到样品的破坏载荷，通过理论计算得到抗压强度和抗拉强度。静态电阻应变仪用于测定煤岩样的径向应变，通过试验机加载载荷，直至样品被破坏，通过理论计算得到弹性模量和泊松比；利用剪切仪，通过变换变角板夹具的角度，得到不同角度下的破坏载荷，进而得到煤岩的内摩擦角。煤岩物理力学性能试验过程如图2所示。

通过数据采集模块完成数据采集，结合工作面3号煤层测定报告，根据理论公式得到煤岩物理力学参数，见表1。

为准确模拟采煤机滚筒和煤壁的相互作用，采用巴西劈裂、单轴压缩模拟仿真，并与真实试验进行对比，完成离散元颗粒粘结键参数标定[13-14]，采用半径为0.012 m 的离散元颗粒[15]建立多球体自动填充模型和粘结颗粒模型。仿真与试验对比如图3所示。可看出仿真的破坏机制与试验结果基本一致。巴西劈裂仿真的平均破坏载荷为2.8 kN，巴西劈裂试验的平均破坏载荷为2.65 kN，误差为5.36%；单轴压缩仿真的平均破坏载荷为18.94 kN，单轴压缩试验的平均破坏载荷为19.96 kN，误差为5.39%，说明标定后的颗粒粘结参数是合理的。

根据设定参数，在 EDEM 中生成1.4 m×1.0 m×0.6 m 的上下煤层和1.4 m×1.0 m×0.2 m 的夹矸，并建立顶底板，煤颗粒和夹矸顆粒从0.5 s 开始粘结生成煤壁模型，其中粘结键个数为542029。煤壁模拟方法如图4所示。

1.2 RecurDyn 建模求解机理

MBD 分析包括建模和求解2个阶段。以 MG210/485型采煤机为研究对象，在 SoildWorks 软件中完成采煤机截割部三维建模，导入 RecurDyn 后，添加部件的材料参数和运动关系，滚筒材料为 Q235，截齿材料为42CrMo 钢，完成 SoildWorks 建模。 MBD 建模和求解流程如图5所示。

1.3双向耦合模型构建

在 RecurDyn 中设定截割部件的装配和运动关系，将滚筒和刮板输送机导入 EDEM，在 EDEM 中构建模拟煤壁，通过耦合接口实现信息交互。 RecurDyn 将截割部件的位置和速度信息传递给 EDEM，使截割部件能够在 EDEM 中进行运动模拟， EDEM 将煤壁作用信息传递至 RecurDyn，持续这种交替模式直至结束。双向耦合原理如图6所示。

2截割仿真分析

2.1双向耦合仿真分析

为验证 EDEM?RecurDyn 双向耦合效果，分别从 EDEM 与 RecurDyn 中导出滚筒切入煤层时的截割转矩，如图7所示。计算得到欧氏距离为2101，误差率小于2%，证明双向耦合效果较好。

为验证 EDEM?RecurDyn 双向耦合的截割效果，对整个仿真过程的截割力进行快速傅里叶变换，结果如图8所示。可知在截割过程中，低频成分相对稳定，为煤块生成阶段产生，高频成分为煤屑生成阶段产生[16]，证明其截割效果良好。

2.2工作性能指标

结合煤矿需求，以截割比能耗、装煤率、载荷波动系数为工作性能指标[17]。

截割比能耗是螺旋滚筒截齿截割单位煤岩时消耗的能量，是采煤机的关键指标之一。

式中：HW 为截割比能耗，kW·h/m3；t 为截割时间，s； n 为滚筒转速，r/min；TM 为滚筒转矩均值，N·m；Vm 为截落煤岩的体积，m3。

装煤率涉及企业的效益，装煤区域如图9所示。区域Ⅰ统计可由刮板输送机运输的煤岩颗粒质量，区域Ⅱ ， Ⅲ统计未被刮板输送机运输的煤岩颗粒质量。装煤率计算公式为

式中 M1?M3为区域Ⅰ?区域Ⅲ的煤岩质量，kg。

载荷波动系数对采煤机寿命有一定影响，其计算公式为

式中：W 为滚筒所受平均载荷，N；Wi 为滚筒所受瞬时载荷，N；k 为载荷样本数量。

2.3单因素试验及影响关系分析

设计单因素试验[18]，方案分为3组，每组5个参数方案，共15个方案。结合式（4）—式（6）可计算出截割比能耗、装煤率和载荷波动系数。不同滚筒运行参数下的仿真结果见表2，其中 n 为滚筒转速， d 为截割深度，v 为牵引速度。根据表2得到不同滚筒运行参数与工作性能的关系，如图10所示。

