基于RBF神经网络模型的盾构施工地表沉降预测

盾构施工引起的地表沉降是造成周边建筑物及管线变形的重要因素。针对BP神经网络在预测地表沉降中具有收敛速度慢、精度误差大的缺点,结合苏州地铁2#线友联—桐泾公园段地质工程资料,建立了RBF神经网络模型对地表沉降进行预测。结果表明:RBF神经网络模型的预测精度优于BP神经网络模型,与实测曲线吻合度较好,具有一定的实用价值。     

BP和RBF神经网络在起重机钢丝绳断丝数量预测中的比较研究

利用MATLAB工具箱函数分别建立了起重机钢丝绳断丝数目检测的BP神经网络和RBF神经网络模型,并对2种模型的结构、预测精度和训练过程进行了对比研究。结果表明,在一定的样本集和训练条件下,BP和RBF神经网络均能对钢丝绳的断丝数目进行很好预测,可以解决峰值、阀值波宽、小波能量和波形下面积对钢丝绳断丝数目的非线性映射关系,能够满足工程预测的需要。但RBF神经网络较BP神经网络在迭代次数、收敛速度和网络结构方面更具优势,因此其预测能力和泛化能力都优于BP神经网络。     

基于自适应变步长BP法的煤与瓦斯突出预测

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性 ,本文基于反向BP神经网络提出了一种改进的自适应变步长BP网络模型 ,加快了BP网络的收敛速度。实际应用效果表明 ,该模型具有收敛速度快、准确性高、可靠性和实用性强等特点 ,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法     

神经网络技术在路堤沉降预测中应用探讨

针对传统的BP网络模型的不足，应用了改进的BP神经网络模型，把它应用到软基高速公路的路堤沉降预测中，提出了两种构造神经网络训练样本的思路，并分别进行了计算和对比，指出了各自的优、缺点。结果表明改进的BP网络模型比较稳健、收敛快，而且根据时间与对应的沉降量形成的样本训练的网络预测出的工后沉降误差小、精度高。     

基于GA-BP神经网络的采空区地表沉降预测模型

为了提高采空区地表沉降预测准确性,选择上覆岩层弹性模量、泊松比、内聚力、内摩擦角、开采深度、采高、矿体倾角和采场尺寸共8项影响采空区沉降的指标进行研究,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络,构建了GA-BP神经网络采空区地表沉降预测模型,对采空区地表沉降趋势初步预测与分析。模型解算结果表明,相比传统BP神经网络预测模型,GA-BP神经网络预测模型在预测精度、拟合性能和收敛速度方面都有所提高。     

基于RBF神经网络的堤防管涌预测方法

影响堤防管涌的各种因素是不确定和随机的,在堤防管涌的发生过程中各因素间表现出复杂的非线性行为。运用基于RBF神经网络的基本原理,建立了堤防管涌预测的RBF神经网络模型,从新的角度研究堤防管涌的预测问题,对该问题进行了探索性的研究。对该理论的建立以及预测方法进行了系统的讨论,为该领域的研究提供了完整的技术方法。对于23个典型堤防管涌实例的研究表明,RBF网络较BP网络有较高的预测精度,较短的预测时间和较快的预测速度,能够较好地描述堤防管涌的非线性特征。     

基于RBF-FCM-OLS的边坡稳定性评价方法

RBF神经网络具有很强的非线性并行处理能力和泛化能力,并且有很快的学习收敛速度,不易陷入局部极小,在边坡稳定性评价中已得到广泛的应用.但其过分依赖于隐含层数据中心的选取是否合适,故引入模糊-C均值聚类(FCM)算法对其进行优化.以122组边坡样本作为样本总体,其中1～114组为训练样本,115～122组为测试样本,运用FCM算法在边坡训练样本中初选多个RBF网络的数据中心,在此基础上运用正交最小二乘法(OLS)训练网络,利用训练后得到的回归矩阵信息在初选结果中重新选择RBF网络的数据中心,从而使数据中心得到优化,简化了RBF神经网络的结构.将优化后的RBF神经网络应用到边坡测试样本的安全系数的预测中,得到较高的预测精度.该方法加快了RBF神经网络的训练速度,提高了运算速率,与传统的BP网络进行比较,进一步证明RBF及其学习算法的优越性和实用性.     

