基于进化神经网络的粉煤灰混凝土强度优化设计模型研究

影响粉煤灰混凝土强度的因素较多,它们之间存在的复杂的非线性关系,进化神经网络对处理非线性问题有较好的优势。在实验室对影响粉煤灰混凝土强度的因素进行试验分析,确定各影响因素和粉煤灰强度之间的数量关系,并进行样本数据的收集和整理,运用进化神经网络对数据样本进行学习训练,得到进化神经网络的粉煤灰混凝土强度优化设计模型,通过检测样本进行检测,证明了模型有较好的外推性。     

高水速凝材料在回采巷道注浆加固中的应用研究

影响回采巷道围岩稳定性的因素较多,而回采巷道围岩稳定性控制关系到整个矿井的安全生产,目前注浆加固是回采巷道围岩控制的最有效方法之一。高水速凝材料可以根据工程特性控制凝结时间,并且后期强度可以提高较快。通过材料加固机理的分析,对高水速凝材料在回采巷道围岩稳定性加固应用进行了研究。     

全采高工作面三角煤稳定性研究

通过对上社煤矿15104工作面端头三角煤现场观测,研究了全采高三角煤稳定性因素,得出其端头三角煤受工作面采动影响,及护巷煤柱尺寸大小的影响,三角煤的稳定性又关系到端头顶板的稳定性,而且对采空侧巷道围岩稳定性具有一定的影响。对下个工作面的布置有积极的指导意义。     

福建城镇居民恩格尔系数变化趋势及其响应

在复杂的经济系统中,恩格尔系数的变化由于受到诸多因素的影响往往呈现非线性变化趋势的特征。该文以恩格尔系数为研究对象,利用人工神经网络模型在非线性定量分析方面的优势,建立恩格尔系数变化趋势的BP神经网络预测模型,并对福建城镇居民恩格尔系数的变化趋势进行研究,提出未来几年恩格尔系数变化趋势几个方面的响应。     

大采高回采巷道帮锚杆支护机理及实测研究

大采高工作面顺槽巷道断面较大、受回采影响矿压显现剧烈、巷道维护困难，本文对首先对回采巷道帮锚杆的受力情况进行了理论分析，得出了帮锚杆失效的机理，然后通过大采高回采巷道煤帮锚杆受力进行了实测分析，得出了锚杆支护效率的大小，受煤体强度与锚杆强度差值影响，差值越大锚杆支护效率越差，以及巷道两帮在进行锚杆支护时应充分考虑煤岩体的强度，选用的锚杆强度略大于煤岩体强度最为合适的结论。对软煤层大采高回采巷道的围岩控制具有一定的指导意义。     

邻近煤层过煤柱开采探讨

邻近煤层开采时巷道的矿压显现比较复杂。由于开采时引起采场周围岩体或煤层应力重新分布,在回采空间后方及两侧的煤体和煤柱上出现应力增高区,而在采空区的下方出现应力降低区。因此,在已采煤层下方的邻近煤层中布置采准巷道时,应充分利用开采引起的围岩应力分布规律,尽可能使巷道位于应力降低区内,以减轻或避免回采引起的支承压力影响,这是底板下伏岩层和邻近煤层巷道布置的重要原则。如无法避免,使巷道处于高应力区时,应采取特殊措施来加强巷道的支护。以杜儿坪矿63405工作面为例说明。     

荣康煤矿11309采煤工作面回采巷道围岩控制观测研究

基于煤层地质条件,对回采巷道围岩支护效果进行实际观测,通过观测巷道顶板和两帮的表面及深部位移,得到巷道围岩变形范围,分析巷道变形速度随时间变化的关系,揭示回采巷道围岩变形规律,以此为锚杆支护参数的设计提供依据。     

煤矿顶板管理的措施——基于进化神经网络的煤矿顶板来压预测模型研究

目前采场矿压很难进行精确的定量计算,通常进行矿压观测来收集工作面支架阻力数据,分析矿压显现规律。工作面支架阻力数据之间存在着复杂的非线I生关系,智能计算对处理复杂的非线性关系有明显的优势,通过人工神经网络处理工作面支架阻力数据,得到了工作面顶板来压神经网络预测模型,通过测试样本检验,可以定量进行工作面顶板来压预测。     

基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法

为了研究受多种因素影响的螺杆泵转速控制系统,提出一种基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法.利用径向基函数(RBF)神经网络对螺杆泵转速进行分析及预测,通过对螺杆泵的历史数据分析处理,得到螺杆泵转速的时间序列.将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,并引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近.通过对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络预测结果对比,表明应用RBF神经网络对螺杆泵转速进行短期预测精度更高、效果更好.该神经网络结构简单,非线性逼近能力强,通过对非样本点数据的实验验证,证明了该系统的可行性,具有一定的实用价值.     

