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煤巷頂板錨固體穩(wěn)定性智能識別及工程應(yīng)用

發(fā)布時間:2017-04-27 17:08

  本文關(guān)鍵詞:煤巷頂板錨固體穩(wěn)定性智能識別及工程應(yīng)用,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:錨桿支護(hù)煤巷頂板穩(wěn)定性與很多因素有關(guān),頂板錨固體的錨固質(zhì)量是決定頂板穩(wěn)定性的主要因素。無損檢測獲得的頂板錨桿的波導(dǎo)特性能夠反映出錨桿的錨固質(zhì)量狀況(如工作阻力、錨固密實(shí)程度及錨桿的有效錨固范圍),而頂板所有錨桿的錨固質(zhì)量決定了頂板的穩(wěn)定性,因此煤巷頂板錨固體的波傳播特征與其失穩(wěn)模式(非常穩(wěn)定頂板、中等穩(wěn)定頂板、一般穩(wěn)定頂板、不穩(wěn)定頂板、極不穩(wěn)定頂板)存在關(guān)系,而且不同的失穩(wěn)模式應(yīng)具有相應(yīng)的波傳播特性。通過對應(yīng)力波在錨桿中傳播及能量分配規(guī)律的研究,確定了將反射特性、錨桿相對錨固長度、幅值比三個波導(dǎo)特征指標(biāo)作為煤巷頂板錨固體穩(wěn)定性智能識別系統(tǒng)的三個輸入?yún)?shù)。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論分析和Matlab軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立錨桿錨固質(zhì)量與其波導(dǎo)參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及知識庫。對知識庫進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練,確定了當(dāng)隱含層神經(jīng)元數(shù)目為4時網(wǎng)絡(luò)能達(dá)到較好的預(yù)測效果。針對賀西礦具體地質(zhì)條件及支護(hù)參數(shù),采用dll動態(tài)鏈接庫技術(shù)將Matlab與VisualBasic語言進(jìn)行混合編程,開發(fā)出了基于波導(dǎo)特性的煤巷智能識別系統(tǒng)。系統(tǒng)主要包括地質(zhì)力學(xué)輸入模塊、單體錨桿錨固質(zhì)量識別模塊、煤巷頂板錨固體穩(wěn)定性識別模塊及其它輔助功能模塊。在賀西礦煤礦現(xiàn)場選取三個測點(diǎn),通過對這三個測點(diǎn)的錨桿進(jìn)行無損檢測,并將波導(dǎo)特性輸入系統(tǒng)對三個測點(diǎn)的單體錨桿及頂板穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測。通過對三個測點(diǎn)錨桿錨固力的測試,結(jié)果與系統(tǒng)的預(yù)測有很好的對應(yīng),證明了系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】:錨桿 無損檢測 波導(dǎo)特性 頂板穩(wěn)定性 智能識別
【學(xué)位授予單位】:河南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TD353.6
【目錄】:
  • 致謝4-5
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 1 緒論10-20
  • 1.1 研究背景和意義10-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
  • 1.2.1 錨固體錨固質(zhì)量無損檢測的研究11-13
  • 1.2.2 頂板穩(wěn)定性的研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.2.3 頂板穩(wěn)定性的分析方法15-16
  • 1.3 本文的研究內(nèi)容、方法及路線16-20
  • 1.3.1 本文的研究內(nèi)容16-17
  • 1.3.2 本文研究方法17
  • 1.3.3 本文研究路線17-20
  • 2 波導(dǎo)特征指標(biāo)選擇20-34
  • 2.1 應(yīng)力波檢測技術(shù)的基本原理22-27
  • 2.1.1 錨桿在荷載作用下的振動規(guī)律22-24
  • 2.1.2 應(yīng)力波的衰減規(guī)律24-25
  • 2.1.3 應(yīng)力波在錨桿中傳播規(guī)律25-27
  • 2.2 評價錨桿錨固質(zhì)量的參數(shù)27-32
  • 2.2.1 無損檢測中評價錨固質(zhì)量的幾個參數(shù)28-32
  • 2.2.2 單體錨桿錨固質(zhì)量預(yù)測的波導(dǎo)特征指標(biāo)選取32
  • 2.3 本章小結(jié)32-34
  • 3 煤巷頂板錨固體穩(wěn)定性預(yù)測機(jī)理34-48
  • 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及原理34-38
  • 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念34-35
  • 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)35-36
