急倾斜煤层放顶煤顶煤破碎与放煤巷道变形机理分析

在总结现场试验的基础上 ,应用弹塑性力学及矿压理论分析了急倾斜煤层放顶煤法顶煤破碎过程 ,揭示了放煤巷道的矿压显现与顶煤破碎的内在联系 ,提出了顶煤的破碎机理 ,对完善和推广这一开采方法具有较大的理论和现实意义。     

神经网络在综放回采巷道锚杆支护设计中的应用研究

针对传统的BP网络学习算法的缺陷,研究一种动态学习算法。依据人工神经网络的一般原理,利用网络的非线性映射功能,实现了综放回采巷道的锚杆支护设计。结果表明,网络的设计结果与现场实际吻合很好。     

深井三软煤巷锚杆支护技术研究

深井三软煤巷是地压大围岩变形剧烈的一类极难维护回采巷道。分析该类巷道围岩的层状赋存特点及软弱破碎条件,提出加固帮角控制围岩稳定、高阻让压支护限制围岩变形和强化顶板保证安全的支护原理,并研究了合理的锚杆支护技术和帮顶锚固方式,包括顶板全长树脂锚固锚带网支护与两帮角小孔径加长树脂锚固可拉伸锚杆支护技术。最后介绍一个工程实例     

急斜煤层恭生数值模拟

针对海北煤矿急斜煤层的复杂条件,利用有限元模拟试验方法,对煤层巷道煤柱的留设和回收范围进行了计算模拟试验,探讨了煤层巷道的稳定性,所得结果可供工程参考。     

煤巷锚杆支护形式选择设计浅析

正确选择锚杆支护形式对煤矿安全生产具有重要意义,对MATLAB的神经网络工具箱(NNT)进行了学习和研究,建立了巷道围岩因素与支护形式之间的高度非线性BP神经网络模型,并运用到某煤矿巷道锚杆支护形式选择中,验证了运用MATLAB的BP神经网络方法进行煤巷锚杆支护形式选择的可行性和可靠性.     

高强度锚杆和锚索联合支护技术的应用

结合柳湾煤矿实际情况，介绍了锚杆和锚索联合支护的作用机理和工作面开切眼支护方案，提出了存在的主要问题，通过其经济效果分析表明该支护形式具有推广价值。     

特厚煤层煤巷支护优化

以同煤集团同忻矿北二盘区8202工作面5202巷为研究对象,通过采用工程类比法以及进行Flac3D数值模拟分析,对其巷道进行锚杆支护设计的分析和改进,对比不同支护方式下巷道受力情况,表面和深部位移情况以及塑性区状态及分布范围,分析得出较为安全、合理的支护方案.     

急斜煤层巷道稳定性数值模拟

 针对海北煤矿急斜煤层的复杂条件, 利用有限元模拟试验方法, 对煤层巷道煤柱的留设和回收范围进行了计算模拟试验, 探讨了煤层巷道的稳定性, 所得结果可供工程参考。     

以地应力为基础的锚杆支护设计方法

综合应用计算机数值模拟，现场试验与监测和工程类比等方法，进行锚杆支护参数的优化，是一种包括“地应力测试-地质力学评估-初始设计-现场监测-反馈信息-修改设计”的煤巷锚杆支护动态设计方法。     

人工神经网络在嵌岩支护结构可靠度分析中的应用

针对一般地下施工结构可靠度理论方法的不足,提出人工神经网络结合重要性抽样的Monte Carlo可靠度分析方法,并应用于一特大超深基坑的嵌岩支护结构。分析过程与结果表明,所提的可靠度分析方法高效、准确、实用。     

深井综放面沿空顺槽超前液压支架选型研究

 支架选型是应用顺槽超前液压支架支护技术的关键。以新巨龙矿井1302工作面沿空顺槽超前液压支架选型为工程背景,分析沿空面侧向岩层结构与首采面的差异及综放面沿空顺槽支架–围岩关系。基于力矩平衡关系,建立确定沿空顺槽超前支护强度的力学模型,提出以岩层回转角为控制对象的观点;采用基本顶位态方程对沿空顺槽围岩变形进行预计,运用弹性力学理论计算煤柱及沿空顺槽实体帮的承载力,并以不发生“挤架”为原则,推导出基本顶的临界回转角为2.7°,沿空顺槽超前支护的临界强度为0.50 MPa,从而选择型号为ZTC30000/25/50的液压支架。最后,应用沿空顺槽表面位移观测结果,验证所选支架的合理性。研究结果对沿空顺槽超前支护强度的确定及支架选型具有参考意义。     

