文章介紹了利用新研制的ＫＢＤ7煤巖電磁輻射連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)了華豐煤礦煤巖電磁輻射的連續(xù)監(jiān)測,并用于沖擊礦壓的預(yù)測、預(yù)報。
標(biāo)簽： 電磁輻射 監(jiān)測系統(tǒng) 監(jiān)測
上傳時間： 2013-12-30
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筆者首先提出了煤巖變形破裂過程電磁輻射與應(yīng)力耦合的概念,然后在實驗研究、理論分析和數(shù)值模擬的基礎(chǔ)上從力電耦合的角度研究了煤巖沖擊礦壓預(yù)測的電磁輻射法(ＥＭＥ)。研究結(jié)果表明:ＦＬＡＣ3Ｄ方法能對礦山巷道掘進(jìn)過程煤巖內(nèi)部應(yīng)力場進(jìn)行有效的數(shù)值模擬 電磁輻射信號主要來源于應(yīng)力集中區(qū),在場點監(jiān)測到的電磁輻射信號主要是應(yīng)力集中區(qū)煤巖變形破裂過程產(chǎn)生的 ＥＭＥ信號呈現(xiàn)出與煤巖內(nèi)部應(yīng)力變化相同的規(guī)律 利用力電耦合方法研究煤巖沖擊礦壓電磁輻射預(yù)測法是可行的。筆者最后還對未來煤巖沖擊礦壓電磁輻射預(yù)測法的研究進(jìn)行了展望。
上傳時間： 2014-01-18
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落煤殘存瓦斯量的確定是采掘工作面瓦斯涌出量預(yù)測的重要環(huán)節(jié),它直接影響著采掘工作面瓦斯涌出量預(yù)測的精度,并與煤的變質(zhì)程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露時間等影響因素呈非線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表示任意非線性關(guān)系和學(xué)習(xí)的能力,是解決復(fù)雜非線性、不確定性和時變性問題的新思想和新方法。基于此,作者提出自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的落煤殘存瓦斯量預(yù)測模型,并結(jié)合不同礦井落煤殘存瓦斯量的實際測定結(jié)果進(jìn)行驗證研究。結(jié)果表明,自適應(yīng)調(diào)整權(quán)值的變步長BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度高,收斂速度快 該預(yù)測模型的應(yīng)用可為采掘工作面瓦斯涌出量的動態(tài)預(yù)測提供可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為采掘工作面落煤殘存瓦斯量的確定提出了一種全新的方法和思路。
標(biāo)簽： 瓦斯 環(huán)節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 精度
上傳時間： 2015-03-12
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輸煤程控邏輯設(shè)計，PLC源代碼，請大家執(zhí)政有聲么問題
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：songyue1991
事實上這個氣泡排序法已經(jīng)不是單純的氣泡排序了，它使用了旗標(biāo)與右端左移兩個方法來改進(jìn)排序的效能，而Shaker排序法使用到後面這個觀念進(jìn)一步改良?xì)馀菖判蚍ā?/p>
標(biāo)簽： 排序
上傳時間： 2013-12-30
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數(shù)學(xué)模型概論,選煤數(shù)學(xué)模型 與數(shù)據(jù)處理
標(biāo)簽： 數(shù)學(xué)模型 數(shù)據(jù)處理
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：aix008
排序 得分排行 選擇、插入、氣泡排序 Shell 排序法 - 改良的插入排序 Shaker 排序法 - 改良的氣泡排序 Heap 排序法 - 改良的選擇排序 快速排序法（一） 快速排序法（二） 快速排序法（三） 合併排序法 基數(shù)排序法
標(biāo)簽： 排序 Shaker Shell Heap
上傳時間： 2016-11-17
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選煤行業(yè)的可選性曲線的制作，非常經(jīng)典，希望選煤行業(yè)的朋友們喜歡。
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上傳時間： 2017-03-10
上傳用戶：llandlu
基本的粒子群源代碼及其在自動配煤中的應(yīng)用
標(biāo)簽： 粒子群 源代碼 中的應(yīng)用 自動
上傳時間： 2013-12-20
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Matlab利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對煤在鍋爐內(nèi)的燃燒率及一（兒）氧化氮的排放量進(jìn)行優(yōu)化，以獲得最優(yōu)的燃燒率和最少的氧化氮排放
標(biāo)簽： Matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 氧化
上傳時間： 2017-04-24
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