基于神经网络的煤矿机械设备状态监测记录模型

煤矿机械设备参数变化规律主要体现在煤矿机械设备技术参数监测记录中,将设备技术参数监测记录视为关于时间变量的函数,并用神经网络模型加以表示。首先介绍了人工神经元模型、神经网络学习方法以及动态仿真等相关理论知识,在此基础上对基于神经网络的煤矿机械设备状态监测记录模型具体应用进行阐述。     

基于小波神经网络的移动机器人路径跟踪控制

设计了基于小波神经网络的机器人路径跟踪系统,系统采用一步向前预测法建立基于小波神经网络的机器人运动模型,利用神经网络构成前馈反馈控制,完成路径跟踪任务。系统充分利用了小波神经网络良好的非线性函数逼近功能,达到了较好的效果。     

蚁群小波神经网络在矿用风速传感中的应用

针对风速传感器输入输出存在的非线性误差,提出应用蚁群小波神经网络进行校正。该算法依据小波变换优良的局部特性,采用小波基函数作为隐含层的激活函数;利用蚁群算法全局搜索寻优特性,优化网络的权值和小波参数,避免陷入局部最优。构建了基于风速传感器非线性校正模型,并与神经网络校正结果进行比较。结果表明,蚁群小波神经网络的校正精度和效率均优于神经网络。     

前馈神经网络改进算法及其在矿床预测中的应用

利用凸函数共轭性质中的Young不等式构造前馈神经网络优化目标函数，这个优化目标函数对于权值和隐层输出来说均为凸函数，不存在局部最小。此目标函数的优化速度快．大大提高了前馈神经网络的学习效率。把这种快速算法应用于矿床预测，取得了良好效果。     

BP网络训练函数选取及其岩土工程应用分析

首先介绍BP神经网络的主要训练函数及特点,论述其在针对解决典型岩土工程问题时训练函数的合理选取问题.通过仿真实例对比分析表明采用trainlm函数优于其它函数.同时在trainlm函数的应用方面做了较为细致的研究,给出了该函数的一些使用技巧.     

基于模糊小波神经网络的永磁直线同步电机故障诊断

在分析永磁直线同步电机故障的基础上,采用小波基函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,建立模糊小波神经网络模型,实现对永磁直线同步电机的故障诊断。针对BP算法的不足,使用混合学习算法训练网络,优化了网络参数。仿真结果表明该方法是很有效的。     

Chebyshev神经网络电路设计

以Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ神经网络为基础，给出了非线性函数的仿真实例，并提出了用模拟电路实现Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ神经网络的方法。     

应用模糊神经网络对重介质密度进行估算

介绍了重介质悬浮液密度在整个选煤过程中的重要性,综合神经网络和模糊控制的优点,提出了一种基于模糊神经网络的悬浮液密度估算方法。以模糊估算器抽象出来的模糊规则表作为神经网络的学习样本,利用神经网络的自学习能力,不断对网络权值和激活函数的参数进行修改,实现了在线修改模糊推理规则的目的。     

GPS高程转换模型及精度评估

该文通过采用二次曲面、多面函数和RBF神经网络转换模型,对某测区的GPS/水准数据进行高程转换及结果分析,探究GPS高程转换模型在工程应用中的可行性及精度。结果表明,在区域范围较小的地区,采用RBF神经网络模型要优于二次曲面和多面函数高程拟合模型。通过本次对比分析为RBF神经网络模型在高程转换中的应用积累了经验。     

基于MATLAB的RBF神经网络在建筑物沉降预测中的应用

介绍了RBF神经网络的模型和结构,提出将该网络应用于建筑物沉降预测。运用Matlab工具箱函数建立了沉降预测网络模型,编制了计算程序,通过工程实例验证了该模型的正确性和可行性,并和BP神经网络在收敛速度上进行了比较,结果表明RBF神经网络的收敛速度远远快于BP网络。     

一种基于BP算法学习的小波神经网络

为发展Szu的基于信号表示的小波神经网络,提出一种多输入多输出的小波网络模型,网络隐层采用框架小波函数、输出层采用Sigmoid激励函数,并选用"熵误差函数"以加速网络的学习速度。奇偶判别和混沌时间序列预测例子的实验结果表明了它具有良好的函数逼近能力和推广能力,收敛速度和均方误差均优于相同结构的多层感知器模型。     

