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91.
应用速度-浓度双分布格子Boltzmann模型建立了基于LBM的瓦斯蔓延速度模型和浓度模型,并通过Boussinesq方程将2个模型有机耦合起来.采用基于分块耦合算法的速度-浓度LBM模型将巷道分成若干规则的块,对各块分别独立计算,仅在边界处交换数据,从而去除冗余网格,简化了网格计算,提高了系统资源利用效率.模拟实例结果表明,通过该模型可得到集中涌出瓦斯在通风网络中蔓延的直观信息和其速度、体积分数、压力等大量数据,还可以得到每条巷道内瓦斯体积分数峰值及其个数、位置和到达时间,从而能提供有效避开高浓度瓦斯的方案.集中涌出瓦斯在通风网络中蔓延一段时间后总体体积分数会降低,但是由于某些位置(如巷道拐角、巷道风流交汇处)的风流处于紊流状态,其瓦斯体积分数相对比较高,人员进入矿井时应尽量避免在这些地方停留. 相似文献
92.
93.
通过Mie散射理论公式构建目标函数,利用免疫进化算法对气溶胶等效复折射率的实部和虚部进行协同优化,据此创新性地提出了气溶胶等效复折射率反演的新途径.基于成都市2017年9~12月逐时的气溶胶散射系数和吸收系数观测数据以及该时段同时次GRIMM180大气颗粒物监测仪的连续监测资料,研究结果表明,气溶胶等效复折射率反演的免疫进化算法不仅是普适的,而且还具有收敛速度快、计算稳定和求解精度高等特点.通过与其它气溶胶等效复折射率反演方法的对比分析,进一步论证了新方法的优势,这为气溶胶等效复折射率演变机理以及气溶胶吸湿性增长模型的后续研究提供了算法保障. 相似文献
95.
基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43%减小到1.46%,其平均误差由4.00%减小到1.01%,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测. 相似文献
96.
当前农业面源污染问题依然严峻,村落级尺度下各地块的污染风险状态精细识别有待进一步研究.本文针对三峡库区典型村落重庆市涪陵区南沱镇睦和村进行研究,结合无人机多光谱技术、农户行为调研、随机森林算法等进行地物识别及泛地块网格划分,通过测算总氮(total nitrogen,TN)、总磷(total phosphorus,TP... 相似文献
97.
98.
99.
为提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确度,引入证据理论组合预测方法。根据瓦斯涌出量及其主要影响因素间的实验数据,采用3个不同的粒子群神经网络模型对涌出量进行初步预测。并由BP、RBF网络对预测误差及预测点的影响因素进行分析建模,以获取每个模型的可信度。再利用证据理论对其进行合成,确定组合模型的权值,最终实现对瓦斯涌出量的组合预测。实例结果表明,该组合预测方法的平均绝对误差、均方误差分别为18.5%、5.8%,均小于神经网络组合法及等权平均法的相应预测误差,适用于煤矿瓦斯涌出量预测。 相似文献
100.
煤层透气性系数是用以考察保护层开采效果和设计瓦斯抽采系统的重要参数之一,钻孔径向流量法是求取该系数最常用的算法。利用理论推导和图形分析方法,探讨流量准数、时间准数、煤层透气性系数与参数A,B间的关系。在此基础上,针对科研工作和现场管理的实际情况,提出求解透气性系数的2种新算法及其算法流程,并对时间准数-参数A,B函数关系中的间断点问题进行讨论和分析,解决此区间内求解透气性系数相应计算公式等问题。理论和实例分析表明:算法1在不更改最终计算公式和结果的前提下,省去了繁琐的试算过程,既保证了可靠性也优化了计算流程;算法2以稍减精度的代价对计算流程进行进一步的简化,其结果仍有较高精度。 相似文献