可视化煤矿巷道支护设计专家系统的开发研究

为了提高煤矿巷道支护设计的科学性、合理性与安全性,根据巷道支护参数的选择要求,把可视化专家系统运用到煤矿巷道支护设计中去,建立了地质岩石力学数据库和巷道断面数据库,运用BP神经网络模型和综合模糊评判模型设计了巷道支护参数的数值计算方法库,在计算机上实现了巷道围岩分类、巷道支护设计与绘图以及三维可视化建模的一体化与自动化。     

基于MATLAB神经网络在巷道支护参数设计中的应用

文章采用BP神经网络模型,通过分析钱营孜及周边矿井地质条件与巷道支护效果,确定影响巷道支护的主要参数,建立样本空间,进行网络训练,并开发出一个具有可视化界面的支护参数设计软件,成功地应用于钱营孜煤矿巷道支护参数设计.     

基于改进BP神经网络算法的煤巷支护方案预测研究

基于工程实践和巷道支护领域知识的研究和分析,将改进的BP神经网络算法应用到煤巷支护参数预测中,确定了煤巷支护设计主要影响因素,从现场收集的巷道支护典型工程案例作为神经网络训练样本。建立了基于改进的BP神经网络支护参数预测模型,应用该方法对云驾岭煤矿巷道进行支护方案预测,预测误差在允许范围内,验证了本方法的可靠性。     

基于MATLAB的BP神经网络在煤巷锚杆支护设计中的应用

采用MATLAB的BP神经网络工具箱,建立了巷道围岩主要影响因素与支护形式和支护参数之间的高度非线性BP神经网络模型。通过对算例结果的分析,验证了基于MATLAB的BP神经网络应用于煤巷锚杆支护设计的可靠性、可行性和高效性,这表明了BP神经网络方法在锚杆支护设计中具有一定的推广价值。     

锚网喷支护应用及其可靠性评估

软岩巷道支护问题一直是困扰煤矿生产和建设的难题之一。文章针对顾北煤矿采用的锚网喷支护形式进行分析,并对该支护体系的安全可靠性进行评估,对类似条件下软岩巷道支护设计有一定的参考价值。     

基于神经网络的综放回采巷道支护设计

综放回采巷道支护设计大多依赖于设计者的经验,采用工程类比法。由于其影响因素很多,且定量因素与定性因素并存,有相当一部分综放回采巷道的支护形式与围岩(煤)的变形特性不相适应,巷道支护的参数选择不合理,造成巷道支架折损严重,维护困难,严重影响煤矿的生产和安全。为此,建立了综放回采巷道支护设计二级神经网络模型,并以实际支护方案为样本,对模型进行学习训练,形成智能推理网络。实际应用表明:该方法简便,支护决策结果与实际相吻合,实用价值较高。     

半煤岩巷道的开挖稳定性分析及支护参数评价

随着煤矿巷道中的锚杆支护技术迅速发展,锚杆的应用范围不断延伸,锚杆支护在巷道中的应用基本普及。但是,直到目前为止,锚杆支护巷道的设计及支护状况评价一直没有一种可靠的理论支撑和评价体系。文章利用数值分析的方法对南冶煤矿1201东下巷道的锚杆支护参数进行研究,发现该方法能够很好地解决巷道支护效果、预测和评价问题。     

略谈回采巷道支护形式与参数的合理选择

本文提出对目前我国煤矿回采巷道存在的问题从设计上进行技术改进。在回采巷道支护形式与参数合理选择的研究中,科学地总结了国内外巷道支护的研究成果和我国62个矿务局巷道支护的经验,并与计算机技术有机结合,开发了《回采巷道支护形式与参数合理选择专家系统》计算机软件。利用该软件指导回采巷道支护设计,可使巷道设计得更合理,并可提高经济效益。     

屯留煤矿深部软岩高应力巷道支护设计方法

支护设计是巷道锚杆支护中的一项关键技术,针对屯留煤矿高应力复杂地质条件下的巷道支护,不断进行锚杆支护动态信息设计分析,掌握科学合理的支护设计方法,选择合理的支护形式和参数,对保证矿井安全高效生产具有十分重要的意义。     

神经网络在煤巷锚杆支护设计中的应用

<正>河南理工大学采用MATLAB的BP神经网络工具箱,建立了矿山巷道围岩主要影响因素与支护形式和支护参数之间的高度非线性BP神经网络模型,使支护形式、支护参数等与地质条件和开采技术条件间形成高度非线性映射,在较大程度上克服了以往锚杆支护设计方法的不足。