本文主要研究内容
作者刘明明（2019）在《基于BP神经网络的开采沉陷岩体参数反演研究》一文中研究指出：在煤矿开采沉陷的研究中,数值模拟技术已成为当前开采沉陷预计中比较常用的重要研究手段之一,为开采沉陷的研究提供了新的方法和途径。在进行数值模拟分析时,岩体力学参数的合理选取是数值模拟的关键要素。室内试验或现场局部试验获取的岩体参数具有一定的局限性,使得数值模拟的结果与实际存在一定差距,难以准确的反映煤矿开采沉陷的客观规律。本文以三道沟矿区某工作面为例,对矿区开采沉陷岩体参数的反演进行研究。采用BP神经网络建立矿区下沉值与岩体参数之间的模型,对岩体参数进行反演分析。针对反演参数的选取问题,运用数值模拟、灰色关联度分析,得出矿区中对地表下沉值敏感性较高的参数是弹性模量,并将其作为反演的对象。采用正交设计原理结合数值模拟方法,得到建立BP神经网络模型所需要的训练数据。合理设置网络内置参数,对比分析了不同的学习算法对网络模型训练结果的影响。运用遗传算法对网络模型进行优化,提高了模型预测参数的精度,实验结果表明:优化后的网络模型对预测参数的精度有明显的改善,相对误差的主要分布范围从111%～17%降低到4%～8%之间。基于构建好的网络模型,结合实测的矿区下沉数据,完成了矿区岩体参数弹性模量的反演,并利用数值模拟验证分析反演结果。实验结果表明:采用反演的岩体参数弹性模量,得出的数值模拟结果与实测值的误差较小,相对误差都在10%以内,能够满足工程的实际需求,准确反映了开采沉陷的客观规律。
Abstract
zai mei kuang kai cai chen xian de yan jiu zhong ,shu zhi mo ni ji shu yi cheng wei dang qian kai cai chen xian yu ji zhong bi jiao chang yong de chong yao yan jiu shou duan zhi yi ,wei kai cai chen xian de yan jiu di gong le xin de fang fa he tu jing 。zai jin hang shu zhi mo ni fen xi shi ,yan ti li xue can shu de ge li shua qu shi shu zhi mo ni de guan jian yao su 。shi nei shi yan huo xian chang ju bu shi yan huo qu de yan ti can shu ju you yi ding de ju xian xing ,shi de shu zhi mo ni de jie guo yu shi ji cun zai yi ding cha ju ,nan yi zhun que de fan ying mei kuang kai cai chen xian de ke guan gui lv 。ben wen yi san dao gou kuang ou mou gong zuo mian wei li ,dui kuang ou kai cai chen xian yan ti can shu de fan yan jin hang yan jiu 。cai yong BPshen jing wang lao jian li kuang ou xia chen zhi yu yan ti can shu zhi jian de mo xing ,dui yan ti can shu jin hang fan yan fen xi 。zhen dui fan yan can shu de shua qu wen ti ,yun yong shu zhi mo ni 、hui se guan lian du fen xi ,de chu kuang ou zhong dui de biao xia chen zhi min gan xing jiao gao de can shu shi dan xing mo liang ,bing jiang ji zuo wei fan yan de dui xiang 。cai yong zheng jiao she ji yuan li jie ge shu zhi mo ni fang fa ,de dao jian li BPshen jing wang lao mo xing suo xu yao de xun lian shu ju 。ge li she zhi wang lao nei zhi can shu ,dui bi fen xi le bu tong de xue xi suan fa dui wang lao mo xing xun lian jie guo de ying xiang 。yun yong wei chuan suan fa dui wang lao mo xing jin hang you hua ,di gao le mo xing yu ce can shu de jing du ,shi yan jie guo biao ming :you hua hou de wang lao mo xing dui yu ce can shu de jing du you ming xian de gai shan ,xiang dui wu cha de zhu yao fen bu fan wei cong 111%～17%jiang di dao 4%～8%zhi jian 。ji yu gou jian hao de wang lao mo xing ,jie ge shi ce de kuang ou xia chen shu ju ,wan cheng le kuang ou yan ti can shu dan xing mo liang de fan yan ,bing li yong shu zhi mo ni yan zheng fen xi fan yan jie guo 。shi yan jie guo biao ming :cai yong fan yan de yan ti can shu dan xing mo liang ,de chu de shu zhi mo ni jie guo yu shi ce zhi de wu cha jiao xiao ,xiang dui wu cha dou zai 10%yi nei ,neng gou man zu gong cheng de shi ji xu qiu ,zhun que fan ying le kai cai chen xian de ke guan gui lv 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自西安科技大学的刘明明，发表于刊物西安科技大学2019-10-15论文，是一篇关于开采沉陷论文,参数反演论文,数值模拟论文,神经网络论文,西安科技大学2019-10-15论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自西安科技大学2019-10-15论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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