一种岩石节理内聚力时效性降低的断裂力学方法

提出了一种断裂力学模型来论证时效性对于脆性破坏岩石的重要性。建立了一种岩石节理内聚力的时效性降低模型。利用分支裂隙扩展建立断裂力学模型，可导出节理内聚力的一种具有封闭解的时间方程。通过一个实例，分析了对于滑动面的包含许多岩桥的岩块，发现内聚力持续下降，一开始很慢，然后突然加快，当内聚力降低到某一值时导致边坡失稳。给出的第二个例子是假定某些材料参数的变化，来解决边坡破坏的概率分析，并推出破坏概率的时间方程。研究发现概率是随着时间推移而增长，从初值为5％增长到第100年时超过40％。     

开采沉陷动态预测模型

为了准确预测地下开采引起的地表沉陷,针对Knothe时间函数模型的不足,借鉴岩石流变力学中非定常流变模型的建模思路,假定Knothe时间函数中的时间影响系数不是固定不变的常量,而是与时间有关的变量,从而对Knothe时间函数模型进行了改进。在此基础上,提出了一种新的地表下沉盆地模型,并将该模型与改进的Knothe时间函数模型相结合,建立了一种新的开采沉陷动态预测模型。利用实测资料对模型的合理性进行了验证,结果表明：该模型能够描述开采沉陷随时间的动态发育过程,且预测曲线和实测数据吻合良好,说明模型具有一定的适用性。     

地下工程稳定性的模糊自组织神经网络聚类分析模型

基于模糊数学和自组织特征映射神经网络理论,提出了把具有高度非线性特征的自组织特征映射神经网络和模糊聚类分析结合起来,应用于地下工程稳定性的识别;建立了地下工程稳定性的模糊自组织神经网络聚类分析模型,并把它首次应用于采场稳定性的识别,深地揭示了采场稳定性的自组织特性。实例分析表明,该方法是一种科学的分类方法,适合于地下工程稳定性的模式识别。     

Genetic algorithm to simultaneously optimise stope sequencing and equipment dispatching in underground short-term mine planning under time uncertainty

ABSTRACT

The main issue in short-term planning optimisation for underground mining is organising the mining process with limited resources in the form of equipment and materials to satisfy production targets and stable feed grade requirements. In this paper, an integrated optimisation model is proposed based on an individual generation algorithm and an improved Genetic Algorithm to simultaneously optimise stope extraction sequencing and timing, extracted ore grade and equipment dispatching. The model objectives are to shorten the time gap between the stope mining processes and the overall working time. When the uncertainty of equipment working time is taken into account in a short-term scheduling model, the Monte Carlo simulation is applied to evaluate the risk of not meeting the production target. A modification strategy is defined to evaluate equipment failure. Consequently, any available equipment is automatically reassigned to the mining site to replace the broken-down equipment. A case study is used to validate the model in the Sanshandao gold mine of China to formulate an optimal monthly schedule. Compared with the conventional approach, the new model could reduce the variance of ore tonnage and feed grade and improve the equipment allocation efficiency. Discussions are presented to address the uncertainty.     

Tracer studies and breakage testing in pilot-scale stirred mills

A tracer technique is used to provide parameters that describe mixing and breakage in stirred mills. The results are also used to test the accuracy of mixing and breakage models.Tracer studies have been undertaken using a 39-litre vertical Sala agitated mill and a 4-litre horizontal Netzsch mill. The experimental residence time distribution (RTD) of the mills is analysed both in terms of a single mean residence time and a non-linear least squares fit to an optimal number of perf ect mixers of unequal size in series. Results show a strong dependence of RTD on flow rate, minimal dependence on stirrer speed, and support the concept that the RTD's of liquid tracers and solid tracers subject to breakage are similar. A very accurate match to the experimental RTD curves car be achieved with the multiple uneven mixers in series model.Size distribution results from solid tracer tests are used to determine the breakage characteristics of the pilot-scale Sala mill. The population balance model for a single perfect mixer with steady state hold-up is used as the basis for solution of a constrained non-linear optimisation inverse problem for mill breakage rate and breakage function. Experimental results indicate that the breakage rate is first order as hypothesised. The population balance model using optimal breakage parameters provides a reasonable fit to experimental data for cumulative passing percentage as a function of particle size for discrete times. Both the breakage rates and cumulative breakage functions are roughly power law dependent on particle size. Analysis of the size distribution of breakage products indicates that the mode of particle breakage, as indicated by the tracer breakage parameters, is a function of time. This demonstrates that the assumption of time independent breakage parameters in the population balance model may not be valid. Accurate determination of breakage parameters is strongly influenced by the transport characteristics of the slurry through the mill.The work shows that particle breakage in pilot-scale stirred mills is a complex function of both particle and specific mill characteristics. Therefore, in order to gain insight into the appropriate physical processes at work in an industrial scale mill, it is important to perform experiments with and analyse a system that matches the real mill as closely as possible.     

