基于分形理论的充填料级配与胶结强度关系研究与应用

发布时间：2017-09-17 09:41

  本文关键词：基于分形理论的充填料级配与胶结强度关系研究与应用

  更多相关文章： 级配 分形理论 胶结强度 神经网络 最优级配

【摘要】：在充填采矿法中,充填体的胶结强度对充填体的稳定性、采场的回采顺序,以及采矿的安全性起着决定性的作用。国内外大多数研究表明影响充填体的胶结强度的主要因素有：充填料级配、水灰比、灰砂比、浓度,其中充填料级配的影响至关重要。充填料级配是指从最细颗粒到中等颗粒、细颗粒以及粗骨料粒径的分布情况,对于粗骨料(如破碎废石集料,粗砂等)常用最大密度曲线理论(即n法)来描述。但是经研究发现在粗骨料和细颗粒粒度相差巨大的情况下,最大密度曲线理论的描述结果与实际曲线相差很大。因此,开展粒径范围大、多种材料混合情况下的充填料级配优化及其度量研究意义重大!此外级配对强度影响较大,本文通过研究级配与强度的关联关系,所确定的最优级配具有很广泛的工程意义!本文主要研究方法与成果如下；1.基于分形数学理论,作者建立了能准确且简单地描述充填料粒径分布曲线的公式P(x)=(1-a)(x3-D-xmax3-D)/(xmax3-D-xmin3-D)+1其中,P(x)为充填料粒径的负累积分布曲线,xmax,xmin分别为最大,最小筛分孔径。a为最小筛分孔径对应的颗粒频度,D为充填料级配的维度(无量纲量)是对充填料级配的粒径分布曲线复杂程度和空间填充程度的一种度量。因此该公式能较准确地描述充填料的负累积分布曲线,并且维度D能在多种充填料任意配比的情况下有效的区别和描述充填料的级配。2.国内外许多学者和专家对充填料的胶结强度做了大量的分析研究,提出了许多预测模型,但是对于不同矿山其推广适用范围仍很有限。人工神经网络具有自组织、自学习、并行预算以及分布式储存信息的能力,为非线性预测模型提供了有利工具。作者通过实验并统计了3座不同矿山共计672组数据,使用遗传算法优化的BP神经网络和支持向量机(SVM)分别建立了充填料的级配(维度D)、水灰比(胶结剂添加量)、浓度与胶结强度四者之间的预测模型,并对未参与学习的数据进行预测和比对。结果表明,以上两个胶结强度预测模型均能较准确地预测胶结强度,其预测值与实际值较接近,平均MSE分别为0.3和0.2MPa。此强度模型更为准确!3.最优级配是指在满足管输等条件下,充填料达到最大胶结强度所对应的成本最低的级配。本文通过分析实验数据与胶结强度模型的预测值得到,胶结强度随级配维度的增大先增大后减小,曲线呈抛物线形,即当充填料级配维度为D=2.75时,胶结强度达到最大。结果与实际情况相吻合为判断级配合理与否提供了依据。本文研究即为矿山节省胶结剂用量,优化胶结强度设计提供了理论依据和技术支撑,又可为充填系统参数的初步设计和充填料级配的选取提供支持。
【关键词】：级配 分形理论 胶结强度 神经网络 最优级配
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD853.34
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 论文选题的目的及意义13-14
• 1.2 研究现状及问题14-17
• 1.2.1 研究现状14-16
• 1.2.2 矿用充填料与混凝土的区别与难点16-17
• 1.3 工程背景17-18
• 1.3.1 大红山铁矿17
• 1.3.2 大红山铜矿17-18
• 1.3.3 金川二矿区18
• 1.4 论文研究内容及路线18-23
• 1.4.1 论文研究内容18-21
• 1.4.2 论文技术路线21-23
• 第二章 充填料基础实验及强度影响因素分析23-44
• 2.1 大红山铁矿胶结强度实验23-28
• 2.1.1 大红山铁矿废石及尾砂物理性质23-24
• 2.1.2 大红山铁矿废石及尾砂级配特性24-27
