【摘要】：礦井通風(fēng)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜、非線性的系統(tǒng),尤其是金屬地下礦山的通風(fēng)系統(tǒng)更為復(fù)雜；為了保護(hù)井下作業(yè)人員的生命健康、為了保障礦山的正常生產(chǎn),就需要一個(gè)高效、穩(wěn)定、可靠的通風(fēng)系統(tǒng)。礦井通風(fēng)系統(tǒng)隨著礦山生產(chǎn)的發(fā)展,可能已不適應(yīng)礦山的生產(chǎn)實(shí)際情況,這就需要對(duì)礦井通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化改造。改造后的礦井通風(fēng)系統(tǒng)是否達(dá)到了預(yù)期效果,這就需要對(duì)礦井通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行全面的測(cè)定、分析。 鑒于昆鋼集團(tuán)大紅山鐵礦原四級(jí)機(jī)站通風(fēng)系統(tǒng)存在一系列與生產(chǎn)沖突,漏風(fēng)、循環(huán)風(fēng)危害嚴(yán)重等情況,昆明冶金高等�？茖W(xué)校與大紅山鐵礦合作,對(duì)礦井通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行了單元化抽出式改造。本文在通風(fēng)系統(tǒng)改造后,通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)較為全面的測(cè)定,及數(shù)據(jù)分析,考核了“單元化抽出式”改造效果；考查了改造后通風(fēng)系統(tǒng)主要參數(shù)及技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)達(dá)到的水平；為改造效果評(píng)價(jià)、項(xiàng)目結(jié)題驗(yàn)收以及安全評(píng)價(jià)、400萬(wàn)噸/年采礦工程竣工驗(yàn)收提供實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；發(fā)現(xiàn)各通風(fēng)單元及整個(gè)通風(fēng)系統(tǒng)存在問(wèn)題,提出改進(jìn)措施,完善通風(fēng)系統(tǒng),改善通風(fēng)效果,進(jìn)一步為達(dá)產(chǎn)、擴(kuò)產(chǎn)創(chuàng)造通風(fēng)條件；為擴(kuò)產(chǎn)工程中相鄰的Ⅲ、Ⅳ礦體通風(fēng)方案選擇及通風(fēng)參數(shù)確定提供參考數(shù)據(jù)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)在處理相互影響、相互制約且具有復(fù)雜的交叉效應(yīng)和動(dòng)態(tài)效應(yīng)的變量關(guān)系有著獨(dú)特的功能,并被應(yīng)用于各類系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。模糊數(shù)學(xué)理論中的相對(duì)隸屬度能較清晰地反映礦井通風(fēng)系統(tǒng)各指標(biāo)的質(zhì)量相對(duì)狀態(tài)。概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)是一種基于徑向基函數(shù)(RBF)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其訓(xùn)練速度快、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、非線性映射能力強(qiáng)且具有較好模式分類能力。 最后,本文將模糊數(shù)學(xué)中的相對(duì)隸屬度和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合構(gòu)造模糊概率神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)(FPNN)礦井通風(fēng)系統(tǒng)評(píng)價(jià)模型,并對(duì)大紅山鐵礦改造后的通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行了評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果能很好反映礦井單元化抽出式改造后的效果,說(shuō)明該方法對(duì)礦山通風(fēng)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)具有一定得借鑒意義。
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TD724
【圖文】：

其最主要特征為連續(xù)時(shí)間非線性動(dòng)力學(xué)、網(wǎng)絡(luò)的全局作用、大規(guī)模并行分布處理及高度的魯棒性和學(xué)習(xí)聯(lián)想能力。同時(shí)它又具有一般非線性動(dòng)力系統(tǒng)的共性，即不可預(yù)測(cè)性、非平衡性、不理逆性、廣泛連接性及自適應(yīng)性等「到【川。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模擬人腦神經(jīng)細(xì)胞的功能是建立的，研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本目的是探索人腦信息的儲(chǔ)存、搜索及處理的機(jī)制，從而使現(xiàn)實(shí)世界中大量的復(fù)雜、非線性問(wèn)題的解決提供了可能。(1)大腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和作用原理神經(jīng)細(xì)胞是人類大腦的基本構(gòu)成單元，神經(jīng)細(xì)胞主要由細(xì)胞體、軸突、樹(shù)突、突觸構(gòu)成。人類大腦約由10’2個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元又通過(guò)軸突、樹(shù)突與約102一10‘個(gè)其他神經(jīng)元相連接，如此構(gòu)成一個(gè)龐大而復(fù)雜的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)〔周。神經(jīng)細(xì)胞是大腦處理信息的基本單元，它的結(jié)構(gòu)如圖所示。它是以細(xì)胞體為主體，由許多向周圍延伸的不規(guī)則樹(shù)枝狀纖維構(gòu)成的神經(jīng)細(xì)胞，其形狀很像一棵枯樹(shù)的枝干。它主要由細(xì)胞體、樹(shù)突、軸突和突觸組成。