由图10（a）可知：截割比能耗随滚筒转速增加而增加，这是由于滚筒转速越大，其相对切削厚度越小，截割单位量煤岩消耗的能量越多；装煤率随滚筒转速的增加而先增加后减小，这是由于转速增加后，颗粒在叶片上积累的煤量增加，顺着叶片传至刮板输送机，当速度达到一定程度后，叶片上煤量过大，形成堆积阻塞，无法顺利传至刮板输送机；载荷波动系数随滚筒转速增加而增加，这是由于转速增加，截割煤壁的速度增加，滚筒所受载荷变化更频繁和剧烈，导致载荷波动系数变大。

由图10（b）可知：截割深度对截割比能耗的影响程度很小，这是由于截割深度不会引起切削厚度变化，切削厚度不变时，截割比能耗的变化较小；装煤率随截割深度增加而减小，这是由于截割深度增大，截割煤颗粒变多，使得煤颗粒阻塞，无法及时运出，故装煤率减小；载荷波动系数随截割深度增加而减小，这是由于随着截割深度增加，滚筒与煤壁接触面积变大，载荷分布更均匀，从而载荷波动系数变小。

由图10（c）可知：截割比能耗随牵引速度增加而减小，这是由于在单位时间内，滚筒牵引速度越大，滚筒相对切削厚度越大，则截割单位量煤岩消耗的能量小，截割比能耗小；装煤率随牵引速度增加而先增加后减小，这是由于牵引速度较小时，切削的煤量较小，在螺旋叶片上积累的煤量小，煤颗粒易向叶片边缘运动，从而无法传至刮板输送机，随着牵引速度增加，叶片上积累的煤量增加，相互挤压作用增强，大多颗粒顺着叶片传至刮板输送机，当牵引速度达到一定值后，煤颗粒超过滚筒叶片容量，造成堵塞，进而影响装煤率；载荷波动系数随牵引速度增加而增大，这是由于增加牵引速度，使得滚筒在煤层中受到的载荷作用更大，从而增大载荷波动系数。

2.4正交试验及影响程度分析

考虑滚筒运行参数对工作性能的交互影响，引入正交试验法。为减少仿真量，采用三因素三水平，选用 L9（34）正交表，正交试验组合与结果见表3。

将单因素试验和正交试验的数据导入 SPSS 软件，相关系数选择皮尔逊（N），显著性检验选择双尾（T），得到相关性水平分析，见表4，其中 A 为皮尔逊相关性，B 为显著性（双尾），**表示显著性小于0.01。显著性越小，则越显著。

分析表4可得，三因素对截割比能耗影响程度排序为牵引速度＞滚筒转速＞截割深度，牵引速度显著影响且呈负相关；三因素对滚筒装煤率影响程度排序为牵引速度＞截割深度＞滚筒转速，牵引速度显著影响且呈正相关；三因素对滚筒载荷波动系数影响程度排序为滚筒转速＞截割深度＞牵引速度，滚筒转速显著影响且呈正相关。

2.5可行性分析

在高河煤矿工作面进行现场试验，如图11所示。在其他条件一定时，改变采煤机牵引速度，通过 OPC 通信协议将采煤机数据传输至数据采集模块。在采煤机截割过程中，通过设定不同牽引速度，得到牵引速度与截割电流的关系，如图12所示。可看出随着采煤机牵引速度增大，平均截割电流增大，滚筒所受转矩增加，试验结果与数值模拟结果一致。

为验证仿真过程中煤岩颗粒的运动状态符合实际情况，以单个颗粒在滚筒螺旋叶片上的运动为例进行分析。当颗粒从接触滚筒到被滚筒抛出时，其线速度v*=2πrgn，rg 为颗粒与滚筒接触点到滚筒轴线的垂直距离。由该公式可知，增大滚筒转速，颗粒被抛出时的线速度变大。不同滚筒转速下颗粒速度云图及曲线如图13所示，可看出随着滚筒转速增加，颗粒平均线速度增加，抛出距离变远，仿真结果与理论分析结果一致。

滚筒转速 n=40 r/min 时的截割力如图14所示。可看出，滚筒刚开始截割时为初始压入破碎阶段，截割力处于非平稳波动状态，滚筒截割力随时间增加而增加，达到某一临界条件后发生突然阶跃现象，煤岩恰好出现断裂现象时滚筒截割力最大，之后突然变小。当滚筒接触新的煤面时，又开始新的循环。

