發(fā)布時間：2018-12-10 16:07

【摘要】：針對煤塵固體表面接觸角測定過程繁瑣和煤塵潤濕等級劃分不合理的問題,以煤質(zhì)化學組成及其結(jié)構(gòu)參數(shù)共13個影響因子為輸入?yún)?shù),采用兩層雙曲正切S形函數(shù)為激勵函數(shù),構(gòu)建有關(guān)煤塵接觸角估算及潤濕性分級的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡.結(jié)果表明,隱含層節(jié)點數(shù)為10時,估算結(jié)果相對誤差為0.19%~13.99%,平均相對誤差為5.18%,煤塵潤濕接觸角估算結(jié)果與實測結(jié)果相關(guān)性系數(shù)為R2=0.933,煤塵潤濕分級正確率達91.67%.BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的接觸角估算結(jié)果和潤濕性分級結(jié)果可用于指導煤礦井選擇降塵措施.
[Abstract]:In view of the complicated process of measuring contact angle of coal dust solid surface and the unreasonable classification of wetting grade of coal dust, the chemical composition of coal and its structural parameters are taken as input parameters, and the S-shape function of two-layer hyperbolic tangent is used as the excitation function. A three-layer BP neural network for coal dust contact angle estimation and wettability classification was constructed. The results show that the number of hidden layer nodes is 10:00, the relative error of the estimated result is 0.19 ~ 13.99, and the average relative error is 5.180.The coefficient of correlation between the estimated results of the wetting contact angle of coal dust and the measured results is R _ 2N _ (0.933). The accuracy of coal dust wetting classification is up to the 91.67%.BP neural network model, which can be used to estimate the contact angle and the wettability classification results to guide the selection of dust control measures in coal mine wells.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學環(huán)境科學與工程學院;大連交通大學土木與安全工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(U1261121)
【分類號】：TD714

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本文編號：2370857