• 2.1.3 大红山铁矿胶结强度实验设计与方法27
• 2.1.4 实验结果27-28
• 2.2 大红山铜矿胶结强度实验28-33
• 2.2.1 大红山铜矿废石及尾砂物理性质28-29
• 2.2.2 大红山铜矿废石及尾砂级配特性29-32
• 2.2.3 大红山铜矿胶结强度实验设计与方法32
• 2.2.4 实验结果32-33
• 2.3 金川二矿区胶结强度实验33-36
• 2.3.1 金川二矿区废石及尾砂物理性质33
• 2.3.2 金川二矿区废石及尾砂级配特性33-35
• 2.3.3 金川二矿区胶结强度实验设计与方法35
• 2.3.4 实验结果35-36
• 2.4 充填体胶结强度影响因素分析36-43
• 2.4.1 级配对胶结强度影响分析38-39
• 2.4.2 水灰比对胶结强度影响分析39-41
• 2.4.3 浓度对胶结强度影响分析41-43
• 2.5 本章小结43-44
• 第三章 充填料级配模型及评述44-51
• 3.1 最大密度曲线理论(n法)44-47
• 3.1.1 大红山铁矿最大密度曲线分析44-47
• 3.2 堆积密实度47-49
• 3.2.1 堆积密实度模型47-48
• 3.2.2 大红山铜矿堆积密实度模型分析48-49
• 3.3 本章小结49-51
• 第四章 基于分形理论的充填料级配模型51-63
• 4.1 基于分形理论的充填料级配研究51-54
• 4.1.1 基于分形理论的充填料级配模型51-54
• 4.2 充填料级配模型的拟合分析54-62
• 4.2.1 大红山铜矿级配模型分析54-57
• 4.2.2 大红山铁矿级配模型分析57-59
• 4.2.3 金川二矿区级配模型分析59-62
• 4.3 本章小结62-63
• 第五章 充填体胶结强度模型及评述63-72
• 5.1 MICHEL&WONG强度模型63-66
• 5.1.1 大红山铁矿实验数据分析63-66
• 5.2 ARIOGLU强度模型分析66-69
• 5.2.1 金川实验数据强度模型分析66-69
• 5.3 吴祥辉强度模型69-71
• 5.3.1 大红山铜矿强度模型分析69-71
• 5.4 本章小结71-72
• 第六章 充填体胶结强度神经网络模型72-86
• 6.1 BP神经网络模型建立72-80
• 6.1.1 BP神经网络72-73
• 6.1.2 遗传算法优化BP神经网络73
• 6.1.3 编程实现73
• 6.1.4 遗传算法优化BP神经网络模型学习及预测结果73-80
• 6.2 SVM模型建立80-84
• 6.2.1 SVM80
• 6.2.2 SVM回归预测模型80-84
• 6.3 本章小结84-86
• 第七章 充填料最优级配86-91
• 7.1 充填料最优级配的提出86-89
• 7.2 本章小结89-91
• 第八章 结论与展望91-94
• 致谢94-95
• 参考文献95-99
• 附录99-149
• 附录A99-100
• 附录B100-110
• 附录C110-121
• 附录D121-126
• 附录E.1 基因算法优化的BP神经网络MATLAB代码126-136
• 附录E.2 3天凝期胶结强度实测与预测值对照表136-138
• 附录E.3 7天凝期胶结强度实测与预测值对照表138-140
• 附录E.4 28天凝期胶结强度实测与预测对照表140-142
• 附录F.1 SVM胶结强度预测模型MATLAB代码142-144
• 附录F.2 SVM算法3天凝期胶结强度实测与预测值对照表144-146
• 附录F.3 SVM算法7天凝期胶结强度实测与预测值对照表146-148
• 附录E.4 SVM算法28天凝期胶结强度实测与预测值对照表148-149

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本文编号：868709