煤巷锚杆支护设计混合智能系统研究

发布时间：2017-08-20 05:12

  本文关键词：煤巷锚杆支护设计混合智能系统研究

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【摘要】：锚杆支护是我国煤巷支护的主要形式,诸多学者与工程技术人员在锚杆支护的理论与实践方面进行了大量的研究,积累了丰富的经验。但是,在实际生产过程中,多数情况下现场技术人员仍然首先会尝试惯用的支护参数,而这种支护参数并不一定是当前地质条件下的最优支护参数,可能会在经济上和生产进度上造成损失。目前先进的锚杆支护技术还只被少数煤矿和科研单位所掌握,由于交流平台相对较为缺乏,很多矿井和基层生产单位并不能及时地学习并掌握相关技术。随着计算机技术和人工智能技术的不断发展,很多高校和科研机构将神经网络、专家系统、模糊理论等人工智能技术方法引入到巷道支护设计领域,并开发出相应系统,帮助处理巷道支护设计、优化等方面的问题,并取得了一定进展。但是现有的支护系统多以单独的专家系统、神经网络、或者二者简单的结合作为推理基础,由于技术的局限性以及在知识、参数获取过程中存在着“瓶颈”,现有的支护智能系统在实际使用过程中往往存在着推理性能不高、所需参数难以获取、系统只满足某具体矿井或者矿区的使用需求、而不具备普遍适用性等问题,这些问题制约了系统的推广使用。如何更好的运用人工智能技术和计算机技术帮助更为科学、合理地进行巷道支护设计,是诸多专家学者所关注的热点问题。针对以上情况,本文依托国家自然科学基金项目“大断面巷道快速掘进与支护基础(51134025)”,将混合智能系统技术引入到煤巷支护设计领域,根据煤巷支护设计问题的实际情况,采用原型系统构建、模型推导、数值模拟、实验室试验、现场试验、文献查阅、程序开发、工程应用等手段,研究构建以CBR-RBR集成推理机制为基础,包含有模糊聚类分析、模糊综合评判、专家系统、人工神经网络、灰色关联分析、正交试验、数值模拟计算等诸多技术于一体的煤巷锚杆支护设计混合智能系统(Hybrid Intelligent System on Coal Roadway Bolt Design,CRBD-HIS),帮助更为科学地进行煤巷支护设计与优化。1.对混合智能系统在国内外研究现状进行介绍与分析,认为混合智能系统可以将多种智能(非智能)技术进行有机结合,通过利用不同技术各自的优点,在处理数据时互相优化来改善处理效果;或者根据复杂问题的不同方面特点,选择合适的技术进行处理,并将各自处理的结果进行集合。混合智能技术在处理复杂问题方面具有很大的优势,因此用其帮助解决煤巷支护设计这种复杂问题是值得尝试的。本文从系统的形式化表示出发,对混合智能系统进行形式化表示,并给出了混合智能系统的概念。本文对混合智能系统的联接方式、常用的智能技术以及它们之间的混合研究进行了介绍。结合煤巷锚杆支护设计问题的实际情况,在CRBD-HIS的构建过程中选择基于案例推理、基于规则推理、人工神经网络、专家系统、模糊综合评判、模糊聚类分析、灰色关联分析、层次分析法、修正巷道顶板分级评估系统cmrrc、数值模拟、正交试验等智能(非智能)技术。通过研究cbr-rbr集成推理机制,建立包括案例分类、案例检索、案例重用、案例修正、案例评估和案例学习六个基本环节的新推理模型作为crbd-his的基本推理框架,以混合联接的方式将各智能(非智能)技术进行有机结合,构建crbd-his原型系统。2.对煤巷围岩稳定性分析模型进行研究,提出了“整体-局部”评价模型。通过对工程岩体分类领域传统的单指标法、多指标法以及运用灰色理论、专家系统、人工神经网络、模糊数学等现代数学及人工智能分类方法进行介绍和讨论,选择模糊数学作为主要处理方法,对煤巷围岩稳定性进行分析。选择顶板强度ζt,两帮强度ζc,底板强度ζb,直接顶初次垮落ki距l,顶高比n,煤巷宽度x,最大水平主应力ζh,巷道埋深h等8个指标作为煤巷围岩稳定性评价指标。运用改进的层次分析法,对以上指标进行权重分配。运用基于等价关系的模糊综合聚类分析法,建立了煤巷围岩稳定性分类子模型,并运用c#语言对聚类算法进行编程,得到智能聚类程序。以霍州矿区为背景,应用上述子模型对样本巷道进行聚类分析,成功将样本巷道分为5类,并得到各个类别的聚类中心。通过与经验分类结果进行比较,证明聚类效果满足使用需求。运用模糊综合评判法,选择加权平均型算子m(?,"，

本文编号：704765