复杂应力路径人工冻土三轴剪切试验及本构模型

构建人工冻土BP神经网络本构模型,利用冻土三轴实验数据对神经网络模型进行训练,并2次开发有限元本构程序。用BP神经网络本构模型能很好的反映人工冻土非线性,人工冻土三轴数值模拟值和实验值误差在2.43%范围内。通过深井冻结工程数值模拟表明:人工冻土BP神经网络本构模型能较好的描述复杂应力路径变形特征,数值结果和现场实测规律一致,且和实测位移误差在5.0%;应用BP神经网络冻土本构模型准确预测预报人工冻土帷幕应力场和变形场,为冻结工程设计与施工提供参考。     

高温三轴应力下气煤蠕变特征及本构模型

采用中国矿业大学研制的     

陕北地区人工冻土蠕变试验研究

以小纪汗煤矿小苏计井筒检查孔为研究对象,在安徽理工大学冻土实验室内进行试验,根据冻土的单轴抗压强度试验、单轴蠕变试验及其数据分析得到冻土本构关系曲线以及蠕变曲线规律,这对陕北地区矿井井筒的冻结法的设计和施工具有指导意义。     

人工冻土瞬时三轴剪切强度特征的试验研究

本文介绍我国人工冻土(采自安徽、江苏、河南和山东几个矿区)在北京建井研究所低温试验室内进行瞬时三轴剪切强度特征研究的试验方法及试验所取得的成果。     

炭质页岩常规三轴试验和本构方程的研究

利用XTR01-01型微机控制电液伺服岩石三轴试验仪,研究了堡镇隧道大变形段的裂隙岩体(炭质页岩)在围压为0～25MPa下的应力—应变全过程曲线,建立了屈服强度、峰值强度、残余强度与围压的关系。根据塑性力学的相关理论,提出三线性弹性—线性软化—残余理想塑性五线性模型,并应用于炭质页岩,得到了炭质页岩各段的本构方程,并讨论了软化段。结果表明,理论模型和试验结果吻合较好。     

刨煤机刨削煤岩本构模型建立与试验验证

针对实验测试所用假煤岩的基本特性,修正了现有的本构模型,研究了本构单元在变形过程中经历的线弹性变形、蠕变、塑性屈服、硬化以及最后脆性崩裂的几个阶段,建立了适用于模拟煤壁刨削实验的煤岩损伤本构模型;观察在煤的单轴压缩实验条件下煤岩试样的破坏历程,将实验结果与建立的损伤本构模型进行对比验证。     

深部砂岩力学特性试验与本构模型

为深入探究岩石强度劣化特性对深部开采工程稳定性的不利影响。以红庆梁深立井工程为背景,对现场砂岩岩样开展不同围压条件下三轴压缩试验,结合Mohr-Coulomb强度理论研究了砂岩应力-应变、强度与变形等特征;基于岩石损伤变量服从Weibull分布的特点,推导出砂岩损伤软化本构模型,探讨了模型参数F0和m与围压的函数关系,结合模型参数对模型的影响及砂岩应力-应变曲线变化特点,采用非线性拟合方法对模型参数进行修正,最后得到修正的损伤软化本构模型;利用FLAC3D对修正后的本构模型数值求解,将理论计算结果与砂岩全应力-应变曲线对比验证;通过构建马头门硐室围岩数值模型对修正后本构模型进行工程应用,并分析了数值计算结果的合理性。结果表明:①砂岩变形参数对围压敏感度较低,强度参数受围压影响较大,不同围压条件下,当应力达到峰值后,砂岩呈现出明显的应变软化特性;②通过FLAC3D数值验证结果可知,损伤软化模型理论计算应力-应变曲线与试验曲线高度吻合,说明模型具有较高的真实性,能反映砂岩在复杂应力状态下的破坏全过程;③利用数值模拟方法对深部马头门硐室围岩与支护结构破坏规律分析表明,在拱顶及拱肩位置较易出现塑性剪切破坏,并且与实际工程中支护结构破坏位置及范围基本相同。     

人工冻土分数阶导数应力−应变指数模型参数确定及验证

人工冻土可看成是理想固体和理想流体以某种比例进行的勾兑,其力学特性既不符合胡克定律,也不遵守牛顿黏性定律,而是遵守介于它们之间的某种关系,分数阶导数能够很好地描述这种勾兑效应。对合肥膨胀土在不同冻结温度下进行单轴压缩试验,得到冻结温度对应力−应变的影响规律。将分数阶导数引入指数模型,将它改进为人工冻土单轴压缩下应力−应变分数阶指数模型。通过对建立的模型两边取自然对数,得到不同温度下应力−应变线性方程组,求解建立方程组确定出分数阶导数模型参数。为进一步验证所建立模型的适用性,引用一组南京冻结粉质黏土三轴剪切试验,在分数阶系数中考虑围压的影响,将它改进为能考虑围压影响的应力−应变分数阶指数模型。将改进的人工冻土应力−应变分数阶指数模型的计算结果与试验结果进行比较,结果表明：计算结果与试验结果吻合度较高,能准确地预测单轴压缩、三轴压缩剪切应力−应变曲线的变化趋势。改进后的分数阶导数模型参数较少且有明确的物理意义,便于工程应用。当前的模型仅仅适用于应变硬化型,为了能进一步描述应变软化型的力学特性,下一步将在模型中考虑损伤进而建立应变软化型分数阶指数模型。同时,如何在模型中反映冻土的结构性与各向异性对应力−应变的影响也将是下一步的研究内容。     

