本文關(guān)鍵詞：煤巷錨桿支護設(shè)計混合智能系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 煤礦巷道 錨桿支護設(shè)計 圍巖穩(wěn)定性分析 混合智能系統(tǒng)

【摘要】：錨桿支護是我國煤巷支護的主要形式,諸多學(xué)者與工程技術(shù)人員在錨桿支護的理論與實踐方面進行了大量的研究,積累了豐富的經(jīng)驗。但是,在實際生產(chǎn)過程中,多數(shù)情況下現(xiàn)場技術(shù)人員仍然首先會嘗試慣用的支護參數(shù),而這種支護參數(shù)并不一定是當(dāng)前地質(zhì)條件下的最優(yōu)支護參數(shù),可能會在經(jīng)濟上和生產(chǎn)進度上造成損失。目前先進的錨桿支護技術(shù)還只被少數(shù)煤礦和科研單位所掌握,由于交流平臺相對較為缺乏,很多礦井和基層生產(chǎn)單位并不能及時地學(xué)習(xí)并掌握相關(guān)技術(shù)。隨著計算機技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,很多高校和科研機構(gòu)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊理論等人工智能技術(shù)方法引入到巷道支護設(shè)計領(lǐng)域,并開發(fā)出相應(yīng)系統(tǒng),幫助處理巷道支護設(shè)計、優(yōu)化等方面的問題,并取得了一定進展。但是現(xiàn)有的支護系統(tǒng)多以單獨的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、或者二者簡單的結(jié)合作為推理基礎(chǔ),由于技術(shù)的局限性以及在知識、參數(shù)獲取過程中存在著“瓶頸”,現(xiàn)有的支護智能系統(tǒng)在實際使用過程中往往存在著推理性能不高、所需參數(shù)難以獲取、系統(tǒng)只滿足某具體礦井或者礦區(qū)的使用需求、而不具備普遍適用性等問題,這些問題制約了系統(tǒng)的推廣使用。如何更好的運用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)幫助更為科學(xué)、合理地進行巷道支護設(shè)計,是諸多專家學(xué)者所關(guān)注的熱點問題。針對以上情況,本文依托國家自然科學(xué)基金項目“大斷面巷道快速掘進與支護基礎(chǔ)(51134025)”,將混合智能系統(tǒng)技術(shù)引入到煤巷支護設(shè)計領(lǐng)域,根據(jù)煤巷支護設(shè)計問題的實際情況,采用原型系統(tǒng)構(gòu)建、模型推導(dǎo)、數(shù)值模擬、實驗室試驗、現(xiàn)場試驗、文獻查閱、程序開發(fā)、工程應(yīng)用等手段,研究構(gòu)建以CBR-RBR集成推理機制為基礎(chǔ),包含有模糊聚類分析、模糊綜合評判、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色關(guān)聯(lián)分析、正交試驗、數(shù)值模擬計算等諸多技術(shù)于一體的煤巷錨桿支護設(shè)計混合智能系統(tǒng)(Hybrid Intelligent System on Coal Roadway Bolt Design,CRBD-HIS),幫助更為科學(xué)地進行煤巷支護設(shè)計與優(yōu)化。1.對混合智能系統(tǒng)在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行介紹與分析,認為混合智能系統(tǒng)可以將多種智能(非智能)技術(shù)進行有機結(jié)合,通過利用不同技術(shù)各自的優(yōu)點,在處理數(shù)據(jù)時互相優(yōu)化來改善處理效果;或者根據(jù)復(fù)雜問題的不同方面特點,選擇合適的技術(shù)進行處理,并將各自處理的結(jié)果進行集合。混合智能技術(shù)在處理復(fù)雜問題方面具有很大的優(yōu)勢,因此用其幫助解決煤巷支護設(shè)計這種復(fù)雜問題是值得嘗試的。本文從系統(tǒng)的形式化表示出發(fā),對混合智能系統(tǒng)進行形式化表示,并給出了混合智能系統(tǒng)的概念。本文對混合智能系統(tǒng)的聯(lián)接方式、常用的智能技術(shù)以及它們之間的混合研究進行了介紹。結(jié)合煤巷錨桿支護設(shè)計問題的實際情況,在CRBD-HIS的構(gòu)建過程中選擇基于案例推理、基于規(guī)則推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊綜合評判、模糊聚類分析、灰色關(guān)聯(lián)分析、層次分析法、修正巷道頂板分級評估系統(tǒng)cmrrc、數(shù)值模擬、正交試驗等智能(非智能)技術(shù)。通過研究cbr-rbr集成推理機制,建立包括案例分類、案例檢索、案例重用、案例修正、案例評估和案例學(xué)習(xí)六個基本環(huán)節(jié)的新推理模型作為crbd-his的基本推理框架,以混合聯(lián)接的方式將各智能(非智能)技術(shù)進行有機結(jié)合,構(gòu)建crbd-his原型系統(tǒng)。2.對煤巷圍巖穩(wěn)定性分析模型進行研究,提出了“整體-局部”評價模型。通過對工程巖體分類領(lǐng)域傳統(tǒng)的單指標(biāo)法、多指標(biāo)法以及運用灰色理論、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)等現(xiàn)代數(shù)學(xué)及人工智能分類方法進行介紹和討論,選擇模糊數(shù)學(xué)作為主要處理方法,對煤巷圍巖穩(wěn)定性進行分析。選擇頂板強度ζt,兩幫強度ζc,底板強度ζb,直接頂初次垮落ki距l(xiāng),頂高比n,煤巷寬度x,最大水平主應(yīng)力ζh,巷道埋深h等8個指標(biāo)作為煤巷圍巖穩(wěn)定性評價指標(biāo)。運用改進的層次分析法,對以上指標(biāo)進行權(quán)重分配。運用基于等價關(guān)系的模糊綜合聚類分析法,建立了煤巷圍巖穩(wěn)定性分類子模型,并運用c#語言對聚類算法進行編程,得到智能聚類程序。以霍州礦區(qū)為背景,應(yīng)用上述子模型對樣本巷道進行聚類分析,成功將樣本巷道分為5類,并得到各個類別的聚類中心。通過與經(jīng)驗分類結(jié)果進行比較,證明聚類效果滿足使用需求。運用模糊綜合評判法,選擇加權(quán)平均型算子m(?,"，

本文編號：704765