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《煤炭学报》 2012年S1期
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基于粒子群优化BP神经网络的巷道位移反分析

王雪冬  李广杰  尤冰  秦胜伍  彭帅英  
【摘要】:以某煤矿资料为基础,确定出岩体物理力学参数水平,并设计正交试验表。根据巷道边界条件建立几何模型,通过有限元法计算得出的位移值建立起PSO-BP神经网络学习样本,从而得到矿山巷道位移反分析预测岩体物理力学参数模型。研究结果表明:实测位移量与由预测参数计算位移量间的最大误差为3.27%,通过实测位移值反分析求得的岩体物理力学参数值可信,PSO-BP神经网络应用于矿山巷道位移反分析是可行的。
【作者单位】吉林大学建设工程学院;
【基金】:中国博士后科学基金资助项目(20100471265)
【分类号】:TD322

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 毛忠义;张军;;基于遗传算法的岩土边坡稳定性分析方法[A];抽水蓄能电站工程建设文集(2009)[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 王其胜;深部软岩巷道矿压特征与支护技术研究[D];中南大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赵同彬;基于遗传算法的巷道位移反分析研究[D];山东科技大学;2004年
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3 梁宵;地下矿床开拓系统空间优化的粒子群方法[D];武汉理工大学;2011年
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8 张柯;大跨度高地压破碎煤巷支护及机理研究[D];西安科技大学;2003年
9 沈奇;梧桐庄矿岩层力学参数反演与开采沉陷规律预测[D];中国地质大学(北京);2011年
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