典型人工冻结粘土三轴剪切强度准则的试验研究

通过在－５－－２５℃间５种不同负温下地我国典型人工冻结粘土的的三轴试验研究，获得了在０．５－１２ＭＰａ围压下的强度特征，并初步建立了相应的准则。该准则与以往的不同，是由一直线和一曲线组成，文中给出了二者的交点特征值和抛物线顶点特征值。     

边坡抗震稳定性分析的神经网络法

从人工神经网络的基本原理出发 ,建立了边坡稳定性分析的人工神经网络模型。选择四川和云南地区的 70个边坡实例作为学习样本 ,对BP算法进行了学习和检验。计算表明 ,BP网络性能良好 ,所建立的模型预测精度高 ,具有一定的工程实用价值     

基于人工神经网络的三维矿床模型

基于钻孔勘探数据,设计并建立了矿床模型的BP神经网络模型,用煤层的底板数据对神经网络进行训练,用训练好的网络对煤层的底板进行模拟,建立矿床的神经网络模型.通过某矿的实际数据,实现了利用神经网络方法建立三维矿床模型,并对矿床模型进行了三维显示.结果表明,矿床模型三维显示精度较高,已经在矿山生产中得到实际应用.     

煤田地震资料横向预测技术

结合煤田横向预测研究的方法及特点,讨论了地震横向预测资料处理技术,目的层的正确标定,模型的正、反演,各种地震信息的提取,地震属性的综合分析方法等主要环节。采用Kohonen人工神经网络预测奥陶灰岩岩溶裂隙发育带,以及BP人工神经网络自动识别小断层,证明该煤田地震资料横向预测方法可行,可望成为煤田岩性横向预测的一种有效方法。     

Primary classification on drillability of frozen soil using neural networks

Through analysis on drillability of frozen soil, it is concluded that the main factors affecting the drillability of frozen soil are temperature, wave velocity, impact inductility and chiseling specific work. Based on the foundation it is discussed that applying the neural networks method to classify the drillability of frozen soil is simple and feasible, and the inputted vectors quantity of networks don‘‘t be restricted, which make the classification on ddllability of frozen soil rather well match the objective practice.     

基于MATLAB的BP神经网络在煤矿桥(门)式起重机检验中的应用

利用人工神经网络具有自适应、自学习的BP算法,结合煤矿桥(门)式起重机检验的特点,建立了适用于桥(门)式起重机检验评价的BP神经网络模型,通过在MATLAB平台环境下进行设计和开发,并将训练结果与桥(门)式起重机大小车轨道相关的距离偏差实际检测评价结果进行了比较,验证了该BP神经网络模型运用于煤矿起重机检验工作是可行的。     

安全性预测组合模型的神经网络方法及应用

煤矿安全的首要问题是对安全性指标进行合理的预测。本文指出了传统预测方法存在的不足,提出了应用神经网络建立时间序列的组合预测模型,并提高了预测精度。结果表明,用这种方法进行全安预测效果较好。     

煤层含气量的主控因素及定量预测

从煤层的生气潜能和储气能力两个方面分析影响煤层含气量的主控因素,认为煤层的储气能力是造成现今煤层含气量差异分布的主要因素;结合影响工区煤层含气量差异分布的主要地质因素分析,以现有的钻测资料为依据,选取相应的参数,建立适当的BP神经网络模型,对工区的煤层气含量进行预测分析.预测结果与实测资料对比分析表明：预测的煤层气含量与实测的煤层气含量之间的误差较小,且明显优于线性回归预测的结果.     

勘察参数与本构模型参数转换关系初探

对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型、小应变应变模型)参数,分析人员一般根据经验确定参数的取值,这为分析结果带来极大的不确定性和随意性。以施工实测位移响应反演确定岩土本构模型参数则较为准确,但是确定的岩土参数通常只适用于单一目标地质情况,不能推广应用到其他工程。本文基于岩土本构参数和常规勘察物理指标和力学试验结果的内在关联性,以及岩土参数的地区特性,拟以北京地区一定数量的明挖基坑工程为分析样本,在通过反演确定岩土本构模型参数的基础上,进一步考察常规勘察物理指标及力学试验结果与岩土本构模型参数之间的关系,拟探索两者之间是否存在强相关性并初步建立相关公式。研究结果希望从表观层次,为基坑或竖井支护设计,由常规勘察物理指标和基本力学试验结果来确定高级岩土本构模型参数,提供基础数据资料和方法初步探索。     

基于神经模糊的工业锅炉温度控制器的研究

结合温度的时变、滞后和非线性特性 ,提出了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器。利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力 ,将模糊控制规则转化为神经网络的学习样本。通过ANN的BP学习算法记忆这些规则样本 ,实验表明该控制器具有响应速度快、精度高和鲁棒性的特点