煤尘润湿接触角的BP神经网络估算方法研究

发布时间：2018-01-23 12:50

本文关键词： 安全卫生工程煤尘润湿接触角 BP神经网络 Sigmoid型函数　出处：《安全与环境学报》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：通过采集和测定35个矿区煤样品的化学组成、结构参数和润湿接触角,构建了以13个影响因子为输入参数和以接触角为输出目标的3层BP人工神经网络,并利用该模型估算煤尘润湿接触角。结果表明,隐含层节点数为19时,接触角估算值与实测值的决定系数R2=0.957,平均相对误差为4.59%,表明基于BP神经网络建立的煤尘润湿接触角估算模型具有很高的精度。
[Abstract]:By collecting and measuring the chemical composition, structure parameters and wetting contact angle of 35 coal samples in mining area, a three-layer BP artificial neural network with 13 influencing factors as input parameters and contact angle as output target was constructed. The model is used to estimate the contact angle of coal dust wetting. The results show that the number of nodes in the hidden layer is 19:00, the coefficient of determination between the estimated contact angle and the measured value is R2 / 0.957, and the average relative error is 4.59%. It shows that the model of coal dust wetting contact angle based on BP neural network has high accuracy.
【作者单位】：辽宁工程技术大学环境科学与工程学院;大连交通大学土木与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(U1261121)
【分类号】：TD714.1
【正文快照】： Sigmoid型函数0引言综掘工作面产生的煤尘会在风流作用下快速扩散并导致作业环境持续恶化[1-3],湿法喷雾技术是煤矿井普遍采取的控尘降尘措施[1,4],但处理后作业空间中煤尘浓度仍严重超标[1-2]。煤尘表面与液体分子附着润湿性能差[5-8]是导致湿法喷雾总降尘率低的主要原因[4-5

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