基于GA的矿井通风网络图节点排序的优化

遗传算法(GA)作为一种全新的随机搜索与优化算法迅速地发展起来,并且在很多领域被广泛地应用。以遗传算法进行矿井通风网络图分支交叉数的优化,采用堆积木的组合思想进行交叉操作,来提高层次图的质量(分支交叉数少),并采用混合遗传算法增加了一个局部搜索过程,用于增强遗传算法的局部搜索能力。最后,根据研究的理论算法,优化网络图的节点排序,从而达到通风网络图的优化绘制。     

由通风网络结构数据自动生成通风网络图研究

通风网络图是矿井通风管理的一种重要图件.本文根据通风网络图的特点,介绍了一种由通风网络结构数据自动生成通风网络图的方法,并进行了开发实现和实践应用.     

基于通路法的通风网络最大流求解方法

最大流问题属于网络优化的范畴 ,在通风系统改造等方面具有重要作用 ,为此 ,笔者对网络最大流的算法进行了研究和探讨。利用图论和集合论的知识 ,结合通风网络特点 ,对通风网络最大流问题进行了深入研究 ,提出适合求解通风网络最大流问题的通路法。用通路法求解通风网络最大流时 ,用节点邻接矩阵 ,通过矩阵运算确定通路 ;通过对最小可增广通路 ,依次进行增广求得最大流 ,该方法简便快捷 ,易于程序实现。与Edmonds Karp修正算法相比 ,通路法具有运算量小的优点 ;与Dinic算法相比 ,通路法具有无需分层和无需确定向前边、后退边的优点。通路法对教学和科研具有重要意义和实用价值     

基于SVM的通风系统故障诊断惩罚系数与核函数系数优化研究

使用支持向量机（SVM）方法对矿井通风系统进行故障诊断,存在惩罚系数（c）和核函数系数（g）,通过人工方法选取效率低、难以达到较高准确率并且出现过拟合的问题。为了提高矿井通风故障诊断的效率、准确率,同时避免过拟合现象,提出了一种改进遗传算法（GA）,在故障诊断过程中对支持向量机的c,g参数进行优化。经过多组试验分析,研究结果表明:用遗传算法优化的SVM矿井通风故障诊断系统相比于未优化系统的故障诊断准确率有所提升,参数未优化前故障诊断的准确率为60%,优化后的准确率为97.894 7%,并且优化参数经过大数据样本验证,未出现过拟合现象,证明了本文提出方法的有效性。     

基于TF-熵权法的矿井通风系统可靠性可拓评价

为准确评价煤矿通风系统可靠性,提高可靠性评价的客观性与准确性,有效防止因通风系统故障而引起的煤矿安全事故,提出基于三角模糊数(TF)-熵权法的矿井通风系统可靠性可拓评价模型,首先利用德尔菲法从通风动力、通风网络等6个方面,选取29个评价指标确定矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后,通过三角模糊数与熵权法相结合的方式确定...     

矿井通风网络压能图节点分层算法研究

为解决人工绘制矿井通风网络图与压能图工作量繁重的问题,基于对矿井通风网络图与矿井通风压能图的特点与作用的研究,提出了具有通风网络图与压能图部分特点的矿井通风网络压能图的概念及其特点与作用。采用分层算法实现对矿井通风网络压能图中各节点纵向相对位置的确定,为避免巷道两端节点压能值因取整相等时被分到同一层的问题,提出运用最长路径算法对各巷道节点进行第1次分层,再利用各节点的相对压能值进行2次分层的绘制方法。构造以分层算法绘制通风网络压能图的整体框架,为实现矿井通风网络压能图的自动绘制提供了技术支持。     

矿井通风网络数据可靠性检验

进行矿井通风阻力测定时,由于受环境的温度、湿度、压力传递存在时间差以及测点处标高不准确等因素的影响,根据实测数据,计算所得矿井巷道基础数据存在一定的误差,常用的测量数据检验方法只能对若干条通路进行闭合回路检验,而不能对全矿井通风网络基础参数进行可靠性检验。本文中所介绍的检验方法将风网基础数据输入通风网络解算软件,以实测风量和经过计算所得巷道风阻为基准,实测风量为目标条件,进行计算机通风网络模拟,对全矿井巷道风阻进行连续的优化调整,使通风网络模拟结果与实际测定各巷道风量基本符合,从而实现全矿井风网基础数据的可靠性检验。该方法在某矿进行了实际应用,实践证明此方法科学、准确的获得了全矿巷道风阻参数,为矿井的通风改造奠定了技术基础。     

