基于立体矿图系统的巷道变形预测动态可视化

发布时间：2017-11-29 05:00

  本文关键词：基于立体矿图系统的巷道变形预测动态可视化

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【摘要】：针对巷道变形预测可视化识别程度不高的问题,提出了一种将神经网络巷道变形预测算法与矿井立体矿图信息管理系统相结合的方法,利用三维立体矿图系统实现巷道预测变形的动态可视化识别,并对巷道可控变形范围进行预警阀值设定,系统可及时发出相应的预警信号,为工程人员进行相应的巷道支护方案设计及施工决策提供了重要的指导信息。
【作者单位】： 安徽理工大学能源与安全学院;河北交通职业技术学院;淮南矿业集团有限公司张集矿;
【基金】：国家自然科学基金项目(51504005)
【分类号】：TD326
【正文快照】： YZXO0引言神经网络以其连续时间、非线性、网络的全局作用、大规模并行分布处理及高度的学习联想能力,为解决岩石力学问题提供了一种有力的工具,尤其在解决关于岩体力学非线性关系、参数识别、预测等方面的问题表现出巨大的潜力。神经网络预测模型在巷道变形预测方面的研究已

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