煤层冲击倾向性的模糊综合评判

本文根据煤层冲击倾向性的五项指标,应用模糊数学的方法对砚石台煤矿6号煤层的冲击倾向性进行了三级模糊综合评判。其评判结果表明,该煤层具有中等倾向性。这一结果较好地反映了该煤层的实际情况,并对该矿冲击地压的防治具有参考价值。图1,表1。     

基于熵权-理想点法的煤层冲击倾向性分类

针对目前采用的煤层冲击倾向性判别方法存在的不足,基于理想点法的基本原理,选取动态破坏时间、弹性能量指数、冲击能量指数和单轴抗压强度作为评判指标,通过信息熵理论确定各指标的权重系数,建立基于熵权-理想点法的煤层冲击倾向性判别分类模型,并将该模型应用在实验室实测煤样的冲击倾向性分类中.研究结果表明:熵权-理想点法的判别结果与综合判定方法结果相同,且符合实际情况,从而验证了该方法用于煤层冲击倾向性分类的合理性和有效性.     

灰色识别法在水环境质量评价中的应用研究

依据灰色系统理论，提出在灰色关联度模型中应用定义的关联离散度作为评价测度，并在此基础上引入隶属度理论，对贵州省湄江河某河段的水质作出评价。结果表明，以关联离散度为测度计算的隶属度能更精确地判定水体水质类别归属。     

灰色定权聚类的空袭目标归类模型

判断空袭打击目标是一项复杂的系统工程,对空袭打击目标的判断涉及的因素多,量纲不同,数据差别大,信息不全,传统的手工作业和人工定性判断空袭打击目标模式已不再适应信息化条件下防空作战要求的现状.为了解决上述问题,针对防空作战指挥对选择重点掩护目标的科学性和迅速性的需求,根据西方现代空袭打击目标理论,从防空视角,分析了空袭方选择空袭打击目标的影响因素,应用灰色定权聚类理论,采用定性与定量分析相结合的研究方法,建立了现代空袭打击目标归类判断模型,即对防空作战重心的确定分类排序,从而判断空袭所打击目标的重点和顺序.解决了信息不完备情况下多因素模式定量判别空袭打击目标的问题,可以为防空兵力和火力运用提供科学依据.     

基于熵权的模糊物元模型在岩爆倾向性评价中的应用

鉴于岩爆倾向性评价的不确定性和模糊性,以模糊物元理论为基础,选取岩石强度脆性系数、强度应力比Rc/σ1、冲击倾向能WCF及岩石完整性系数作为评价指标,同时结合熵权理论及贴近度原则,建立了基于模糊物元理论的岩爆倾向性多指标综合评价模型,并将其应用于会泽锌铅矿8#矿体的岩爆预测中.结果表明该方法具有较好的合理性及适应性.     

冲击地压危险性等级识别的随机森林模型及应用

 为快速、准确地预测冲击地压危险性,借鉴随机森林理论,选取影响冲击地压的10 项主要因素:煤层、倾角、埋深、构造情况、倾角变化、煤厚变化、瓦斯浓度、顶板管理、卸压、响煤炮声作为判别因子,建立冲击地压危险性识别的随机森林模型.利用重庆砚石台矿24 组实测数据作为学习样本建立随机森林分类器,在对样本分类的同时,计算预测变量的重要性值GI,发现构造情况为最重要的评价指标,其后是响煤炮声和倾角.利用其他12 组现场数据作为预测样本对该模型进行测试,预测结果与实际情况吻合较好.     

基于改进的变权缓冲灰色模型在沉降预测中的应用

针对灰色模型在中后期沉降预测中的精度问题,提出了单、双权幂函数弱化缓冲算子,并结合变权背景值建立改进的变权缓冲GM(1,1)模型。证明了新算子能提高光滑性、缩小级比偏差,实现对原始沉降数据的预处理。对于模型中的权值采用以还原值与原始值平均相对误差最小为目标的粒子群优化算法确定。最后,以高填方机场地表沉降数据预测为例,验证所提改进模型的有效性。结果表明：新算子能够有效弱化沉降序列受到的冲击扰动影响,结合变权背景值能显著提高灰色模型在中后期沉降预测中的精度。此外,对新算子的权值进行限定后,可得到两种不同的变权弱化缓冲算子。     

煤层冲击倾向性指标体系研究及实验验证

针对传统煤层冲击倾向性指标存在的局限性,基于考虑残余强度的损伤统计本构模型,从损伤因子、损伤速率和损伤速率加速度3个角度分别研究峰值强度点、损伤速率最值点、损伤速率加速度最值点处的损伤规律,对残余强度和动态损伤应变进行了修正,提出了新的煤层冲击倾向性指标—盈余能指数变化率,建立冲击倾向性指标体系,并开展冲击倾向性实验对新指标体系合理性进行验证.结果表明:考虑残余强度的损伤统计本构模型能较好地反映煤岩体峰值强度后应力—应变曲线变化趋势及残余强度特点,得到峰值强度点、损伤速率最值点和损伤速率加速度最值点处的损伤规律及损伤速率最大值表达式;根据修正后动态损伤应变的力学意义得到动态损伤应变与动态破坏时间关系式,采用动态损伤应变来表征动态破坏时间,从而使冲击倾向性实验不再受加载方式的限制;采用盈余能指数变化率指标可综合衡量盈余能、峰后破坏过程损耗应变能、动态破坏时间的变化情况;由最大损伤速率、动态损伤应变、盈余能指数变化率构成的新冲击倾向性指标体系更为有效和全面,为准确评价煤层冲击倾向性工作提供新方法.     

