開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)模型及參數(shù)體系是“三下”采煤設(shè)計(jì)的核心基礎(chǔ)理論。準(zhǔn)確、可靠的反演概率積分參數(shù)是實(shí)施精準(zhǔn)地表沉陷預(yù)計(jì)的前提。概率積分法參數(shù)反演模型屬于典型的多參數(shù)復(fù)雜非線(xiàn)性模型,且參數(shù)之間存在相關(guān)性,因而利用常規(guī)求參方法估計(jì)概率積分參數(shù)難以獲得滿(mǎn)意的效果,針對(duì)上述不足,本文提出了基于“量子+智能算法”的智能求參新方法,模擬和工程實(shí)驗(yàn)應(yīng)用效果良好。另外,針對(duì)制約關(guān)閉/廢棄礦井資源開(kāi)發(fā)利用的采空區(qū)特征精準(zhǔn)探測(cè)存在的問(wèn)題,本文顧及地表沉陷是煤礦采掘空間按照特定機(jī)制傳播到地表的外在表現(xiàn)的本質(zhì),構(gòu)建了基于地表移動(dòng)變形觀測(cè)值的采礦時(shí)空特征反演模型及“量子+智能算法”求參方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)關(guān)閉/廢棄礦井采空區(qū)的精準(zhǔn)反演。本文通過(guò)上述研究,主要取得如下成果:（1）構(gòu)建了基于“量子+”概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)反演模型。針對(duì)目前較常用于概率積分法預(yù)計(jì)參數(shù)反演的GA算法和SA算法存在的缺點(diǎn),結(jié)合量子比特編碼、量子旋轉(zhuǎn)門(mén)和量子漲落機(jī)制,本文分別構(gòu)建了基于QGA的概率積分參數(shù)反演模型和基于QA的概率積分法參數(shù)反演模型。通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明QGA算法和QA算法相對(duì)于傳統(tǒng)的GA算法和SA算法,在可靠性、抗隨機(jī)誤差能力、抗粗差能力和... 

【文章來(lái)源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：126 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１技術(shù)路線(xiàn)圖??Ｆｉｇ．?１－１?Ｔｈｅ?ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏａｄｍａｐ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｐａｐｅｒ??

率積分法求參是地表移動(dòng)觀測(cè)數(shù)據(jù)處理的核心內(nèi)容。概率積分法模型屬于典型多參數(shù)非線(xiàn)性模型，精確反演參數(shù)難度大，這也使得概率積分法參數(shù)求參方法直是開(kāi)采沉陷領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。為了彌補(bǔ)在概率積分法求參中應(yīng)用較為廣??泛的遺傳算法和模擬退火法的主要缺點(diǎn)，本章引入了在兩種算法基礎(chǔ)上結(jié)合量算法形成的量子遺傳算法和量子退火法，利用模擬實(shí)驗(yàn)和工程應(yīng)用的實(shí)驗(yàn)結(jié)果別驗(yàn)證量子遺傳算法和量子退火法的準(zhǔn)確性、抗隨機(jī)誤差性能、抗粗差性能和抗??缺失點(diǎn)能力。??２．１基本原理介紹??２．１．１概率積分法基本原理??隨機(jī)介質(zhì)理論首先由波蘭學(xué)者Ｊ丄ｉｔｗｉｎｉｓｚｙｎ于５０年代引入巖層移動(dòng)研宄，后??由我國(guó)學(xué)者劉寶琛、廖國(guó)華等發(fā)展為概率積分法Ｗ。根據(jù)概率積分法開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)??原理，工作面開(kāi)采引起地表任意點(diǎn)下沉為，??￣￣￣￣

?其中，允］＂表示二進(jìn)制編碼的第／個(gè)量子比特，ｆｔ為旋轉(zhuǎn)角。其工作原理??如圖２－２所示：??１??圖２－２量子旋轉(zhuǎn)門(mén)更新量子比特示意圖??Ｆｉｇ．２－２?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｕｐｄａｔｉｎｇ?ｑｕａｎｔｕｍ?ｂｉｔ?ｗｉｔｈ?ｑｕａｎｔｕｍ?ｒｏｔａｔｉｎｇ?ｇａｔｅ??顯然，旋轉(zhuǎn)角ｆｔ的大小和正負(fù)決定收斂的速度和旋轉(zhuǎn)方向。文章中的旋轉(zhuǎn)角疣??的選擇策略如表２－１所示（其中，６！?＝?＜ａ／，／Ｘ）Ａ６〇：??表２－１量子旋轉(zhuǎn)角的調(diào)整策略表［叫??Ｔａｂｌｅ?２－１?Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ?ｓｔｒａｔｅｇｙ?ｆｏｒ?ｒｏｔａｔｉｏｎ?ａｎｇｌｅｓ??ｓ｛ｃｃ，ｐ）??Ｘｉ?ｂｅｓｔｉ?ｆ?（ｘ；）?＞?／?｛ｂｅｓｔｉ）?Ａｄｉ????ＣＣｉｊ３ｉ?＞?０?ＣＣｉｊ３ｉ?＜?０?〇（ｉ?＝?０?Ｊ３ｉ?＝?０??０?０?ｆａｌｓｅ?０?０?０?０?０??０?０?ｔｒｕｅ?０?０?０?０?０??０?１?ｆａｌｓｅ?０．０ｌ７ｔ?＋１?－１?０?＋１??０?１?ｔｒｕｅ?Ｏ．ＯＩ７１?－１?＋１?±１?０??１?０?ｆａｌｓｅ?０．０ｌ７ｔ?－１?＋１?±１?０??１?０?ｔｒｕｅ?０．０１７Ｃ?＋１?－１?０?±１??１?１?ｆａｌｓｅ?０?０?０?０?０??１?１?ｔｒｕｅ?０?０?０?０?０??根據(jù)表２－１中的旋轉(zhuǎn)角調(diào)整策略，旋轉(zhuǎn)角選擇操作如下：將種群中的所有個(gè)體??的適應(yīng)度值／（ｘ〇依次比較當(dāng)前種群的最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度值／（以如）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于量子遺傳算法的概率積分參數(shù)反演[J]. 魏濤,王磊,李楠,池深深,蔣創(chuàng).  金屬礦山. 2018(08)
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[10]利用果蠅算法反演概率積分法開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)參數(shù)[J]. 陳濤,郭廣禮,朱曉峻,郭慶彪,方齊.  金屬礦山. 2016(06)

碩士論文
[1]厚松散層條件下概率積分法求參方法研究[D]. 石磊.安徽理工大學(xué) 2016
[2]開(kāi)采沉陷動(dòng)態(tài)預(yù)計(jì)理論及其參數(shù)研究[D]. 史彩霞.河南理工大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3023317