扰动法在风网解算中的应用研究*

为简化矿井通风复杂风网的解算,提出将扰动法引入到风网解算中,并介绍扰动法的原理、风网解算的基本定律;给出常见的固定风压、固定风量和给定风机性能函数3种风机工况下的扰动方程矩阵表达式及详细的计算过程;对所提风网解算方法进行实例验证。结果表明:扰动法作为固定运算次数的近似方法,在工程实际允许的误差范围内,相比于以牛顿法为代表的迭代法耗时少、不依赖初值,是1种简单实用的风网解算方法。     

基于网络流理论的矿井通风网络可靠性研究

矿井通风网络是通风系统的重要组成部分,对其进行可靠性研究具有非常重要的意义。针对矿井通风网络系统的自身属性,结合网络流理论建立了通风网络可靠性评价模型。对各风路的风量进行动态实时监测,并运用统计学方法分析了风网中风流的变化趋势及风量分布规律,得到了通风系统中任一风路风量的分布密度函数,进而推导出各风路的可靠性指标值。运用简化的邻接终点矩阵法求解通风网络最小路集并基于MATLAB编程实现此算法。提出了一种简化的不交化最小路集算法:对于任一长度为m-1的最小路,只需在其中添加n-m+1条该最小路中不出现的分支的逆,就可直接获得不交化结果,其余最小路采用BDD算法进行不交化运算。通过以上方法可量化分析通风网络的可靠性。最后通过实例解算检验其可行性。     

基于随机森林的阻变型通风网络故障诊断方法*

为了在矿井通风网络发生阻变型故障时,能够快速准确判断出故障位置和故障量,提出1种基于随机森林的通风网络故障位置和故障量诊断方法。利用矿井通风仿真系统IMVS将唐安矿模拟故障生成空间数据集并进行数据预处理,构建基于随机森林的故障诊断模型,并利用该诊断模型对唐安矿矿井通风网络模拟故障位置和故障量进行判断和预测。引用多种方法对模型进行度量,通过唐安矿模拟实验验证基于随机森林的故障诊断模型的有效性。将随机森林和决策树的故障诊断准确率进行对比,研究结果表明:随机森林较决策树故障准确率有进一步的提高,并发现故障地点失误诊断多是相邻巷道,在一定程度上工作人员对故障地点的判断并不受其影响。     

矿井通风网络复杂度与风机控制力量化计算

为了探究矿井通风网络复杂度与风机控制力的关系,提出分支关联度、最小距离、通风网络复杂度和风机控制力的概念。利用vCad2.0进行数字实验,对网络复杂度与风机控制力的关系进行定量研究。结果表明:随着网络复杂度的增加,矿井通风系统的有效风量率减小,且认为该值减小到60%时,视为风机控制力的极限,此时网络拓扑结构为风机所能控制的最大网络复杂度。地面集中供风时,同时工作的中段数量存在上限,最大值为7。将结论用于某有色金属矿进行实证研究,找出该矿深部中段通风困难的原因,为矿井进一步整改提供理论依据。     

基于AGA-BP神经网络的采空区危险性评价

针对采空区危险性评价的影响因素众多且关系复杂的特点,提出了基于AGA-BP神经网络算法评价采空区危险性。将岩体结构、地质构造、岩石抗压强度等13个影响因子作为神经网络输入,采空区危险性等级作为输出,建立一个采空区危险性评价的BP神经网络模型;采用自适应遗传算法(AGA)对BP网络的初始权值和阈值进行全局寻优,将寻优结果回代入网络中进行训练并预测得出采空区危险性等级;利用其它智能算法与该预测结果做出比较,以验证AGA-BP算法的有效性及优越性。结果表明:该算法的优化效果明显,同时在训练时间与预测精度上较其它智能算法有突出的优势,是一种在采空区危险性评价方面值得推广的新方法。     

矿井气候多参数预测与通风网络自动解算算法研究

为了对受矿井气候影响的通风网络进行自动解算,并能在实际矿井中应用,提出了一种快速的通风网络自动解算算法。矿井气候对通风网络的影响体现在自然风压上,首先对影响自然风压的温度参数进行预测,在不考虑自然风压的前提下进行解算,以此结果为基础,根据热交换原理计算出通风网络各分支节点的温度;然后对相关变量:压强、密度、自然风压、通风阻力相互关系推导为只含有压强这一变量的函数;最后对含有自然风压的矿井通风网络迭代计算。实验结果表明:该算法实现井下各节点密度和压强的预测和含有自然风压的矿井通风网络自动解算。