【摘 要】
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为提取有效的砂岩破裂声发射信号特征,提高砂岩破裂过程预测精度,提出一种基于改进变分模式分解算法(VMD)和GA-BP神经网络的预测方法。首先,开展单轴压缩实验进行砂岩破裂试
【机 构】
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江西理工大学机电工程学院,江西省矿冶机电工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51464017),江西省教育厅科技重点项目(GJJ150618),赣州市重点研发计划项目(赣市科发[2018]50号)
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为提取有效的砂岩破裂声发射信号特征,提高砂岩破裂过程预测精度,提出一种基于改进变分模式分解算法(VMD)和GA-BP神经网络的预测方法。首先,开展单轴压缩实验进行砂岩破裂试验,并采集破裂过程的声发射信号;其次,为取得有效声发射信号,从中提取出有效特征参数进行预测,引入相关系数改进VMD算法并对原始声发射信号进行预处理,提取信号能量特征参数作为模型的输入以便区分破裂过程;最后构建GA-BP预测模型,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,将信号能量作为样本用于预测模型的训练。结果表明,通过引入相关
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