滚筒在转矩和牵引的作用下完成破岩，对煤岩产生挤压、剪切等作用，随着牵引力增大，滚筒破岩大致经历裂纹发展、压实体形成、崩切3个阶段。滚筒侵入煤岩的作用效果如图15所示，煤岩颗粒间的力链在一定程度上反映了破碎裂纹的位置。在截割过程中发现，煤层所受的法向载荷大于切向载荷，即破岩主要受法向载荷的影响。当滚筒和煤岩界面的接触应力大于煤岩强度极限时，力链便会断裂，煤岩表面发生碎裂，产生裂纹及切屑，这与密实核理论[19]一致。

3多目标优化设计

3.1多目标优化模型构建

为保证采煤机滚筒工作性能最优，设计了多目标优化模型，如图16所示。通过单因素和正交试验得到决策变量与优化目标的关系，利用最小二乘法拟合构建工作性能目标评价函数，利用改进MOGWO 和 TOPSIS 求解多目标优化模型，调整滚筒参数，以提升工作性能。

用滚筒转速 n、截割深度 d 和牵引速度 v 构建决策变量：

根据采煤机本身特性，其约束条件为

用截割比能耗、装煤率和载荷波动系数构建优化目标函数：

基于最小二乘法得出不同滚筒运行参数与工作性能的目标评价函数。

截割比能耗 HW 的目标评价函数为

装煤率 Q 的目标评价函数为

载荷波动系数δ的目标评价函数为

3.2多目标优化模型求解

MOGWO 将多目标机制融合到灰狼算法中，在保留灰狼算法包围和狩猎机制的同时，加入 archive 机制和领导者选择机制[20]。MOGWO 所需参数少，优化性能较好，能为工程应用提供可靠性方案[21]。

在优化过程中，最优解被认为是α狼，次优解和第三优的解分别被命名为β狼和δ狼，每只灰狼不断更新位置，模拟狩猎并找到搜索空间中的可能区域。

式中：X （t +1）为下一迭代时灰狼的位置向量；X1，X2，X3分别为当前迭代α狼、β狼和δ狼的位置向量。

由于 MOGWO 算法初始化种群为随机生成，很难保证种群个体的多样性和分布范围。为提升初始化种群的质量，分别采用 SPM混沌映射法和佳点集法生成初始化种群。初始化种群分布如图17所示。对比发现，相较随机生成法和 SPM 混沌映射法，佳点集法生成的种群质量更优，故采用佳点集法初始化种群。

MOGWO 算法采用线性递减策略迭代，收敛因子C =2-2i/I，I 为总迭代次数，i 为当前迭代次数，线性递减策略不能体现实际优化搜索过程，且易过早收敛，陷入局部最优解。因此，本文提出一种基于余弦规律变化的收敛因子更新方式：C =1+ cos （πi/I）。改进前后收敛因子对比如图18所示。迭代前期|C|＞1，灰狼群体将扩大包围圈，以寻找更好的猎物；迭代后期|C|＜1，灰狼群体将收缩包围圈，此时对应于局部精确搜索。改进后的收敛因子 C 平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力。

MOGWO 进行位置更新时，优化过程由α狼、β狼和δ狼共同指导，导致其收敛速度变慢。因此，采用基于步长欧氏距离的比例权重更新灰狼位置[22]，加大α狼的贡献，进而加快收敛速度。

式中 W1，W2，W3分别为灰狼对α狼、β狼、δ狼的学习率。

3.3对比分析

为验证改进 MOGWO 的性能，以式（10）?式（12）作为适应度函数，将改进 MOGWO 与原始 MOGWO 对比，同时选取常用的 NSGA?II、MOPSO 算法进行对比，以综合评定改进 MOGWO 的性能。设定 NSGA?II 算法的种群规模为100，进化代数为1000，交叉概率为0.1，变异概率为0.2；MOGWO 算法和改进 MOGWO 算法狼群规模为100，最大迭代次数为1000，网格膨胀参数为0.1，轮盘赌系数为2；MOPSO 算法种群规模为100，惯性权重为0.5，个体学习系数为1，全局学习系数为2，最大迭代次数为1000。

