综掘截割区域对尘-雾颗粒群逸散的影响规律研究

为掌握综掘机截割煤体动态过程对尘-雾颗粒群逸散的影响规律,对综掘工作面9个代表性截割区域的风流运移及尘-雾颗粒群逸散开展数值模拟研究,并拟合得到掘进司机位置尘-雾颗粒浓度与截割区域间的定量函数关系。研究结果表明:截割区域由压风侧底部沿“S”型路线移至抽风侧顶部,巷道流场紊动程度呈先增强、后减弱、再增强的规律;受截割断面转向流场及综掘机上部回流作用,掘进司机位置尘-雾颗粒浓度呈先降低、后增大、再降低、最终趋于稳定的规律。研究结果明确了截割区域对尘-雾群逸散的影响程度,可为综掘工作面实施精准防尘措施和实现可持续的安全生产提供理论指导。

基于LSTM神经网络的语音情绪识别

随着人工智能的发展,人机交互技术在不断进步,为使人机交互更加友好,情绪识别技术被广泛关注。情绪是一个人内心的感触的体现,可以体现在面部、语音、脉搏等多方面。实验室环境中的语音识别技术取得了较好的效果,而现实场景的语言情绪识别技术仍不成熟,使用基于现实场景的CHEAVD2.0情感数据库进行实验。在对音频信息进行预处理后,进行音频特征的提取,提取了梅尔倒谱系数短时过零率、基音周期和频率等特征。为抓取音频数据在时间维上的关联性,使用长短时记忆网络的方法进行情绪识别分类任务。