本文關(guān)鍵詞：基于分形理論的充填料級(jí)配與膠結(jié)強(qiáng)度關(guān)系研究與應(yīng)用

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【摘要】：在充填采礦法中,充填體的膠結(jié)強(qiáng)度對(duì)充填體的穩(wěn)定性、采場的回采順序,以及采礦的安全性起著決定性的作用。國內(nèi)外大多數(shù)研究表明影響充填體的膠結(jié)強(qiáng)度的主要因素有：充填料級(jí)配、水灰比、灰砂比、濃度,其中充填料級(jí)配的影響至關(guān)重要。充填料級(jí)配是指從最細(xì)顆粒到中等顆粒、細(xì)顆粒以及粗骨料粒徑的分布情況,對(duì)于粗骨料(如破碎廢石集料,粗砂等)常用最大密度曲線理論(即n法)來描述。但是經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)在粗骨料和細(xì)顆粒粒度相差巨大的情況下,最大密度曲線理論的描述結(jié)果與實(shí)際曲線相差很大。因此,開展粒徑范圍大、多種材料混合情況下的充填料級(jí)配優(yōu)化及其度量研究意義重大!此外級(jí)配對(duì)強(qiáng)度影響較大,本文通過研究級(jí)配與強(qiáng)度的關(guān)聯(lián)關(guān)系,所確定的最優(yōu)級(jí)配具有很廣泛的工程意義!本文主要研究方法與成果如下；1.基于分形數(shù)學(xué)理論,作者建立了能準(zhǔn)確且簡單地描述充填料粒徑分布曲線的公式P(x)=(1-a)(x3-D-xmax3-D)/(xmax3-D-xmin3-D)+1其中,P(x)為充填料粒徑的負(fù)累積分布曲線,xmax,xmin分別為最大,最小篩分孔徑。a為最小篩分孔徑對(duì)應(yīng)的顆粒頻度,D為充填料級(jí)配的維度(無量綱量)是對(duì)充填料級(jí)配的粒徑分布曲線復(fù)雜程度和空間填充程度的一種度量。因此該公式能較準(zhǔn)確地描述充填料的負(fù)累積分布曲線,并且維度D能在多種充填料任意配比的情況下有效的區(qū)別和描述充填料的級(jí)配。2.國內(nèi)外許多學(xué)者和專家對(duì)充填料的膠結(jié)強(qiáng)度做了大量的分析研究,提出了許多預(yù)測模型,但是對(duì)于不同礦山其推廣適用范圍仍很有限。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、并行預(yù)算以及分布式儲(chǔ)存信息的能力,為非線性預(yù)測模型提供了有利工具。作者通過實(shí)驗(yàn)并統(tǒng)計(jì)了3座不同礦山共計(jì)672組數(shù)據(jù),使用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)(SVM)分別建立了充填料的級(jí)配(維度D)、水灰比(膠結(jié)劑添加量)、濃度與膠結(jié)強(qiáng)度四者之間的預(yù)測模型,并對(duì)未參與學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和比對(duì)。結(jié)果表明,以上兩個(gè)膠結(jié)強(qiáng)度預(yù)測模型均能較準(zhǔn)確地預(yù)測膠結(jié)強(qiáng)度,其預(yù)測值與實(shí)際值較接近,平均MSE分別為0.3和0.2MPa。此強(qiáng)度模型更為準(zhǔn)確!3.最優(yōu)級(jí)配是指在滿足管輸?shù)葪l件下,充填料達(dá)到最大膠結(jié)強(qiáng)度所對(duì)應(yīng)的成本最低的級(jí)配。本文通過分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與膠結(jié)強(qiáng)度模型的預(yù)測值得到,膠結(jié)強(qiáng)度隨級(jí)配維度的增大先增大后減小,曲線呈拋物線形,即當(dāng)充填料級(jí)配維度為D=2.75時(shí),膠結(jié)強(qiáng)度達(dá)到最大。結(jié)果與實(shí)際情況相吻合為判斷級(jí)配合理與否提供了依據(jù)。本文研究即為礦山節(jié)省膠結(jié)劑用量,優(yōu)化膠結(jié)強(qiáng)度設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)和技術(shù)支撐,又可為充填系統(tǒng)參數(shù)的初步設(shè)計(jì)和充填料級(jí)配的選取提供支持。
【關(guān)鍵詞】：級(jí)配 分形理論 膠結(jié)強(qiáng)度 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 最優(yōu)級(jí)配
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TD853.34
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 論文選題的目的及意義13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀及問題14-17
• 1.2.1 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 礦用充填料與混凝土的區(qū)別與難點(diǎn)16-17
• 1.3 工程背景17-18
• 1.3.1 大紅山鐵礦17
• 1.3.2 大紅山銅礦17-18
• 1.3.3 金川二礦區(qū)18
• 1.4 論文研究內(nèi)容及路線18-23
• 1.4.1 論文研究內(nèi)容18-21
• 1.4.2 論文技術(shù)路線21-23
• 第二章 充填料基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)及強(qiáng)度影響因素分析23-44
• 2.1 大紅山鐵礦膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)23-28
• 2.1.1 大紅山鐵礦廢石及尾砂物理性質(zhì)23-24
• 2.1.2 大紅山鐵礦廢石及尾砂級(jí)配特性24-27
• 2.1.3 大紅山鐵礦膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與方法27
• 2.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果27-28