变精度粗糙集模型及其在辐射源识别中的应用

为解决辐射源识别的问题,研究了变精度粗糙集模型生成规则。由概念的正域中的对象类条件属性的描述,得到该概念的充分条件,依据知识间的依赖性作为优化规则所要考虑的因素来获取规则,由此得到的规则更加简化,且过程简单,并以雷达辐射源用途识别为例给出识别实例。实验结果表明:该方法忽略了少数实例的特殊性,对辐射源用途识别的结果与实际情况相符。该算法降低了决策规则的复杂度,能够有效地进行辐射源识别。     

变权重组合模型在路基沉降预测中的应用

通过对软土路基沉降发展规律及其沉降曲线特点的深入研究,结合4种单项软土路基沉降预测模型提供不同的有价值预测信息的特点,引进重组合预测思想,在单项预测模型的基础上提出了路基沉降变权重组合预测方法,工程实例分析表明,利用该模型与方法得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,能够满足工程要求,此外,变权重组合预测模型比其它单项模型具有明显的优越性,为软土路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法.     

模糊灰色理论在围岩类别评定中的应用

根据灰色系统理论有关灰关联分析之观点及其新的理论模型,结合模糊集理论有关方法思路,引用一种模糊灰关联模式识别方法,将其应用于硐室开挖围岩类别的评定,有效服务于隧洞工程施工技术方案的决策及管理,在水布垭电站工程中得到实际应用.     

基于熵权属性识别模型的岩体质量分级研究

 为克服岩体质量分级中确定评价指标权重系数带有专家打分的主观偏向性,利用熵理论客观地确定岩体质量分级评价指标的熵权系数,结合属性识别理论,建立岩体质量分级判别的属性识别模型。模型选取岩石单轴抗压强度、RQD 值、结构面间距、结构面摩擦系数、岩体钻进速度和岩体声波速度6 个参数作为岩体质量分级综合评价指标,以三山岛金矿7 个采场为研究背景,建立岩体质量分级的属性识别模型,根据信息熵理论计算各评判指标的权重,计算各指标属性测度,利用置信度准则和评分准则,预测岩体质量排序和等级。研究结果表明,属性识别结果较RMR 法更准确,评价结果客观、可信。     

煤层稳定性模糊模式识别评价方法

 基于模糊模式识别理论,研究了不同类型煤层稳定性的综合量化评价方法。在分析煤层稳定性关键影响因素的基础上,确定了煤层稳定性评价的特征因子,构建了不同类型煤层的模糊评价语言模式及其隶属函数,提出了煤层稳定性模糊模式识别评价方法。通过实例评价,验证了该方法的可行性,结果表明,该方法可实现对煤层稳定类型的定量划分和归属判定,可为煤层的可采性分析、开采安全性评价以及采煤方法的选择提供依据。     

变权距离综合评判模型

给出了在考虑指标状态均衡性的变权距离综合评判模型及部分变权距离综合评判模型。     

岩爆倾向性的动态破坏实验研究

岩石峰值强度后破坏过程的持续时间长短,反应了岩石破坏的剧烈程度和能量释放特性,也反应了岩石发生爆的倾向性。本文在常规 单轴压缩加载条件下,测定了凡口铅锌矿几种矿岩石峰值强度后的动态破坏持续时间,并根据实验结果对岩石发生岩爆的倾向性进行了评价,其结果表明它们均具有发生岩爆的倾向性。     

粒子群投影寻踪算法在岩爆预测中的应用

对岩爆有影响的三项主要因子：洞室最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、脆性系数和弹性能量指数作为岩爆灾害预测的主要判别指标,通过粒子群优化算法和投影寻踪算法建立了相应的岩爆预测分析模型.该模型采用粒子群算法优化投影指标函数,确保了模型参数的准确性;同时利用逻辑斯谛曲线函数建立投影值与经验等级之间的非线性关系.研究表明,用粒子群投影寻踪回归模型进行岩爆预测,避免了传统预测方法由于主观原因造成的误差,预测精度较高.通过将所建模型应用到秦岭隧道和冬瓜山铜矿的岩爆预测中,得到与实际情况较符合的预测结果.     

隧道围岩位多的灰色优化模型预测

传统灰色GM（1，1）模型，多达用于等间距和低增长序列监测数据的模拟预测；对非等间距和高增长序列，一般经过等间距处理或经过复杂的变换建立非等间距模型进行预测，且往往产生较大的滞后误差。在时间序列[k,k 1]区间上，用n个小区间的梯形面积代替[k,k 1]区间上GM（1，1）函数曲线对应的面积，以优化提高背景值z^(1)(k 1)的精度。这种以优化灰色模型背景值为基础构建的灰色优化模型，普遍适用于隧道围岩位移等间距或非等间距以及低，高增长监测数据序列的位移预测，能很好地模拟预测隧道围岩移的Ⅰ型，Ⅱ型，Ⅲ型时序变化特征，且都能获得很高的模拟和预测精度。     

岩体分级的多分类有序因变量Logistic回归模型

将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到岩体质量分级问题中,以影响岩体级别的单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数、节理面粗糙度系数、节理面风化变异系数和透水性系数为自变量,岩体级别为响应变量,以工程实测岩体质量数据作为统计样本,建立了岩体分级公式。对模型进行了拟合优度检验、模型的有效性检验、预测能力的检验,研究结果表明：Logistic逐步回归分析得到的回归模型性能良好,回判估计的误判率为零,预测精度高。相比距离判别分析模型,回归分析模型在现场岩体分级更加方便,回判的误判率更低,另外模型能输出岩体属于各级别的概率,为工程设计人员提供更多的岩体质量信息;相比普通的回归分析,多分类有序因变量 Logistic回归更适于响应变量为有序多类别的岩体分级问题,因而岩体分级的多分类有序因变量回归模型是一种更优的岩体分级方法。