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“600 ℃20 MN伺服控制高温高压岩体三轴试验机”,对尺寸为 200 mm×400 mm的山东兴隆庄气煤进行了200 ℃和400 ℃两个温度点的三轴应力下的蠕变实验。实验表明：200 ℃时,气煤蠕变具有明显的第1,2阶段,但未出现加速蠕变阶段,而400 ℃时,气煤在很短时间内就进入加速蠕变阶段;在温度和应力共同作用下,气煤在加载瞬间及后续变形过程中,始终伴随着显著的塑性变形,煤体变形为典型的黏弹塑性变形。通过对不同温度下气煤的渗透率和孔隙率的分析,初步判断300 ℃是气煤蠕变特征发生变化的临界温度。根据气煤高温蠕变特征,引入一种新型的非线性黏壶,构建了气煤的高温蠕变本构模型,该本构模型轴向蠕变的理论曲线和实验曲线吻合较好,表明该本构模型能较好地模拟高温下气煤的蠕变特征。     

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。     

一种新的节理弹塑性本构模型

根据经黄的塑性理论建立了反映剪胀特性的单裂隙非线弹塑性本构关系,服从非关联塑性流动法则,该模型对分析应力对岩体渗透性的影响很有意义,算例表明文中的方法是可信的。     

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F_0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FLAC~(3D)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FLAC~(3D)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。     

煤矿软弱夹层特性分析及本构模型研究

软弱夹层作为一种十分不利的地质现象,是影响围岩稳定性的重要因素,是水利、煤矿等工程建设的重要安全隐患。在分析软弱夹层成分组成、厚度等物理化学特性以及强度低、易泥化等力学特性的基础上,进一步分析了软弱夹层在流变渗透等情况下的本构关系,论述了煤矿中常见软弱夹层力学性质的测试,结合矿山岩体力学中的本构理论,建立了软弱夹层的本构模型,完善了软弱夹层的理论研究,并在此基础上进行了典型锚杆支护巷道含软弱夹层顶板的失稳状况分析。     

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。     

基于Weibull分布的岩石损伤本构模型研究

利用连续损伤理论和统计强度理论，提出了模拟岩石破裂全过程的损伤本构关系，并在此基础上建立了完整的损伤统计本构模型，且在所建立的损伤统计本构模型的四个基本方程中，引入岩石应力应变全过程曲线特征参量，并考虑岩石应力应变全过程曲线的几何条件，解决了传统方法求解本构方程中参数的难点，同时提高了精度．通过与砂岩试件三轴压缩试验实测结果对比，证明模型可以很好地反映岩石的应力-应变关系．图2，参7．     

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.     

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     

人工冻土蠕变特性粒子群分数阶导数模型

针对传统整数阶微积分本构关系所需元件多等不足,将分数阶微积分关系运用到人工冻土蠕变计算中。在元件模型基础上,引入分数阶导数,建立稳定蠕变分数阶导数定常蠕变模型。运用粒子群优化方法,通过对不同加载应力下稳态蠕变试验数据建立的蠕变模型参数进行识别,得到蠕变模型的材料参数。通过对比分数阶导数蠕变模型计算值与试验结果,发现分数阶导数蠕变模型能很好地模拟人工冻土的蠕变规律。分数阶导数模型是人工冻土领域计算的一种新方法。     

基于人工神经网络的CAPP系统的应用

人工神经网络中的BP网络可将一组样本的输入输出问题转变为非线性优化问题 ,一个零件是由若干种表面特征组成 ,每个特征的加工方法选择就是一个BP网络 ,多个BP子网络组合一起 ,共同决定最终的加工方法     

Study on optimization control method based on artificial neural network

Introduction A great number of goal optimization questions exist in such fields as electronic science, control sci-ence, computer science and management science. So-lution to these questions can be summed up as seeking the maximum or minimum value to a certain definite goal function with constraints. Effective algorithms have not been found for many questions. In solving problems the problems’ time complexity is exponen-tial, it is difficult to find an overall optimized solution in limited ti…     

基于神经模糊的锅炉压力控制器的研究

结合锅炉压力的时变、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。     

人工神经网络在材料研究中的应用

人工神经网络技术广泛应用于复杂系统的建模中,已成为材料科学研究中常用的建模方法;文中介绍了人工神经网络及其在材料成分配比预测、材料性能预测、工艺设计与优化、损伤预测与检测等方面的研究情况。     

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。     

基于神经网络的除尘器故障诊断

针对目前除尘器故障诊断主要基于人工经验判断并结合停机检查,存在科学性与自动化水平不足、诊断效率低等问题,分析了除尘器滤芯破损、清灰失效、滤芯堵塞、卸灰障碍4个主要故障类型,选取粉尘排放浓度、过滤阻力、入口风量、漏风率、耗气量5个诊断参数,建立了除尘器故障诊断的BP和RBF神经网络预测模型。实例分析表明：BP神经网络模型收敛速度快,预测效果理想,可以准确判断除尘器故障类型,对滤芯破损、清灰失效、滤芯堵塞、卸灰故障的平均预测误差分别为0.035%、0.110%、0.118%、0.215%,预测结果优于RBF神经网络。