IDSS和ANN选择护巷煤柱宽度的研究PDF电子书下载

目录 1

1．引言 1

2．国内外研究方法综述与本文研究内容 4

2.1 国内外选择护巷煤柱宽度研究方法的综述 4

2.1.1 理论计算选择法的综述 4

2.1.2 经验估算选择法的综述 19

2.1.3 实测分析选择法的综述 21

2.2.1 问题的提出及解决途径 24

2.2 研究内容及其依据论证 24

2.2.2 研究内容的确定 25

2.2.3 煤矿巷道成层岩体围岩稳定性评价论证 28

2.2.4 围岩移近量预报模型的研究论证 29

2.3 研究工作的技术路线和拟采取的方法手段 31

2.4 小结 32

3．成层岩体质量的评价 33

3.1 巷道围岩稳定性“围岩范围”的确定 33

3.1.2 利用现场实测资料确定围岩范围 34

3.1.1 国内外目前所采用的围岩范围 34

3.1.3 利用FLAC数值模拟确定围岩范围 38

3.2 成层岩体顶板、底板、两帮岩体质量的评价 43

3.2.1 问题的提出 43

3.2.2 成层岩体质量的FLAC分析 44

3.2.3 成层顶板岩体质量的评价 47

3.2.4 成层底板岩体质量的评价 51

3.2.5 成层两帮岩体质量的评价 55

3.3 小结 55

4．实例知识的预提取 56

4.1 实例知识的预提取 56

4.2 小结 74

5．巷道围岩稳定性的聚类分析 75

5.1 原始数据规格化处理及各特性指标权重的确定 75

5.1.1 原始数据的规格化处理 75

5.1.2 用BP神经元网络方法确定各特性指标的权重 77

5.1.3 聚类指标的加权处理 83

5.2.1 巷道围岩稳定性的模糊等价矩阵动态聚类分析 84

5.2 巷道围岩稳定性的聚类分析 84

5.2.2 巷道围岩稳定性的模糊ISODATA聚类分析 87

5.2.3 巷道围岩稳定性的ART神经元网络聚类分析 89

5.3 小结 93

6．巷道围岩稳定性的模式识别模型 94

6.1 巷道围岩稳定性的模糊模式识别模型 94

6.1.1 巷道围岩稳定性的模糊综合评判模式识别模型 95

6.1.2 巷道围岩稳定性的模糊多相统计模式识别模型 98

6.2 巷道围岩稳定性的神经元网络模式识别模型 105

6.2.1 巷道围岩稳定性的BP神经元网络模式识别模型 105

6.2.2 巷道围岩稳定性的ART神经元网络模式识别模型 108

6.3 巷道围岩稳定性的模糊Pi-Sigma神经元网络模式识别模型 110

6.4 小结 115

7.1 煤体-煤体巷道围岩移近规律及其预报模型的建立 116

7.1.1 煤体-煤体巷道围岩移近量的构成及信息扩散的思想 116

7．回采巷道护巷煤柱宽度与围岩移近量关系模型的建立 116

7.1.2 煤体-煤体巷道围岩移近量预报模型的建立 118

7.1.3 所建预报模型的回判检验 122

7.2 煤体-煤柱巷道围岩移近规律及预报模型的建立 124

7.2.1 煤体-煤柱巷道围岩移近量与护巷煤柱宽度关系曲线类型的确立 124

7.2.2 煤体-煤柱巷道围岩移近量预报模型的建立 127

7.2.3 所建模型的回判检验 132

7.3 小结 133

8.1 研究背景 134

8．面向护巷煤柱宽度选择智能决策支持系统的设计与开发 134

8.2 面向护巷煤柱宽度选择智能决策支持系统的逻辑结构、功能及设计 136

8.3 小结 145

9．系统的应用实例 147

9.1 采区上（下）山护巷煤柱宽度的选择 147

9.2 回采巷道护巷煤柱宽度的选择 149

9.3 围岩移近量影响因素分析 150

10．结论 152

参考文献 156