基于人工神经网络的回采巷道围岩稳定性分类及锚杆支护研究

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本文以回采巷道围岩为研究对象,对其稳定性分类及其支护对策进行了深入细致的研究。总结了国内外的技术经验,在对回采巷道围岩稳定性影响因素分析的基础上,确定了煤柱宽度(m)、巷道埋深(m)、直接顶厚与采高之比(N)、采高与巷高之比(K)、加权强度(MPa)、直接顶初次垮落步距作为分类指标。给出了指标的测定方法。并对分类指标进行了现场实测。专家评议法集中专家的智慧进行决策,避免和防止个别人的主观见解所带来的主观性、片面性。这是一种利用定量的方法来解决定性和定量参数的问题。根据专家的现场打分,用专家评议法确定出回采巷道围岩样本。由于分类对象所具有的高度非线形和模糊性,而人工神经网络分类有很高的可靠性和实用性,且精度高、容错能力高、推广能力强。在研究了模式识别和神经网络理论的基础上,针对工程的具体应用,构建了人工神经网络,选用了人工神经网络的计算方法,应用人工神经网络的分类的能力对回采巷道围岩稳定性进行了分类,把所选取的回采巷道分为五个稳定级别:非常稳定、稳定、基本稳定、不稳定,极不稳定。用人工神经网络对回采巷道围岩的分类,是一种新兴的非线性数值分类方法,分类结果和工程实践有较好的一致性。就本文而言,分类结果与工程实践吻合,可见用分类结果给安全生产提供了较高的保障,同时也提高了经济效益。锚杆支护是一种结构简单的主动支护,它具有成本较低、运输施工简单、控制围岩变形效果较好等特点,在国外得到广泛应用,而国内有待加强推广。锚杆支护的效果受到各种因素的影响。提出了在回采巷道发挥锚杆支护作用的关键技术,即预应力锚杆技术、组合锚杆技术。在分类的基础上提出了对应于不同稳定级别的支护对策。
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