可靠性预计在矿井救灾通信系统设计中的应用

可靠性预计是系统可靠性设计中比较重要的环节，从可靠性角度采用故障树分析法讨论了可靠性预防在矿井救灾通信系统设计中的应用。     

基于AutoCAD的地表离散点预计程序设计与软件实现

在“三下采煤”研究工作过程中经常需要对地表分布的离散点进行开采沉陷预计，以获得建(构)筑物移动和变形的具体数值，为煤矿地下开采方案设计和地表建(构)筑物损坏级别预测等提供依据。按照常规预计方法和技术手段，预计过程中基础数据的获取、组织和修改等操作过程效率较低且易出错。针对上述问题，提出了通过在AutoCAD中创建带属性的工作面和离散点参照块，并通过AutoLisp程序提取和组建工作面预计参数数据文件和离散点数据文件，然后调用概率积分法预计程序获得了离散点的预计结果。同时，开发了工作面属性扩展、离散点预计和绘制离散点移动变形曲线等相关命令，并进行了程序设计和软件实现。     

矿山测量误差预计系统的设计与实现

针对矿山生产建设过程中经常遇到的贯通误差预计、导线误差预计、定向误差预计等工作内容，通过用户需求分析和总体设计，在Visual Basic 6．0环境下成功开发了矿山测量误差预计系统。通过实践，证明界面简洁、操作简便、运算平稳、结果可靠，具有实际推广价值。     

地表最大水平移动值预计公式的探讨

对现有文献给出的地表最大水平移动值的预计公式进行了比较和分析，认为当矿区的开采影响传播因数Ｋ≥０．４时，应根据实测资料，按提出的方法对现有预计公式的预计效果进行比较，以选择最符合矿区实际的预计公式。     

隧道贯通面水平重要方向上的误差预计

结合同三国道主干线罗长高速公路A4－1合同段Guan头岭隧道（右洞）的贯通施工测量控制过程，介绍隧道工程施工中贯通误差的一种预计方法。     

煤与瓦斯突出区域预测瓦斯地质方法的可靠性预计

为定量评估煤与瓦斯突出区域预测瓦斯地质方法的可靠性,在假设预测模型正确的基础上,采用测量不确定度定量描述预测指标的不确定性,结合可靠性理论提出煤与瓦斯突出区域预测的可靠性预计方法,并将预测指标不确定度增大,以探究指标不确定度的波动对于预测结果可靠性的影响。结果表明,当预测指标不确定度增大时,造成预测结果的可靠度降低,为确保预测方法保持在可靠度较高的水平,应保证获取的指标数据的稳定性。     

浅谈用Excel表计算贯通测量误差预计值

介绍了利用Excel表计算贯通测量误差预计值的方法和步骤。通过实例阐明矿井地测部门使用该程序能够快速、准确地进行误差预计，并验证贯通测量方案的合理可靠性。     

矿山开采沉陷预计与分析

针对现有开采沉陷预计方面存在的问题,在前人研究的基础上,利用VB编程语言,借鉴和吸收了不同系统开发的方法和优势,将观测站数据处理与绘图、概率积分参数反演、地表沉陷预计、地表沉陷预计数据后处理等功能进行集成加工,开发了矿山开采沉陷预计和分析系统。系统各功能连接紧密,实现了利用原始观测站数据对地表沉陷盆地进行定量预计与分析,提高了煤矿开采地表沉陷预计结果的效率和可靠性。     

基于组合预测方法的煤矿开采沉陷预计模型研究

文中以目前使用较为广泛的灰色系统和BP神经网络预计方法对中国神华集团榆家梁煤矿52406工作面地表沉陷进行了预测,同时建立灰色系统与BP神经网络的等权组合预测模型进行沉陷预计,并与单独的模型预测进行对比分析。结果表明:等权组合预测模型精度较高,在开采沉陷预计中具有较好的研究意义和应用价值。     

AutoCAD在贯通测量误差预计中的应用

阐述了利用AutoCAD进行贯通测量误差预计的过程，重点介绍了获取误差预计参数值的命令和方法。     

面向对象的巷道贯通误差一体化预计方法

文中针对在AutoCAD环境下进行巷道贯通误差预计时存在的问题,提出了面向对象的巷道贯通误差一体化预计方法,并开发了相应的程序,实现了从面向对象的坐标数据快速采集、数据存储、贯通误差预计到预计说明书自动生成的巷道贯通误差预计一体化.实践证明,该方法操作简单、系统运行稳定、结果正确可靠,能够便捷的完成巷道贯通误差预计工作,具有一定的实用推广价值.     