巷道围岩松动圈预测的进化神经网络法

针对简单遗传算法收敛速度慢、易早熟的缺点，从编码、初始群体生成及遗传算子等方面对其进行了改进，提出了一个收敛速度快、性能良好的算法，并通过仿真实验证明了该算法的性能。把该算法用于神经网络的结构及学习参数的进化学习，建立了一个进化神经网络模型。最后，用该模型对巷道围岩松动圈厚度进行了预测研究，结果证明，该进化神经网络模型拟合性能及推广预测性能均令人满意。     

兴安矿深部软岩巷道大面积高冒落支护设计研究

普通小面积冒落支护技术已经被掌握，但是大面积高冒落很难被控制。兴安矿四水平重车线巷道破坏严重，发生大面积高冒落，冒落区长度为150m，最大冒高为8．6m，被称为“一线天”。通过对兴安矿四水平重车线高冒区支护现状进行现场调查和分析研究，发现其破坏原因主要有：（1）围岩强度低且层理发育；（2）原支护形式不合理；（3）水理作用；（4）巷道埋深大；（5）构造应力影响大。根据现场工程地质条件、岩石特性和破坏特点，通过室内试验，确定其软岩变形力学机制为高应力膨胀性软岩，并提出采用“双曲拱”柔层桁架支护技术进行支护，使巷道在空间上形成上下双硐室。工程应用效果表明，“双曲拱”柔层桁架支护技术是一种有效控制深部软岩巷道大面积高冒落的支护形式。     

基于神经网络的结构分析方法

探讨了基于神经网络的结构分析方法,建立了基于神经网络进行结构分析的通用模型框架,通过对单层schwedler型球面网壳的近似分析研究,表明本文方法的有效性,并指出了今后的研究重点和发展方向,对神经网络的推广应用具有一定的指导意义。     

基于人工神经网络的建筑物沉降预测

根据建筑物实测沉降利用人工神经网络理论 ,建立了前馈网络预测模型并提出新的学习算法 ,结合某建筑物纠偏工程实例对建筑物沉降进行了预测。预测结果表明神经网络方法是可行且有效的     

煤巷强帮支护理论与应用

 在分析煤巷帮部破坏机制和加固机制的基础上,通过建立煤巷力学模型、分析支护力与莫尔圆的关系、研究帮部极限平衡区宽度及巷道耗能机制,提出强帮护顶概念设计,从理论方面对煤巷强帮支护理论进行论证。应用FLAC3D软件对煤巷进行模拟,详细分析巷道开挖引起的围岩力学响应情况,阐明帮锚杆对帮部强度的影响,从数值模拟角度对煤巷强帮支护理论进行论证。最后,煤巷强帮支护理论被成功应用于马兰、官地等矿山煤巷支护设计,在实践中取得良好效果。研究结果表明：(1) 提高煤巷帮部支护强度,一方面可提高帮部对顶板的承载力,另一方面会减小帮部极限平衡区宽度和顶板广义跨度。(2) 提高煤巷帮部结构体与顶板结构体的强度比值和刚度比值,有利于减少帮部结构体塑性铰的数量,使巷道结构体形成合理耗能机制,提高整体稳定性。(3) 针对帮部比顶板岩体强度低的巷道,采用强帮护顶概念设计形成强帮护顶良性作用机制与合理耗能机制,以保证巷道的安全性。(4) 增加煤巷帮锚杆直径、长度或增大帮锚杆布置密度,可达到有效控制围岩变形、减少极限平衡区的效果。(5) 数值模拟与现场应用均表明,提高煤巷帮部的强度可以提高巷道的整体稳定性,煤巷强帮支护理论在工程实践中具有良好的适用性。     

基于信息熵与神经网络的供应商选择方法研究

提出了一种新的供应商评价指标体系的选择方法 ,使决策者能根据自身企业的特点构建合适的评价指标体系 ;在此基础上 ,应用人工神经网络进行供应商选择 ,以满足快速构建供应链的要求