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| 神经网络在高浓度充填料浆流变特性中的应用 | |
| 作者单位： | ;1.中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院 |
| 摘 要： | 为了探究高浓度充填料浆中各组分对充填料浆流变参数的影响,以实验室测得15组配比实验数据为样本,建立了塑性黏度、初始切应力与其主要影响因素质量浓度、胶凝剂用量、粉煤灰用量、煤矸石用量之间的BP神经网络模型,通过各影响因素的权重值将料浆配比进行了优化,并以唐安矿的充填料浆配比为例加以验证。结果表明:建立模型的最大预测相对误差为-3.209%;矸石含量对流变参数的影响最大,胶凝剂含量对流变参数的影响最小;料浆浓度对塑性黏度的影响较大,而粉煤灰对初始切应力的影响较大;当浓度一定时,粉煤灰和矸石的比例应该尽量大一些;按照料浆配比的优化方案,唐安矿料浆输送达到了预期的目标。 |
| 关 键 词： | 高浓度充填料浆 BP神经网络 塑性黏度 初始切应力 料浆配比 |
Application of neural network to rheological character of high concentration filling slurry |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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