多目标优化问题并不是只存在1个最优解，而是在可行域中存在1组非劣解集，称为 Pareto解集。基于以上参数，不同算法生成的 Pareto解集分布如图19所示。可见 NSGA?II 算法的 Pareto最优解连续性较好，但范围较小，运算速度较慢；MOGWO算法和 MOPSO 算法运算速度快，但 Pareto最优解连续性较差；改进 MOGWO 算法运算速度快，Pareto 最优解连续性好，分布较为均匀，有较强的多样性。

为找到 Pareto解集中的唯一较优解，引入 TOPSIS 。TOPSIS 是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据信息，精确反映各评价方案间的差距。采用 TOPSIS 对 Pareto解集进行综合排序，选取装煤率为正向指标，截割比能耗和载荷波动系数为负向指标，找出最优和最劣矩阵向量后，计算 Pareto 非支配解与正理想解距离或负理想解距离，得出综合得分。经计算，当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min 时，综合得分为0.7091，此时截割比能耗为0.4677 kW·h/m3，装煤率为43.01%，载荷波动系数为0.3278，采煤机滚筒工作性能最优。

4結论

1）采用仿真软件 EDEM 和 RecurDyn 建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型，设计了单因素试验和正交试验，对滚筒运行参数和工作性能的相关性进行了分析。仿真结果表明：随滚筒转速增加，截割比能耗增加，装煤率先增加后减小，载荷波动系数增加；随截割深度增加，截割比能耗变化不大，装煤率减小，载荷波动系数减小；随牵引速度增加，截割比能耗减小，装煤率先增加后减小，载荷波动系数增加。通过数值模拟与试验对比分析，证明了所建模型的可行性。

2）运用改进 MOGWO 算法和 TOPSIS 对多目标优化模型进行求解，得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min 时，采煤机滚筒的工作性能最优，此时截割比能耗为0.4677 kW·h/m3，装煤率为43.01%，载荷波动系数为0.3278。

参考文献（References）：

[1]王虹，王步康，张小峰，等.煤矿智能快掘关键技术与工程实践[J].煤炭学报，2021，46（7）：2068-2083.

WANG Hong，WANG Bukang，ZHANG Xiaofeng，et al. Key technology and engineering practice of intelligent rapid heading in coal mine[J]. Journal of China Coal Society，2021，46（7）：2068-2083.

[2]葛帅帅，秦大同，胡明辉.突变工况下滚筒式采煤机调速控制策略研究[J].煤炭学报，2015，40（11）：2569-2578.

GE Shuaishuai，QIN Datong，HU Minghui. Research on drum shearer speed control strategies under impact conditions[J]. Journal of China Coal Society，2015，40（11）：2569-2578.

[3] XING Zhizhong，GUO Wei. Analysis and research on working performance of shearer based on discrete element method[J]. IEEE Access，2019，7：121321-121331.

[4]赵丽娟，王雅东，王斌.含夹矸煤层条件下采煤机螺旋滚筒工作性能分析与预测[J].中国机械工程，2021，32（8）：976-986.

ZHAO Lijuan，WANG Yadong，WANG Bin. Analysis and prediction of working performance of shearer spiral drums under coal seam with gangue[J]. China Mechanical Engineering，2021，32（8）：976-986.

[5]张强，张晓宇.不同工况下采煤机滚筒截割性能研究[J].应用力学学报，2021，38（6）：2360-2368.

ZHANG Qiang，ZHANG Xiaoyu. Cutting performance of shearer drum under different working conditions[J]. Chinese Journal of Applied Mechanics，2021，38（6）：2360-2368.

[6]李明昊，牛昊，范佳艺，等.采煤机螺旋滚筒装煤性能优化[J].工矿自动化，2022，48（10）：129-135.

LI Minghao，NIU Hao，FAN Jiayi，et al. Optimization of coal loading performance of shearer screw drum[J]. Journal of Mine Automation，2022，48（10）：129-135.

[7]赵丽娟，王雅东，张美晨，等.复杂煤层条件下采煤机自适应截割控制策略[J].煤炭学报，2022，47（1）：541-563.

ZHAO Lijuan，WANG Yadong，ZHANG Meichen，et al. Research on self-adaptive cutting control strategy of shearer in complex coal seam [J]. Journal of China Coal Society，2022，47（1）：541-563.

[8]王雅东，赵丽娟，张美晨.采煤机自适应调高控制策略[J].煤炭学报，2022，47（9）：3505-3522.

WANG Yadong，ZHAO Lijuan，ZHANG Meichen. Research on self-adaptive height adjustment control strategy of shearer[J]. Journal of China Coal Society，2022，47（9）：3505-3522.