  • 3.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理36-38
  • 3.2 單體錨桿錨固質(zhì)量預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立38-46
  • 3.2.1 錨固質(zhì)量預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理38-39
  • 3.2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的錨固質(zhì)量預(yù)測模型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備39-42
  • 3.2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的錨固質(zhì)量預(yù)測模型建立42-43
  • 3.2.4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的提取43-44
  • 3.2.5 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練44-46
  • 3.3 基于波導(dǎo)參數(shù)的煤巷頂板錨固體穩(wěn)定性分類46-47
  • 3.4 本章小結(jié)47-48
  • 4 煤巷頂板錨固體穩(wěn)定性智能識別系統(tǒng)的開發(fā)48-70
  • 4.1 煤巷頂板錨固體穩(wěn)定智能識別系統(tǒng)開發(fā)工具48-50
  • 4.1.1 MATLAB軟件介紹48-49
  • 4.1.2 VISUALBASIC軟件介紹49-50
  • 4.1.3 VISUALBASIC與MATLAB混合編程優(yōu)點(diǎn)50
  • 4.2 煤巷頂板錨固體穩(wěn)定智能識別系統(tǒng)開發(fā)原理50-53
  • 4.2.1 MATLAB與VISUALBASIC軟件混合編程常用技術(shù)50-51
  • 4.2.2 系統(tǒng)混合編程過程51-52
  • 4.2.3 系統(tǒng)所用的基本方法52-53
  • 4.3 煤巷頂板錨固體穩(wěn)定智能識別系統(tǒng)開發(fā)及介紹53-55
  • 4.3.1 智能識別軟件的組成53
  • 4.3.2 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)53-54
  • 4.3.3 智能識別系統(tǒng)54-55
  • 4.3.4 CAD文件編輯系統(tǒng)55
  • 4.3.5 其它輔助功能系統(tǒng)55
  • 4.4 煤巷頂板錨固體穩(wěn)定智能識別系統(tǒng)軟件操作說明55-63
  • 4.4.1 軟件安裝與啟動55-57
  • 4.4.2 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)操作57-58
  • 4.4.3 智能識別系統(tǒng)操作58-62
  • 4.4.4 CAD文件編輯功能操作62-63
  • 4.4.5 系統(tǒng)其它輔助功能操作63
  • 4.5 煤巷頂板錨固體穩(wěn)定智能識別系統(tǒng)軟件核心功能代碼63-67
  • 4.5.1 MATLAB中M文件制作代碼63-65
  • 4.5.2 單體錨桿錨固質(zhì)量預(yù)測代碼65-66
  • 4.5.3 煤巷頂板錨固體穩(wěn)定性預(yù)測代碼66-67
  • 4.5.4 DWG文件操作代碼67
  • 4.6 本章小結(jié)67-70
  • 5 工程應(yīng)用70-90
  • 5.1 賀西礦煤層地質(zhì)狀態(tài)分析70-72
  • 5.1.1 礦井概況70
  • 5.1.2 煤層沉積條件分析70-71
  • 5.1.3 煤層頂板賦存特征分析71-72
  • 5.2 實(shí)驗(yàn)儀器的選擇72-74
  • 5.2.1 無損檢測儀的選擇72-73
  • 5.2.2 錨桿測力計(jì)的選擇73-74
  • 5.3 工業(yè)性實(shí)驗(yàn)測點(diǎn)的選擇74-76
  • 5.4 巷道頂板錨固體的無損檢測76-80
  • 5.4.1 數(shù)據(jù)的采集76-77
  • 5.4.2 波導(dǎo)數(shù)據(jù)的處理77-80
  • 5.5 智能識別系統(tǒng)的識別分析80-88
  • 5.5.1 單體錨桿錨固體穩(wěn)定性的識別80-82
  • 5.5.2 巷道頂板錨固體穩(wěn)定性的識別82-84
  • 5.5.3 單體錨桿錨固力的測試84-86
  • 5.5.4 頂板錨桿的拉拔實(shí)驗(yàn)86-88
  • 5.6 本章小結(jié)88-90
  • 6 結(jié)論與展望90-92
  • 6.1 主要結(jié)論90
  • 6.2 論文不足及展望90-92
  • 參考文獻(xiàn)92-98
  • 作者簡歷98-100
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集100

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本文編號:331023

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