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通过采用“一主一辅”局部通风机配用Ф800mm民筒的通风方法,较好地解决了全长1000m,断面17.38m2主斜井的通风问题,为长J巨离掘进通风提供了行之有效的方法。 相似文献
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从本质上讲,矿井通风系统优化设计是一个复杂的组合优化问题,而蚁群算法是近来发展起来的一种针对复杂组合优化问题求解的较理想的方法。因此,考虑到通风系统优化的本质,采用蚁群算法进行了矿井通风系统优化设计的研究,把通风系统优化设计作为蚂蚁路径优化问题处理,提出了一种新颖的通风系统优化方法。最后,采用某矿山通风系统优化的实例验证了蚁群算法的应用效果,结果表明,该方法可以较好的解决这类复杂的优化问题,具有较好的应用前景。 相似文献
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针对侯庄分矿通风系统存在的问题,提出了采用上下并联的多机站通风系统方案。通风系统的改造,解决了侯庄分矿通风系统存在的问题。 相似文献
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通过对低沼气倾斜工作面上,下行通风的对比试验,得出了下行通风是解决上行通风存在的隅角瓦斯积累,工作面瓦斯层积聚,回风流中瓦斯浓度超限等问题的有效技术措施;是一种经济安全的通风方法。 相似文献
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通过对低沼气倾斜工作面上、下行通风的对比试验,得出了下行通风是解决上行通风存在的隅角瓦斯积聚、工作面瓦斯层状积聚、回风流中瓦斯浓度超限等问题的有效技术措施,是一种经济安全的通风方法。 相似文献
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介绍了毛郢孜煤矿通风系统的现状及经过调查研究找出了解决通风问题的办法,并取得了明显的经济效益。 相似文献
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随着地质找矿工作的发展,地质勘探巷道深度愈来愈大,通风问题显得突出。近年来,一些单位在长距离巷道通风的课题上做了许多工作,并取得了一定成效,但长距离小断面巷道的通风问题,尚未得到完善的解决。 相似文献
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随着矿井通风系统变得越来越复杂,传统的解算方法已经难以满足风网解算的要求,寻找一种能够快速解算复杂风网的算法具有重要意义。对回路风量法的解算原理进行了系统深入的研究,分析了现有通风网络解算算法的局限性,提出了一种改进的Scott-Hinsley法。该算法具有收敛速度快、能解决含有单向回路复杂矿井通风网络解算问题;采用了无初值的回路风量法,便于快速地进行二次解算;运用BFS法改进了生成树的结构,并用双通路法快速圈划回路;实现了固定半割集下的通风网络按需分风,可自动按需分配风量;分析了单向回路造成回路风量法解算失败的原因,并通过修改搜索策略解决了含有单向回路的通风网络解算问题。 相似文献
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利用混沌运动所特有的随机性、遍历性和规律性,以及遗传算法的全局搜索特性,提出了一种混沌遗传混合优化算法。其基本思想是对遗传算法搜索寻优的结果作微小扰动,再进行混沌搜索。该方法兼有混沌优化与遗传算法的优点,比传统的遗传算法更具有跳出局部最优的能力,搜索的效率也有很大的提高。算例表明该方法具有广泛的应用前景。 相似文献
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软土路基在外荷载作用下的沉降在时序上常表现复杂的非线性,本文采用抛物线模型预测软基的沉降趋势。针对简单遗传算法存在的问题,进行了大量改进,改进后的遗传算法能有效克服传统方法易陷入局部极小的缺陷,大大提高算法的搜索效率、精度和稳定性。实践表明该方法是一种有效可靠的沉降预测新方法。 相似文献
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基于小生境遗传算法的走向长壁采区优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将基于排挤机制的小生境遗传算法应用于采区优化设计,为合理设计采区提供了一种新方法。算法分析和实例均表明,小生境遗传算法可有效搜索出多个优化设计方案,是一种非常有效的优化方法。 相似文献
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遗传算法在反演概率积分法预计参数时从参数取值范围内的串集开始搜索,并使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法可以跨过局部收敛的障碍,向全局最优解方向进化;但这种概率化的寻优算法存在局部探索能力差、结果不稳定的缺陷,只能获得问题的近似最优解。模矢法是一种降梯度算法,算法局部探索能力强、收敛快;但这种算法对初值选取敏感,初值选择不当易陷入局部极值。本文提出并实现了一种模矢法与遗传算法结合的组合算法:先使用遗传算法求得参数的全局近似最优解,然后将近似最优解作为探索初值,使用模矢法获得参数的稳定、精确最优解。研究结果表明:组合算法反演概率积分法预计参数的精确度高、收敛快、稳定性好,综合性能较遗传算法和模矢法有明显优势。 相似文献
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遗传算法与神经网络协同求解采矿工程中的优化问题 总被引:7,自引:0,他引:7
本文将遗传算法与神经网络相结合,构成GA-ANN法,协同求解采矿工程中的优化问题。该法既利用了神经网络的非线性映射、网络推理和预测的功能,又利用了遗传算法的全局优化特性。通过实例证明了该法的优越性。 相似文献
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赵晓东 《煤炭学报(英文版)》1998,4(2):13-16
The non-linear inversion of rock mechanics parameters based on genetic algorithm ispresented. The principle and step of genetic algorithm is also given. A brief discussion of thismethod and an application example is presented at the end of this paper. From the satisfied re-sult, quick, convenient and practical new approach is developed to solve this kind of problems. 相似文献
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基于遗传-支持向量回归的煤层底板突水量预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对煤层底板突水问题的小样本、非线性特点,采用支持向量回归算法对突水量进行预测,避免了定性分析的局限性。利用遗传算法全局搜索能力的优势,提出了基于遗传算法的支持向量回归参数寻优方法,并建立煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型。该模型首先通过遗传算法对训练样本的学习,得到支持向量回归机的最优参数值,然后运用遗传-支持向量回归模型对测试样本进行突水量预测。测试结果表明:与神经网络,传统支持向量回归机的预测值相比,煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型精度高,具有较强的泛化能力。 相似文献