[9] MA Haozhou，WANG Xuewen，LI Bo，et al. Study on the mechanical effect and wear behaviour of middle trough of a scraper conveyor based on DEM-MBD[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers ， Part J：Journal of Engineering Tribology，2022，236（7）：1363-1374.

[10]梁旭，郭佳毫，常毛毛，等.矸石层形态对掘锚机截割特性影响仿真分析[J].工矿自动化，2023，49（3）：93-99.

LIANG Xu，GUO Jiahao，CHANG Maomao，et al. Simulation analysis of the influence of gangue layer morphology on the cutting characteristics of the roadheader bolter[J]. Journal of Mine Automation，2023，49（3）：93-99.

[11]张美晨，赵丽娟，李明昊，等.基于双向耦合法的采煤机螺旋滚筒振动特性分析[J].煤炭科学技术，2024，52（3）：200-216.

ZHANG Meichen，ZHAO Lijuan，LI Minghao，et al. Analysis and experimental study on the vibration characteristics of the spiral drum of a shearer based on two-way coupling method[J]. Coal Science and Technology，2024，52（3）：200-216.

[12]王国强，郝万军，王继新.离散单元法及其在 EDEM 上的实践[M].西安：西北工业大学出版社，2010：3-13.

WANG Guoqiang， HAO Wanjun， WANG Jixin. Discrete unit method and its practice on EDEM[M]. Xi'an：Northwestern Polytechnical University Press，2010：3-13.

[13]金鑫.采煤機螺旋滚筒截割含夹矸煤岩双向耦合作用机理及磨损特性研究[D].阜新：辽宁工程技术大学，2020.

JIN Xin. Study on the two-way coupling mechanism and wear characteristics of shearer drum cutting coal-rock with gangue[D]. Fuxin：Liaoning Technical University，2020.

[14] CHEN Zeren，CHEN Guoqiang，XUE Duomei. An approach to calibration of BPM bonding parameters for iron ore [J]. Powder Technology： An International Journal on the Science and Technology of Wet and Dry Particulate Systems，2021，381：245-254.

[15]赵丽娟，闻首杰，刘旭南.仿真颗粒半径对模拟滚筒截割复杂煤层的影响研究[J].机械科学与技术，2020，39（1）：52-57.

ZHAO Lijuan， WEN Shoujie， LIU Xunan. The influence of simulated particle radius on complex coalseam of drum cutting[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering，2020，39（1）：52-57.

[16] ROJEK J，O?ATE E，LABRA C. Discrete element simulation of rock cutting[J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences，2011，48（6）：996-1010.

[17]秦大同，王镇，胡明辉，等.基于多目标优化的采煤机滚筒最优运动参数的动态匹配[J].煤炭学报，2015，40（增刊2）：532-539.

QIN Datong， WANG Zhen， HU Minghui， et al. Dynamic matching of optimal drum movement parameters of shearer based  on multi-objective optimization[J]. Journal of China Coal Society，2015，40（S2）：532-539.

[18]毛君，刘歆妍，陈洪月，等.基于 EDEM 的采煤机滚筒工作性能的仿真研究[J].煤炭学报，2017，42（4）：1069-1077.

MAO Jun， LIU Xinyan， CHEN Hongyue， et al. Simulation of shearer drum cutting performance based on EDEM[J]. Journal of China Coal Society，2017，42（4）：1069-1077.

[19]徐向宇.综掘机截齿截割破煤机理及产尘规律研究[D].焦作：河南理工大学，2021.

XU Xiangyu. Study on coal breaking mechanism and dust generation law of roadheader pick[D]. Jiaozuo： Henan Polytechnic University，2021.

[20] MIRJALILI S，SAREMI S，MIRJALILI S M，et al. Multi-objective grey wolf optimizer：a novel algorithm for multi-criterion optimization[J]. Expert Systems with Applications，2016，47（1）：106-119.

[21] FARIS H，ALJARAH I，AL-BETAR M A，et al. Grey wolf optimizer： a review of recent variants and applications[J]. Neural Computing and Applications，2018，30（2）：413-435.

[22]王秋萍，王梦娜，王晓峰.改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法[J].计算机工程与应用，2019，55（21）：60-65，98.

WANG Qiuping，WANG Mengna，WANG Xiaofeng. Improved grey wolf optimizer with convergence factor and proportional weight[J]. Computer Engineering and Applications，2019，55（21）：60-65，98.