全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究

为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机（SVM）回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度009%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路     

基于GA-ELM的冲击地压危险性预测研究

为提高冲击地压预测的效率和准确率,在分析冲击地压影响因素的基础上,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的冲击地压预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM冲击地压预测模型。利用某矿冲击地压统计数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、有效地对冲击地压发生的可能性进行预测。     

基于PLIF的混合气温度和浓度测量及其应用

缸内混合气温度和浓度分布,对发动机稳定运行,保障行车安全、避免发生路上人身伤亡或财物损失有重要影响。为了测量发动机缸内混合气的温度和浓度分布,建立了利用单波长激光诱导双示踪剂产生双荧光的测试系统,并拍摄了不同混合气温度、压力和浓度下的荧光图像,获得了不同示踪剂的荧光强度及其比值随温度、压力和浓度的变化关系,并将标定结果用于光学发动机缸内混合气的温度和浓度测量。结果表明,荧光强度及荧光比值均受到环境的压力、温度和混合气浓度的影响。利用PLIF方法得到的片光源穿过的缸内水平截面内的平均温度与用气缸压力计算的同一曲轴转角下的缸内平均温度变化趋势相同,两者之间的差值随着活塞上行而逐步减小。     

基于改进贝叶斯神经网络的航空公司安全敏感性分析

针对当下航空公司安全质量管理体系(Quality Management System,SQMS)中风险识别与可靠性改进的问题,提出了基于区间数学改进的贝叶斯神经网络的灵敏度分析方法。利用区间数学理论分析贝叶斯神经网络中各指标与整体安全质量状况的扰动关系,实现指标灵敏度分析。通过东方航空公司的实例分析,发现在对指标进行人工干预时组合指标干预效果较好,且安全管理体系实施后指标的灵敏度有明显向好的方向变化的趋势。     

基于管道完整性管理的风险评价技术研究

长输油气管道完整性管理已经从引进、消化、吸收、再创新的过程中取得了长足的发展,成功地由理论转化为应用,发展了数据管理、高后果区识别、检测与评价、维护维修、以及效能评价等多项成熟的技术,在技术和数据积累方面为基于管道完整性管理的风险评价技术的发展奠定了坚实的基础。基于管道完整性管理的风险评价技术在管道完整性管理数据和各项技术的基础上,通过数据挖掘建立评价指标体系,结合数据对齐和风险贡献率判定技术,实现管道风险的量化评估,便于风险排序,同时还融入了高风险治理准则,为领导层制定具体的维护维修或整治规划、实施计划及运营管理的决策提供更加精细的支持。     

相对两面受火的方钢管钢筋混凝土柱耐火极限

目前有关方钢管钢筋混凝土柱抗火性能的研究主要是针对四面均匀受火的情况,而在实际中,会出现相对两面受火这一情况。为此,利用ABAQUS分析软件建立了方钢管钢筋混凝土柱在相对两面受火作用下高温反应有限元模型,在验证模型正确性的基础上,对其耐火极限进行参数分析,包括荷载比、截面边长、长细比、荷载偏心率、钢材和混凝土强度及配筋率等,得到了相对两面火灾作用下方钢管钢筋混凝土柱耐火极限的主要影响参数和影响规律,并给出了该受火条件下方钢管钢筋混凝土柱耐火极限的简化计算方法。研究结果表明:荷载比、截面边长、长细比是相对两面火灾作用下方钢管钢筋混凝土柱耐火极限的主要影响参数,表现为截面边长越大,荷载比和长细比越小,构件的耐火极限越大。     

张集矿综采工作面瓦斯治理措施及效果分析

张集矿属于煤与瓦斯突出矿井,针对目前所开采的17266工作面地质构造条件复杂、瓦斯涌出量大、处于突出危险区等瓦斯治理难题,采取"风排瓦斯、高抽巷穿层钻孔抽采、运输巷、回风巷顺层钻孔抽采和上隅角埋管抽采"等瓦斯综合治理措施,用分源预测法得出工作面绝对瓦斯涌出量为30.3 m3/min。结果表明,工作面的主要瓦斯涌出来源为本煤层瓦斯涌出。工作面风排瓦斯量11.0 m3/min,工作面瓦斯抽采率达63.0%以上。     

考虑岩石抗拉强度受围压影响的地层破裂压模型

预测地层破裂压力是地下流体注入工程中的关键问题,关系到工程的稳定性和安全性。根据地测资料,岩石的抗拉强度会随着围压产生变化,然而目前常见的地层破裂压预测模型均未考虑该因素。基于厚壁圆筒法,针对2种砂岩开展不同围压条件下的砂岩致裂试验,根据试验数据,计算各组试验中试样的抗拉强度,并拟合围压与岩石抗拉强度的关系函数。研究岩石抗拉强度随围压变化的规律,提出能在实际地层中表征该规律的参数,基于该参数对现有的地层破裂压模型进行修正,并结合实测数据验证修正模型的可靠性。研究结果表明:岩石的抗拉强度随着围压的增加呈现明显的线性正相关关系,低围压下,新模型的预测结果与实测数据较为接近。随着围压增加,二者的差异逐渐增大,说明选取的特征参数在低围压下能较好地描述抗拉强度受围压的影响效应,而高围压下参数的取值需进一步研究。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

爆炸冲击波作用下圆形通风设施的动态破坏特性

为了研究瓦斯爆炸对通风设施造成的严重破坏及其导致的通风系统紊乱与灾情迅速扩展问题,基于LS-DYNA有限元软件,模拟研究巷道中瓦斯爆炸冲击波作用下圆形通风设施的动态破坏特性,分析应力、应变、速度、位移的动态特征及其破坏过程,并对圆形通风设施动态破坏机理进行初步探索。研究结果表明:爆炸冲击波作用下,圆形通风设施正、反面出现压应力与拉应力分布圆环,且压应力与拉应力峰值处于在外部受约束边界径向圆环附近区域与圆心位置,应变、速度和位移最大值均分布在次区域;爆炸冲击波作用下,通风设施表面形成多圈的正向和反向的应变相互交替,呈现W型的褶皱变形;爆炸冲击波作用下,环向裂纹集中在受约束的边界区域附近,发生脆性破坏,其他区域会出现较多的径向裂纹,可发生韧性破坏,整个断裂过程是脆性与韧性断裂的混合型断裂。