3.2徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.2.1徑向基函數(shù)神經(jīng)元模型徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RadialBasisFunction，簡(jiǎn)稱RBF)，由JMo和CDarken在S0年代末提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是具有單隱層的三層前饋網(wǎng)由于它模擬了人腦中局部調(diào)整、相互覆蓋接收域(或稱感受野一RecePtivoFi的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此，RBF網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，已證明它能任意精近任意連續(xù)函數(shù)〔期。RB片申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一種常用的網(wǎng)絡(luò)，它只有一個(gè)隱層，輸元是線性求和單元，所以輸出是各隱單元輸出的加權(quán)和。隱單元的作用函數(shù)輸入到隱單元間的權(quán)值固定為1，此網(wǎng)絡(luò)只有隱單元到輸出單元間的權(quán)值為可其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖劃于產(chǎn)、沖中鄉(xiāng)圣洲乙本落于出

卜丫客(二，一，，，2一[(砰一:了，(砰一，了，了〕’/’(3一3)稱之為歐幾里得距離。徑向基函數(shù)的圖形和符號(hào)如下圖所示—叮獷二二、一一-一r一一一-一丫笠于丁刃一-一—~~鉀忿州一州，一，’}軍大器‘’{全夕圖3.8徑向基傳輸函數(shù)傳輸特性和符號(hào)3.2.2徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋反向傳播網(wǎng)絡(luò)，它有兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)層:隱層為徑向基層;輸出為一線性層，結(jié)構(gòu)如圖所示。珍入層徑向墓層線性層

【參考文獻(xiàn)】

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1 林清,王辛;電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LBP算法[J];電工電能新技術(shù);1999年01期

2 熊德國(guó),鮮學(xué)福;模糊綜合評(píng)價(jià)方法的改進(jìn)[J];重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年06期

3 蔡衛(wèi),吳兵;層次分析法在礦井通風(fēng)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào);2005年02期

4 楊娟,沈漢年;礦井通風(fēng)系統(tǒng)評(píng)價(jià)方法與標(biāo)準(zhǔn)[J];工業(yè)安全與防塵;2000年01期

5 於東軍,王士同;新模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其建模應(yīng)用研究[J];華東船舶工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);1998年02期

6 謝賢平，趙梓成;礦井通風(fēng)系統(tǒng)評(píng)價(jià)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J];化工礦山技術(shù);1995年04期

7 胡明星,郭達(dá)志;湖泊水質(zhì)富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J];環(huán)境科學(xué)研究;1998年04期

8 劉喜彥;;淺談金屬礦山采礦技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)及目標(biāo)[J];黑龍江冶金;2008年02期

9 段永祥,周洵遠(yuǎn),邱寶慶,杜正林,余慶華;老廠錫礦通風(fēng)系統(tǒng)測(cè)定評(píng)價(jià)與分析[J];昆明冶金高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);1996年04期

10 段永祥,王育軍,普義,周洵遠(yuǎn);單元式高效低耗通風(fēng)系統(tǒng)的建立[J];礦業(yè)快報(bào);2001年13期

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1 古德生;李夕兵;;有色金屬深井采礦研究現(xiàn)狀與科學(xué)前沿[A];中國(guó)有色金屬學(xué)會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2003年

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1 牛國(guó)宏;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事故預(yù)測(cè)[D];長(zhǎng)安大學(xué);2006年

2 段永祥;大紅山鐵礦Ⅱ_1礦組中深部400萬(wàn)噸/年開(kāi)采的高效低耗通風(fēng)技術(shù)研究[D];昆明理工大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2751768