基于岩体极限平衡理论的煤层底板突水危险性预测

基于岩体极限平衡理论,研究了完整近水平煤层底板突水力学机制。综合考虑底板隔水层厚度、工作面斜长及隔水层岩性组合特征,推导出了底板突水极限水压值计算公式。以保德煤矿为例,将突水极限水压值法运用到保德煤矿13＃煤底板突水危险性预测中。通过与传统突水系数法对比分析,阐明了突水极限水压值法的优越性:突水极限水压值法改进了传统突水系数法,可更有效地进行工作面斜长较大时的底板突水危险性预测。     

基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制能量管理

以并联式混合动力车辆为研究对象,基于驾驶员需求转矩预测,采用线性时变模型预测控制算法对对象车辆进行能量管理控制. 根据驾驶员前一段时间内的需求转矩,可以预测下一时段内驾驶员的需求转矩. 与指数函数预测方法相比,自回归模型在预测步长200步之内的预测准确度比指数函数高. 根据纵向动力学公式,可以由预测获得的需求转矩序列计算获得预测的车速序列;采用线性化处理的方法,将具有非线性特性的车辆模型转化成线性时变模型,采用线性时变模型预测控制算法进行求解;将基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法和基于规则的控制算法、工况已知的模型预测控制算法进行对比. 对比结果表明：基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法与基于规则的控制算法相比,在NEDC、UDDS和WLTC这3个标准工况下的燃油经济性均有所提高,但是与工况已知时的计算结果相比有提升的空间.     

基于非参数乘法回归模型的农业景观步甲空间分布模拟

农业生产引起的景观变化是导致生物多样性丧失的重要原因,为评估农业景观结构变化对物种多样性的影响,探索农业景观物种空间模拟的方法,研究应用非参数乘法回归(NPMR)模型结合田间步甲取样数据,分析了步甲群落多样性、主要物种存在/不存在与取样点周围边长为200 m景观内景观结构之间的关系,建立研究区物种-景观分布预测模型,结合地理信息系统(GIS)技术建立研究区群落/物种空间分布预测图。结果表明:在群落水平上,景观结构对步甲群落多样性的影响不显著; 在物种水平上,黄斑青步甲(Chlaenius micans)、淡鞘婪步甲(Harpalus pallidipennis)受斑块密度的影响显著(p<0.05),黄斑青步甲、后斑青步甲(Chlaenius posticalis)和单齿婪步甲(Harpalus simplicide)受半自然生境类型数的影响显著(p<0.05),单齿蝼步甲(Scarites terricola)受半自然生境比例的影响显著(p<0.05),而蠋步甲(Dolichus halensis)受景观结构的影响较为复杂。通过模型预测,输出研究区域6个主要物种的空间分布模拟图,进一步分析发现在研究区域内,对景观结构较为敏感的6个步甲物种主要分布在农田与半自然生境相接的狭长地带。因此,利用非参数乘法回归模型可以很好地模拟步甲物种对农田景观结构的响应及其在景观中的空间分布变化。200 m×200 m尺度下,尽管步甲群落多样性不受景观结构的显著影响,但是存在部分步甲物种对景观结构响应显著,但不同物种对景观结构的响应不同。增加农田地块间半自然生境,并合理改善景观配置异质性将有利于对景观结构变化敏感步甲物种的维持。     

陆地声纳法在隧道不良地质超前预报中的应用

在隧道施工过程中经常遇到断层、溶洞、突水及突泥等无法预料的地质灾害,给施工带来重大灾难和无法估计的经济损失.为了保证隧道施工安全,对掌子面前面地质情况进行准确及时的超前预报具有重大的工程价值.陆地声纳法作为地震反射法的一个变种,是一种易掌握、仪器轻便的隧道掌子面前方地质预报方法.该方法与其它常归物探方法相比,可避开许多干扰波,可单道连续采集,并且有分辨率高,偏移距小,反射能量高等特点.在详细调查某引水隧道沿线工程地质情况的基础上,结合陆地声纳的探测结果,对掌子面前方的断层、溶洞和可能较大的涌水点的位置进行了预测.结果表明该方法对断层、破碎带、溶洞的探查精度较高,对水的探查可作为辅助手段.     

