摘要
以某煤矿资料为基础,确定出岩体物理力学参数水平,并设计正交试验表。根据巷道边界条件建立几何模型,通过有限元法计算得出的位移值建立起PSO-BP神经网络学习样本,从而得到矿山巷道位移反分析预测岩体物理力学参数模型。研究结果表明:实测位移量与由预测参数计算位移量间的最大误差为3.27%,通过实测位移值反分析求得的岩体物理力学参数值可信,PSO-BP神经网络应用于矿山巷道位移反分析是可行的。
以某煤矿资料为基础,确定出岩体物理力学参数水平,并设计正交试验表。根据巷道边界条件建立几何模型,通过有限元法计算得出的位移值建立起PSO-BP神经网络学习样本,从而得到矿山巷道位移反分析预测岩体物理力学参数模型。研究结果表明:实测位移量与由预测参数计算位移量间的最大误差为3.27%,通过实测位移值反分析求得的岩体物理力学参数值可信,PSO-BP神经网络应用于矿山巷道位移反分析是可行的。
出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第S1期38-42,共5页
Journal of China Coal Society
基金
中国博士后科学基金资助项目(20100471265)
关键词
巷道位移
物理力学参数
反分析法
PSO算法
BP神经网络
roadway displacement
physical and mechanical parameters
back analysis method
PSO algorithm
BP neural network