• 2.2 大紅山銅礦膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)28-33
• 2.2.1 大紅山銅礦廢石及尾砂物理性質(zhì)28-29
• 2.2.2 大紅山銅礦廢石及尾砂級(jí)配特性29-32
• 2.2.3 大紅山銅礦膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與方法32
• 2.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果32-33
• 2.3 金川二礦區(qū)膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)33-36
• 2.3.1 金川二礦區(qū)廢石及尾砂物理性質(zhì)33
• 2.3.2 金川二礦區(qū)廢石及尾砂級(jí)配特性33-35
• 2.3.3 金川二礦區(qū)膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與方法35
• 2.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果35-36
• 2.4 充填體膠結(jié)強(qiáng)度影響因素分析36-43
• 2.4.1 級(jí)配對(duì)膠結(jié)強(qiáng)度影響分析38-39
• 2.4.2 水灰比對(duì)膠結(jié)強(qiáng)度影響分析39-41
• 2.4.3 濃度對(duì)膠結(jié)強(qiáng)度影響分析41-43
• 2.5 本章小結(jié)43-44
• 第三章 充填料級(jí)配模型及評(píng)述44-51
• 3.1 最大密度曲線理論(n法)44-47
• 3.1.1 大紅山鐵礦最大密度曲線分析44-47
• 3.2 堆積密實(shí)度47-49
• 3.2.1 堆積密實(shí)度模型47-48
• 3.2.2 大紅山銅礦堆積密實(shí)度模型分析48-49
• 3.3 本章小結(jié)49-51
• 第四章 基于分形理論的充填料級(jí)配模型51-63
• 4.1 基于分形理論的充填料級(jí)配研究51-54
• 4.1.1 基于分形理論的充填料級(jí)配模型51-54
• 4.2 充填料級(jí)配模型的擬合分析54-62
• 4.2.1 大紅山銅礦級(jí)配模型分析54-57
• 4.2.2 大紅山鐵礦級(jí)配模型分析57-59
• 4.2.3 金川二礦區(qū)級(jí)配模型分析59-62
• 4.3 本章小結(jié)62-63
• 第五章 充填體膠結(jié)強(qiáng)度模型及評(píng)述63-72
• 5.1 MICHEL&WONG強(qiáng)度模型63-66
• 5.1.1 大紅山鐵礦實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析63-66
• 5.2 ARIOGLU強(qiáng)度模型分析66-69
• 5.2.1 金川實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)強(qiáng)度模型分析66-69
• 5.3 吳祥輝強(qiáng)度模型69-71
• 5.3.1 大紅山銅礦強(qiáng)度模型分析69-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 充填體膠結(jié)強(qiáng)度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型72-86
• 6.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立72-80
• 6.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)72-73
• 6.1.2 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)73
• 6.1.3 編程實(shí)現(xiàn)73
• 6.1.4 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)及預(yù)測結(jié)果73-80
• 6.2 SVM模型建立80-84
• 6.2.1 SVM80
• 6.2.2 SVM回歸預(yù)測模型80-84
• 6.3 本章小結(jié)84-86
• 第七章 充填料最優(yōu)級(jí)配86-91
• 7.1 充填料最優(yōu)級(jí)配的提出86-89
• 7.2 本章小結(jié)89-91
• 第八章 結(jié)論與展望91-94
• 致謝94-95
• 參考文獻(xiàn)95-99
• 附錄99-149
• 附錄A99-100
• 附錄B100-110
• 附錄C110-121
• 附錄D121-126
• 附錄E.1 基因算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB代碼126-136
• 附錄E.2 3天凝期膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)測與預(yù)測值對(duì)照表136-138
• 附錄E.3 7天凝期膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)測與預(yù)測值對(duì)照表138-140
• 附錄E.4 28天凝期膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)測與預(yù)測對(duì)照表140-142
• 附錄F.1 SVM膠結(jié)強(qiáng)度預(yù)測模型MATLAB代碼142-144
• 附錄F.2 SVM算法3天凝期膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)測與預(yù)測值對(duì)照表144-146
• 附錄F.3 SVM算法7天凝期膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)測與預(yù)測值對(duì)照表146-148
• 附錄E.4 SVM算法28天凝期膠結(jié)強(qiáng)度實(shí)測與預(yù)測值對(duì)照表148-149

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本文編號(hào)：868709