Development and application of a first order rate equation for modelling the dissolution of gold in cyanide solution

A first order rate equation has been shown to accurately model the rate of gold extraction by cyanidation. The equation has the following form: E = EI(1 − e^−kt)where E is the gold extraction (%) at time t (hours), EI is the ultimate gold extraction (%) and k is the rate constant (h⁻). Cyanidation of four distinct ore samples indicated that the equation predicted the gold extraction as a function of time with a mean error of less than 3%.An algorithm has been developed so that the rate constant and ultimate fold extraction can be estimated from only four data points collected within the initial 28 hours of the leach. The model equation can also be used to statiscally quantify the effect of process variables on the rate of gold extraction and ultimate recovery. An example of the effect of dissolved oxygen concentration on the rate of gold extraction using Casa Berardi East zone ore is included in the report. The precision with which the extraction can be predicted could be increased by an improved sampling technique to minimize the error at leach times from 0 – 8 hours.     

基于光纤系统的物理相似模型温度分布与演化特征

为减小水分因素引起的模型试验相似误差,提出了用温度特征确定模型干燥过程的干燥时间(判断模型试验开挖)的方法。建立了光纤传感测温系统,提出克里金空间插值法的估值公式计算模型温度,给出物理模型的温度变异函数表达式。开展了3.0 m×1.2 m×0.2 m二维模型和3.6 m×2.0 m×2.0 m三维模型温度监测试验,监测时间分别超过65,310 d,绘制出模型温度分布云图,探讨了模型干燥(试验开挖)的判断方法。研究表明,模型干燥存在水化放热和液-气相态转变的不同过程,模型温度场演化具有明显的阶段特征,最大温差分别为3.0,4.8℃。干燥后期呈现出竖直方向上高下低的温度梯度,水平方向大致相同的特征,其中低温核区下移并消失是判断模型干燥完成的标志,可作为试验开挖的判断指标。二维模型干燥时间为47 d左右,三维模型干燥时间为213 d左右。     

某低品位金矿综合回收试验研究

以某低品位金矿作为研究对象,根据原矿MLA工艺矿物学分析,初步确定实验采用原矿混合浮选-精矿氰化浸金-浸渣浮铅的联合工艺流程。原矿经一粗两扫两精的混合浮选流程,得到Au品位16.36 g/t、回收率78.44%；Pb品位7.21%、回收率84.12%的混合精矿；再对混合精矿进行氰化浸金,为考察NaCN用量、CaO用量、浸出时间对金浸出率的影响,进行单因素试验,并利用响应曲面法优化浸出条件。结果表明,响应曲面法优化金浸出率模型p值小于0.05,响应曲面法优化得到的最佳浸出条件为：CaO用量为3093.03 g/t；NaCN用量为2317.91 g/t；浸出时间为33.49 h,在此条件下模型预测金浸出率为90.49%。经过实验验证,得到金浸出率为89.91%,实验结果与响应曲面法优化结果基本一致；浸渣经过一粗一扫两精的浮选实验,最终得到Pb品位50.41%、作业回收率51.11%；Au品位8.56 g/t、作业回收率38.87%的铅精矿。此联合工艺流程得到了不错的选矿指标,实现了资源的综合利用。     

一种分布式VOD 系统的服务策略

采用一种新的分布式VOD(Video-on-demand)系统结构来进行大规模视频点播服务, 有效地解决了制约VOD 系统应用的资源瓶颈问题。分析了这种体系结构下的服务模型, 并提出了一种新的服务策略。这种服务策略通过减小服务延迟和提高系统效率来大大增强系统服务能力。根据服务队列的优先级, 顺序地建立主流, 并且在大规模视频服务中只需少量的主流。实际结果表明, BatchPatch 流调度策略由于考虑系统的共享度和用户平均等待时间而比其它算法效率更高。对大规模VOD 系统而言, 这个服务策略是一个效率高且性价比好的策略。