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矿用充填胶凝材料激发剂配比智能优化决策
被引量:
6
1
作者
李立涛
高谦
+1 位作者
杨志强
陈得信
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期137-143,共7页
针对矿用充填胶凝材料不同配比的激发剂化学复合作用所引起充填胶结体单轴抗压强度复杂非线性变化问题,提出一种充填胶凝材料激发剂配比智能优化决策方法.首先,开展均匀设计试验获取不同激发剂配比充填胶结体抗压强度数值;其次,采用动...
针对矿用充填胶凝材料不同配比的激发剂化学复合作用所引起充填胶结体单轴抗压强度复杂非线性变化问题,提出一种充填胶凝材料激发剂配比智能优化决策方法.首先,开展均匀设计试验获取不同激发剂配比充填胶结体抗压强度数值;其次,采用动态自适应交换变异概率及适应度竞争交换方式的改进遗传树表征激发剂与充填胶结体抗压强度之间的非线性复杂关系,运算至49代时即满足终止法则,收敛速度较快,函数精度高;最后,确定约束条件,建立激发剂配比优化模型,采用遗传算法的全局快速寻优技术,获得满足充填体强度要求的激发剂优化配比.结果表明:采用该智能优化方法研究铁矿新型充填胶凝材料激发剂配比,优化结果显示,满足该矿山充填体强度的胶凝材料优化配比为生石灰2.91%、石膏17.39%、矿渣粉79.7%;在该优化配比周围开展验证试验,试验结果显示为生石灰3%、石膏17%、矿渣粉80%时、充填体7、28d抗压强度均达到最大,与激发剂配比智能优化方法获得的胶凝材料配比相吻合.相比42.5水泥,用该智能优化方法获得的激发剂配比制备全尾砂充填胶凝材料,可降低材料成本22%.
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关键词
均匀设计
激发剂配比
改进遗传树
遗传
算法
智能优化
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职称材料
题名
矿用充填胶凝材料激发剂配比智能优化决策
被引量:
6
1
作者
李立涛
高谦
杨志强
陈得信
机构
北京科技大学土木与资源工程学院
金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室(北京科技大学)
镍钴资源综合利用国家重点实验室(金川集团有限公司)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期137-143,共7页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0602903)
文摘
针对矿用充填胶凝材料不同配比的激发剂化学复合作用所引起充填胶结体单轴抗压强度复杂非线性变化问题,提出一种充填胶凝材料激发剂配比智能优化决策方法.首先,开展均匀设计试验获取不同激发剂配比充填胶结体抗压强度数值;其次,采用动态自适应交换变异概率及适应度竞争交换方式的改进遗传树表征激发剂与充填胶结体抗压强度之间的非线性复杂关系,运算至49代时即满足终止法则,收敛速度较快,函数精度高;最后,确定约束条件,建立激发剂配比优化模型,采用遗传算法的全局快速寻优技术,获得满足充填体强度要求的激发剂优化配比.结果表明:采用该智能优化方法研究铁矿新型充填胶凝材料激发剂配比,优化结果显示,满足该矿山充填体强度的胶凝材料优化配比为生石灰2.91%、石膏17.39%、矿渣粉79.7%;在该优化配比周围开展验证试验,试验结果显示为生石灰3%、石膏17%、矿渣粉80%时、充填体7、28d抗压强度均达到最大,与激发剂配比智能优化方法获得的胶凝材料配比相吻合.相比42.5水泥,用该智能优化方法获得的激发剂配比制备全尾砂充填胶凝材料,可降低材料成本22%.
关键词
均匀设计
激发剂配比
改进遗传树
遗传
算法
智能优化
Keywords
uniform design
activator proportion
improved genetic tree
genetic algorithm
intelligent optimization
分类号
TD853 [矿业工程—金属矿开采]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
矿用充填胶凝材料激发剂配比智能优化决策
李立涛
高谦
杨志强
陈得信
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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职称材料
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