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矿业工程
> 1∶4充填体抗拉强度模特卡罗模拟结果
1∶4充填体抗拉强度模特卡罗模拟结果
图片来源:
尚振华,徐必根,唐绍辉.
大体积充填体间矿体开采的采场结构参数优化 ,
矿业研究与开发, 2012 (02).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
误差图
方案图
网络结构
充填体
模特
抗拉强度
模拟结果
采场
所属学科:
矿业工程
图片上下文:
图51∶4充填体抗拉强度模特卡罗模拟结果定义,确定方案、采场宽度和分层高度为自变量,其中方案为种类类型的自变量,采场宽度和分层高度为数字类型的自变量,且数字可为小数;另外,确定充填体的抗拉强度为常量;最后,设置充填体的破坏率为因变量,也是数字类型。用采场结构参数的控制因素来构造人
....
工神经网络,采用3层MLF网络结构,隐含层中的节点数为6个,输入变量为4个,输出变量为1个,输入变量为方案、采场宽度和分层高度以及充填体的抗拉强度,输出变量为充填体的破坏率。将表1中的18个样本分成两部分,其中前15个样本用于网络训练,后3个样本用于检测神经网络的正确性。方案1:在450中段一步骤单独开挖一个采常方案2:在450中段采场一步骤隔一采一,不充填,模拟矿山隔一采一时,一个采场在回采、一个采场在充填的情况。方案3:450中段采场一步骤全部回采完毕并充填,再回采二步骤的一个采场,即两侧为充填体,中间为采常对神经网络进行训练直至误差率达到10-4,然后,对3个样本进行检查。训练样本的网络计算输出与期望输出误差均小于0.1MPa,检测样本的输出值约等于实际值,这表明网络建立了正确的映射关系。3.2遗传算法建模由于采矿系统的复杂性,采场结构参数的调整需要考虑诸多因素,这就致使采矿问题很难用一个“显式”来表达各因素之间的关系。同样是利用Excel的插件Evolver建立问题优化模型,利用有极强的非线性映射能力的NeuralTools建立神经网络(MLF)模型,并作为上述关系中的“显式”,进而建立起各因素之间的关系。然后,确定该优化模型的约束条件:(1)方案只能是3个方案中的一个;(2)充填体的抗拉强度不能超过0.23MPa;(3)采场的宽度介于8~18m之间;(4)中段高度最多只有50m;(5)充填体的剪切
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