开放式数控切割机神经网络误差补偿研究

分析了影响数控火焰切割机加工精度的主要因素,利用开放式数控系统的软件开放性,提出了采用IGCAQBP学习算法的神经网络方法来对包括金属热变形、机械传动误差等非线性因素在内的多种因素造成的加工误差进行误差补偿,设计了嵌入开放式数控系统中的神经网络误差补偿器,给出了实用的补偿器使用方法,并对误差补偿功能进行了扩展,仿真结果和实际应用表明该方法稳定有效。     

厚煤层错层位巷道应力特征分析

提高煤炭资源的采出率与厚煤层的全厚开采是我们亟待解决的难题。根据理论研究和现场实践,利用错层位巷道布置,实现无煤柱或小煤柱开采。应用理论分析和数值模拟相结合的方法对巷道的应力特征进行研究。     

基于PCA-BP神经网络组合的中国建筑业竞争力预测

建筑产业作为国民经济的支柱产业,其竞争力的提升对于促进区域经济发展具有重要意义。通过相关文献回顾,建立了建筑产业竞争优势“五因素”评价指标体系和建筑产业竞争力度量模型。在此基础上,采用主成分分析法对“五因素”进行特征提取,降低BP网络的输入维度。针对建筑产业竞争优势系统非线性特征,采用BP神经网络高度非线性映射能力,对中国省域建筑产业竞争力进行预测。     

基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现

BP神经网络由于它的学习能力和非线性特性,使其能够对非线性函数进行很好的逼近。通过对BP神经网络结构和MATLAB软件及其BP神经网络工具箱的应用研究,利用BP神经网络工具箱设计BP神经网络,用于对非线性函数的逼近,通过网络的训练、测试达到了预期的效果。     

极近煤层群开采下煤层回采巷道支护分析

为了解决近距离煤层群开采下煤层回采巷道支护的问题,从木瓜煤矿具体地质条件出发,采用理论研究、计算机数值计算分析、现场实测等综合分析方法对近距离煤层群开采内错式巷道布置情况下的巷道支护技术进行研究。确定了合理的巷道支护技术方案及合理的巷道支护参数,改善了巷道的维护状况,保证了近距离煤层回采巷道的安全可靠,实现了矿井的安全生产。     

矿井3#煤层残采区域外边角煤柱开采条件分析

通过对晋永泰煤矿矿井3#煤层残采区域外边角煤柱开采条件分析,得出结论:该矿3#煤残采区外边角煤柱为巷道式开采,3#煤掘进开采工作面顶板充水水源主要为其上部二叠系碎屑岩类砂岩裂隙含水层及大气降水通过顶板岩层裂隙和导水裂隙涌入工作面。3#煤开采的回风流从主斜井开口处混入矿井进风流,与主斜井进风流所流经巷道、工作面存在串联的关系。     

基于MOOC的高校混合式教学准实验研究

在MOOC快速发展背景下，如何利用MOOC优质在线资源，结合传统课堂面授教学的优势开展混合式教学，是高等教育 工作者面临的一个重要课题。本研究依据混合式教学理论，结合教学实践提出了混合式教学模式；设计准实验对基于MOOC的 混合式教学效果进行量化分析与研究；依据RASE教学模型，设计混合式教学效果影响因素调查问卷，并使用多元回归分析对 混合式教学效果和影响因素之间的关系进行研究。研究发现学习资源、学习活动和基于MOOC的学习支持等影响因素对混合 式教学效果的解释力或预测力正相关且影响显著。     

回采巷道底臌的机理和防治

贺西矿的回采巷道严重性底臌，严重影响了正常的生产使用和运输安全。通过理论分析，结合本矿多条巷道底臌的治理经验，得出了巷道底臌的机理，探索出一条综合防治巷道底臌的施工方法。从目前3309尾巷的掘进情况来看，取得了良好的效果。     

神经网络在热电厂锅炉热负荷预测的应用研究

热电厂在确定建设规模，制定运行、检修计划方面面临许多因素的影响，锅炉热负荷的变化是典型的非线性变化。对神经网络BP算法在热电厂锅炉热负荷预测方面的应用在理论上做了一些研究，并引入实例对所建模型进行训练和检验。     

软岩大采高开采回采巷道支护技术优化研究

为研究某矿8#厚煤层大采高开采松软岩层中回采巷道支护方式优化技术,解决回采巷道两帮片帮及顶板变形破坏严重的问题,论文以现场工程实际为背景,分析了原有支护体系下巷道变形破坏机理;并提出了两种优化支护方案。运用FLAC3D数值模拟软件模拟分析了两种支护方式下回采巷道变形破坏情况,得出了合理的优化支护方式,即增加锚杆强度和长度,采用锚网索及槽钢、钢筋托梁支护。通过现场观测,得出了回采巷道运用＂锚杆＋锚索＋网＋槽钢＋钢筋托梁＂联合支护技术是可行及合理的,为该矿及其它类似条件下的矿井工作面回采巷道支护技术提供了依据。     

煤矿掘进巷道顶板事故预防措施研究

本文分析了煤矿掘进巷道断面的影响因素，并对煤矿掘进顶板事故的预防措施进行了探讨，提出了通过断面优化和改善巷道支护施工的方式预防巷道顶板事故的建议。