基于PSO优化BP神经网络的露天矿边坡位移预测模型

BP神经网络的初始连接权重和阈值对露天矿边坡位移预测的精度和收敛速度有重要影响。鉴于粒子群优化(PSO)算法具有全局搜索性能和收敛速度快,引入PSO算法对BP神经网络的初始连接权重和阈值进行全局优化,提出了基于PSO优化BP神经网络的露天矿边坡位移预测模型。将所提出的模型应用于实际案例中,并与BP神经网络进行对比。结果表明:该模型能够提高BP神经网络在露天矿边坡位移预测中的精度和收敛速度,预测结果的最大相对误差和平均相对误差分别是0.566 8%和0.353 0%,具有较好的精度和实际应用价值。     

RBF神经网络在边坡稳定性中的应用研究

为克服BP网络模型具有算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺陷,应用RBF神经网络建 立了边坡稳定性分析模型.预测结果表明,基于RBF神经网络建立的模型是合理的、可靠的.在此 基础上分析了3种影响因素对边坡稳定性的敏感性,按照敏感性自高而低的顺序依次是内摩擦角、内 聚力、岩体容重.     

改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用

针对传统的BP神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和L-M优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用L-M优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型对比,预测结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。     

带式输送机张力传感器的疲劳寿命计算

介绍了应用于胶带输送机张紧力检测的传感器的疲劳分析中局部应力应变法的分析方法和步骤,同时结合ANSYS,运用局部应力应变法中的稳态法对优化设计前后的张力传感器分别分析、计算出了疲劳寿命,为优化设计对其抗疲劳性能的影响提供了客观的判断依据;对一般零部件的疲劳寿命的计算也具有参考价值.     

压力传感器轴销的疲劳寿命计算

详细介绍了疲劳分析中的局部应力应变法分析方法和步骤,同时结合ANSYS,运用局部应力应变法中的稳态法对优化设计前后的压力传感器轴销分别分析、计算出了疲劳寿命,为优化设计对其抗疲劳性能的影响提供了客观的判断依据;对一般零部件的疲劳寿命的计算也有一定的参考价值。     

Analysis of the Causes of the Sinkhole within the Mining Area of the Former Mine

Journal of Mining Science - The paper presents a case of a sinkhole located in a hard coal mine within the Upper Silesian Coal Basin in Poland and attempts to explain the causes of its formation....     

带压系数及突水系数在防治水中的应用

介绍了在邯郸矿区长期带压开采和矿井防治水工作中的实践经验,论述了"带压系数"、"突水系数"在防治水工作中的重要概念.     

浅析倒堆开采在团结沟东露天采场残采中的应用(增刊)

团结沟采矿场露天开采至今已40年,现处于露天残采尾期,优化采剥生产工艺,最大限度地利用好现有资源很有必要。文章从东露天采场残采现状、倒堆开采方案及开采技术安全要求、效益预测等方面进行了简析。在目前矿山资源枯竭的情况下,倒堆开采实施后可延长服务年限3年。本文可为类似矿山提供参考。     

渣浆泵的后护板安装方法改进

经过对各类泵的安装方法的研究,改进了泵后护板安装方法。改进后的安装方法,避免了后护板悬空、碰撞、吊钩滑落、丝孔对不正的等诸多问题,减低了安装过程中的安全隐患,可操作性强,减低了劳动强度,加快了检修效率。     

带式输送机滚筒压裂分析及改进

针对福建省某煤矿带式输送机滚筒使用中出现的压裂情况,根据传动原理对滚筒结构和受力进行分析,探讨滚筒压裂的原因,提出提高滚筒强度的改进方法。     

断层影响下底板应力分布和破坏分析

采用FLAC5.02D数值模拟软件模拟了煤层开采过程中断层对底板应力峰值与塑性区变化的影响。对不同断层倾角,断层刚度和底板水压下底板应力峰值和塑性区变化进行了分析,同时根据现场实测,对有无断层条件下破坏深度进行对比。断层倾角越小,底板应力峰值越高,底板破坏区范围越大;断层倾角越大,底板破坏区范围越小,最终发展为“X”型。断层刚度的增加,没有对底板塑性区产生明显的影响,只是从断层带一侧改善了底板突水通道。随着底板水压的增大,塑性区范围没有明显变化,底板应力峰值的波动程度也不大。无断层存在,底板破坏深度为0~17 m;断层带的存在使底板破坏深度增大了135%。     

强化班组长培训提高班组管理水平

介绍了班组、班组长在企业生产经营和发展中的地位和作用,并论述了加强班组长培训的重要意义.