基于神经网络的尾矿坝稳定性可靠度分析及影响因素研究

论文摘要

尾矿设施是矿山生产设施的重要组成部分,尾矿坝的安全运行直接关系到下游人民的生命财产安全和库区周边地区的生态环境。因此,对尾矿坝稳定性研究不仅具有学术价值,同时具有经济与社会效益。在尾矿坝稳定性分析中,传统的方法是安全系数法。它不考虑尾矿砂的变异性,把尾矿砂、土性指标看作具有某种“平均”性质的“均质”材料,将各种设计条件、各种指标和参数都定值化,并选用一定的计算模式来进行计算,而把那些未知的、不确定的因素都归到一个单一的安全系数上,其所得到的结果是明确的,因此也易于为人们所接受。然而这种传统的方法却忽略了尾矿砂、土性指标参数的不确定性,与实际是不相符的。近几年来,人们逐渐认识到尾矿坝工程问题中的不确定性,将可靠度分析引入尾矿坝工程是一种必然的发展趋势。区别于传统的安全系数法,神经网络的可靠度分析方法在对尾矿坝稳定性分析的中考虑了土参数的随机性、变异性和非线性关系,用概率的方法定量地考虑了实际存在的种种不确定因素,因而更为客观、定量地反映了尾矿坝的实际安全性。本文提出了神经网络的可靠度分析法,该方法将BP神经网络与蒙特卡洛法相结合,进行尾矿坝的稳定可靠度分析,并初步的探讨了尾矿坝稳定性可靠度标准。神经网络的可靠度分析法利用BP神经网络对非线性函数的强大映射能力,以尾矿坝稳定性影响因素作为输入神经元,安全系数作为输出神经元,在MATLAB平台下构建一个预测尾矿坝安全系数的BP神经网络模型,再结合蒙特卡洛法进行模拟计算,求解可靠度指标。同时,本文应用灰色关联分析模型对尾矿坝稳定性多因素条件作用下进行了分析,通过对尾矿坝稳定性与其影响因素间的灰色关联分析,找出影响尾矿坝稳定的主导因素,与传统只考虑的单因素作用的分析方法进行对比,得出较为合理的芦湾箐尾矿坝系统内在规律,从而为芦湾箐尾矿坝治理和优化设计提供依据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 选题的背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 存在的问题及发展趋势
• 1.3.1 存在的问题
• 1.3.2 发展趋势
• 1.4 本文研究的主要内容
• 第二章 尾矿坝稳定性分析理论及方法
• 2.1 尾矿坝稳定分析方法概述
• 2.2 神经网络法
• 2.2.1 神经网络法概述
• 2.2.2 神经元模型
• 2.2.3 激活传递函数
• 2.2.4 神经网络的特点
• 2.2.5 BP神经网络
• 2.2.6 MATLAB软件介绍
• 2.3 可靠度分析的基本原理和方法
• 2.3.1 可靠性理论基本概念
• 2.3.2 基本原理
• 2.3.3 可靠度分析的基本方法
• 2.3.4 神经网络的可靠度分析的原理与步骤
• 2.3.5 可靠度的评价标准
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于神经网络的尾矿坝稳定性预测模型的构建
• 3.1 尾矿坝稳定性影响因素分析
• 3.1.1 尾矿砂物理力学特性对稳定性影响的分析
• 3.1.2 水对尾矿坝稳定性影响
• 3.2 预测模型的输入参数与输出参数的确定
• 3.3 预测模型的网络结构选取
• 3.3.1 网络层数的确定
• 3.3.2 隐节点数的设计
• 3.3.3 网络的传递函数
• 3.4 训练样本集的设计
• 3.5 样本数据的归一化处理
• 3.6 程序说明
• 3.7 网络训练
• 3.8 本章小结
• 第四章 尾矿坝稳定性影响因素的灰色关联分析
• 4.1 灰色系统理论概述
• 4.2 灰色关联分析基本原理和方法
• 4.2.1 灰色关联分析概述
• 4.2.2 灰色关联度
• 4.2.3 数据变换
• 4.2.4 灰色关联分析模型
• 4.3 学习样本数据为例进行灰色关联
• 4.3.1 学习样本数据区间化
• 4.3.2 差序列
• 4.3.3 关联系数
• 4.4 本章小结
• 第五章 工程实例应用
• 5.1 工程概述
• 5.1.1 地形及地貌条件
• 5.1.2 地层岩性
• 5.1.3 水文地质
• 5.1.4 尾矿砂土的物理性质
• 5.2 尾矿坝抗滑稳定可靠度计算与分析
• 5.3 尾矿坝影响因素灰色关联分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录 攻读硕士学位期间发表的论文