动态矩阵控制研究进展及其应用现状

动态矩阵控制(dynamic matrix control,DMC)算法是一种基于对象阶跃响应预测模型、滚动实施并结合反馈校正的优化控制算法,是预测控制算法之一.文中探讨了动态矩阵控制理论的发展和现状,主要包括动态矩阵控制系统的稳定性、鲁棒性等性能.并就当前动态矩阵控制在工业控制领域中的发展应用现状、以及今后的可能研究发展方向做了分析.     

异构网络中基于轨迹预测的资源预分配方案

针对轨迹预测的网络资源管理方法研究中普遍存在的轨迹特征学习不充分、轨迹预测结果精度低、颗粒粗单等问题,提出双向循环神经网络的轨迹预测算法。通过深度挖掘用户的移动规律,实现对用户的移动预测。根据用户的移动预测信息设计网络资源预分配方案、移动行为划分网络资源,实现对多小区的协作式资源优化管理。仿真试验结果表明,在轨迹预测问题中,双向循环神经网络的轨迹预测算法比普通神经网络算法有更好的综合性能。在网络资源管理中,轨迹预测的网络资源管理预分配方案能够较准确地预测用户所连接的基站,使基站具有较高的资源利用率。     

神经网络在热轧板凸度预报模型中的应用

以前馈式BP神经网络为基础,收集挑选轧机生产过程中对板形有影响的轧制因素作为模型输入参数,板凸度作为输出参数,利用SQL、Matlab及数据提取软件进行数据收集存储、管理、运算,建立神经网络热轧板凸度预报模型。通过大量样本训练,该系统已初步具备了预测板形质量的能力,且误差较小。系统应用后,提高了板形质量,降低了生产成本。     

熊耳山地区七里坪F60 -Ⅰ金银矿体地质特征及趋势预测成效

在全国老矿山深部找矿项目实施过程中,根据已获得矿山深部勘查成果,以及系统收集的研究区地质勘查和科学研究成果,发现七里坪F60-I金银矿脉的深部又出现了金品位再次升高的趋势。通过研究已知矿体的空间赋存状态、分布规律与成矿特征,分析中深部构造成矿、控矿特征及成矿元素变化规律,基于MapGIS DTM空间数据分析,采用权值等值线进行了矿体空间延伸趋势预测,系统分析了矿体的三维空间状态。参考已有矿体工程验证效果,调整了矿体空间预测方案与验证工程,并获得了良好的深部预测效果,实现了老矿山深部整装勘查找矿的突破,对研究区中深部找矿工程部署乃至整个小秦岭地区深部找矿具有很好的指导意义和示范效应,有效促进了小秦岭地区深部地质找矿工作的工程部署和勘探验证工程的实施。     

贝叶斯框架下的LS-SVM在热连轧机轧制力预报中的应用

利用贝叶斯置信框架推断最小二乘支持向量机模型参数并建立贝叶斯最小二乘支持向量机非线性预测模型.在推断第1层确定模型最优参数,第2层确定正则化参数,第3层确定核参数.将该模型用于某1800热连轧轧制力的预测,在预测精度和速度上都取得了较好的效果.     

板坯连铸二次冷却模型控制系统的研究与开发

以国内某厂老连铸机的改造为研究背景,开发了板坯连铸二次冷却模型控制系统,即在基本水表的基础上,建立通过线性插值计算配水量的二次冷却控制模型,并引入切片生命周期法计算铸流的动态速度,通过为动态速度和静态速度设定不同权重,实现二次冷却动静态混合控制。系统建立了基于事件消息驱动的连铸生产跟踪方法,为连铸全过程二次冷却模型自动控制奠定了基础。系统投入运行后生产自动化程度大幅度提高,铸坯质量也控制在有效范围内。