改进GWO-BP算法的概率积分法预计参数求取

针对BP神经网络模型在求取概率积分法预计参数时的缺陷,提出了一种基于改进灰狼优化算法(GWO)的BP神经网络参数预测模型。主要通过对灰狼算法的收敛因子a进行非线性收敛的改进,再利用粒子群算法(PSO)的速度更新公式更新搜索灰狼搜索位置。用改进的灰狼优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后利用最优的初始权值和阈值对模型进行训练和预测,从而得到概率积分法参数的预测结果。结果显示经过改进的灰狼算法优化BP神经网络的参数预测结果明显优于单一的BP神经网络模型和不改进的灰狼算法优化BP神经网络模型的预测结果,可以在矿区开采沉陷预计方面得到应用。     

基于神经网络的掘进机截割头截齿的强度可靠性灵敏度设计

由于煤岩材质的不均匀性及掘进机截割过程中往往会遇到其他的岩石成分,导致掘进机截割过程中截齿受到的载荷具有很大的不确定性,有必要对截齿工作过程中的强度可靠性进行研究。结合有限单元法、神经网络技术和可靠性理论,对截齿在极限载荷状态下的静强度可靠性及可靠性灵敏度进行分析,获得了截齿关键尺寸对截齿可靠度的影响大小排序,从而为截齿的可靠性设计提供指导。     

兖州矿区地表移动规律及预测参数研究

对充州矿区薄煤层开采、分层综采、放顶煤开采所引起的地表移动观测资料进行详细分析后，发现在该矿区不同的地质、采矿条件下可以用同一种数学模型对地表移动变形进行预计。但是，预计模型中的参数随采矿条件和采空区大小而变化，在某些特殊情况下，还需对模型作局部的修正。通过研究，获得了该矿区预计参数的变化规律，提出了水平移动的修正方程。     

基于AutoCAD的地表离散点预计程序设计与软件实现

在“三下采煤”研究工作过程中经常需要对地表分布的离散点进行开采沉陷预计,以获得建(构)筑物移动和变形的具体数值,为煤矿地下开采方案设计和地表建(构)筑物损坏级别预测等提供依据。按照常规预计方法和技术手段,预计过程中基础数据的获取、组织和修改等操作过程效率较低且易出错。针对上述问题,提出了通过在AutoCAD中创建带属性的工作面和离散点参照块,并通过AutoLisp程序提取和组建工作面预计参数数据文件和离散点数据文件,然后调用概率积分法预计程序获得了离散点的预计结果。同时,开发了工作面属性扩展、离散点预计和绘制离散点移动变形曲线等相关命令,并进行了程序设计和软件实现。     

基于SSA-BP神经网络的概率积分法预计参数求取研究

为解决BP(Back-ProPagation,BP)神经网络求取概率积分法预计参数出现的局部最优解和收敛速度慢的问题,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algortihm,SSA)优化BP神经网络的结构,得到最优的权重值和偏置项,建立了基于SSA-BP神经网络的概率积分法预计参数求取模型。结合50组典型的实测数据,随机抽取45组数据输入SSA-BP神经网络模型进行训练,剩余数据输入训练好的模型求取概率积分法预计参数,并与实测数据对比,分析SSA-BP神经网络模型和BP神经网络模型的优劣;通过改变训练样本和测试样本的数量,讨论模型精度与训练样本数量的关系。研究表明:(1) SSA-BP神经网络模型预计下沉系数q、水平移动系数b、开采影响传播角θ、主要影响角正切值tanβ和拐点偏移距s/H的平均绝对百分比误差分别为1.33%、3.48%、0.49%、3.86%和9.33%,BP神经网络模型的相应取值分别为8.05%、7.34%、3.33%、9.82%和19.60%,可见前者求解精度更高。(2)两种模型求取的预计参数均与实测数据较接近,SSA-BP神经网络模型最大相对误差为21...     

基于粗集与神经网络相结合的岩移影响因素分析与开采沉陷预计方法研究

利用粗集理论，对不同矿区36个工作面的岩移观测资料进行了分析，得到了地质开采条件和地表沉陷之间的依赖关系，建立了以粗集作为前处理器，基于粗集与神经网络相结合的开采沉陷预计模型，实例检验证明了该模型的正确性。     

贯通测量在矿山测绘中的应用与分析

介绍了贯通测量在矿山测绘中的应用及制定的原则、误差预计、测量实例和分析等。由贯通预计确定测绘方案和测量方法，井根据预计结果修改完善实测方案，指导矿井建设。     

矿用机动车行车安全可靠性的研究

根据机动车行车的基本理论，结合有关的调查数据，探讨了在矿用机动车运行的动态环境中影响行车安全可靠性的有关因素，提出了提高行车安全可靠性的途径。     

地表移动预计的新设想：——采空区矢量法

本文通过对采空区矢量化，分别建立竖直和水平分量和移动预计公式，应用矢量原理，引入叠加参数，提出了地表移动预计的新模型。使得同一预计模型应用于不同类别倾角煤层的采动影响分析成为可能。