（采矿工程专业论文）基于bp人工神经网络的煤巷围岩稳定性分类研究.pdf

山东科技大学硕士学位论文摘要 摘要 本文采用人工神经网络的方法建立用于分类的神经网络模型，成功解决了兖州矿区 煤巷围岩稳定性智能分类的问题。文中综合分析了对巷道围岩稳定性影响的各种因素， 确定出用于煤巷围岩稳定性分类的1 4 个分类指标。b p 人工神经网络模型被认为是最适 宜予样本分类的模型，而传统的标准b p 算法存在着诸如训练速度慢、易陷入局部极小 点等问题，针对这些问题，文中给出了改进的方法。此外，如何确定用于围岩分类的合 理的神经网络结构也是问题的关键，对这一问题的研究，有增长算法、删减算法、c c 算法等方法。 本文从模糊数学的角度，探讨了三层神经网络隐层结点数的确定问题，对于兖州矿 区煤巷围岩稳定性问题的现场数据的聚类分析可知，当样本分为1 6 类时，能得到样本的 最优分类，从而得出了用于煤巷围岩稳定性分类问题的最佳结点数，为兖州矿区煤巷围 岩稳定性的科学分类，为科学、经济、有效地进行煤巷锚干支护设计提供了理论依据。 在建立煤巷围岩稳定性分类神经网络模型的基础上，将已有的现场数据的一部分作为训 练样本训练网络，另一部分作为测试样本，进行网络性能( 识别率、范化能力) 的测试， 得到适应于围岩分类的神经网络。 最后，论文采用v c + + 6 0 结合a c c e s s 数据库进行了“兖州矿区煤巷围岩稳定性分 类系统”的设计，做出了简单易用的可视化界面。 关键字：围岩分类神经网络围岩稳定性面向对象分析与设计分类指标 a b s t r a c t t h i sp a p e ru s e dt h em e t h o do ft h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r kt ot a c k l ew i t ht h ep r o b l e mo f s t a b i l i t yc l a s s i f i c a t i o no fs u r r o u n d i n gr o c k so f m i n i n gr o a d w a yi ny a n z h o um i n i n ga r e a t h e p a p e rh a sa n a l y s e dv a r i o u sk i n d so ff a c t o r sw i t c hi n f l u e n c et h es u r r o u n d i n gm c k ss t a b i l i t yo f t h em i n i n gr o a d w a y s y n t h e f i c a t e di nt h ea r t i c l e 1 4c a t e g o r i s e d e a t e g o r i s e di n d e x e so f s u r r o u n d i n g sr o c ks t a b i l i t yh a v ed e t e r m i n e d t h ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r km o d e lo fb pi s c o n s i d e r e dt ob et h em o s ts u i t a b l em e t h o df o r t h em o d e lc l a s s i f i c a t i o n ，t m d i t i o n a ls t a n d a r db p a l g o r i t h me x i s t st h ep r o b l e m ss u c ha se a s yt of a l li n t ol o c a lm i n i m u mp o i n to fn e t 。仃a l n n m g s l o w l y , i na d d i t i o n h o wt oc o n f i r mt h er e a s o n a b l en e u r a ln e t w o r ks t r u c t u r et oap e r t i c u l u m p r o b l e mi sh a r dt o o t h ep a p e rl i s af u z z ym a t hm e t h o dt ot a c k l ew i t ht h e s eq u e s t i o n ，a n dg i v e t h eb e s ts t r u c t u r eo fn e u r a ln e t w o r kt ot h es t a b i l i t yc l a s s i f i c a t i o np r o b l e mo fs r r o u n d i n gr o c k s o f m i n i n gr o a d w a yi ny a n z h o um i n i n ga r e a t s o ，b yt h i sn e wm o d e l w ei m p l e m e n tt h es c i e n t i f i c a l l yc l a s s i f i c a t i o no ns t a b i l i t yo f t h ew a l lr o c ko f m i n i n gr o a d w a yi ny a n z h o um i n i n ga r e aa n dp r o v i d et h et h e o r e t i c a lr e f e r e n c ew h i c ht od e s i g nt h ea n c h o r s h a n ks p o r t i n gs c i e n t i f i c a l l y , e c o n o m i c a l ，a n de f f e c t i v e l y a tl a s tw ed e s i g nas e to f s o f i w a r eu s e di nn e u r a l n e tt r a i n i n g ，c l a s s i f i y i n go fm 讯魄r o a d w a y , d e s i g n i n go fa n c h o r s h a n ks u p p o r t i n ga n dd a t ab a s e m a n a g e m e n th yt h ep r o g r a m m i n gm e t h o dc o m b i n i n gs t r u c t u r ew i t ho b j e c t - - - o r i e n t e d t h u st h ea p p l i c a t i o n o f r e s e a r c ha c h i e v e m e n ti ss o l v e de f f e c t i v e l y k e y w o r d s ic l a s s i f i c a t i o no f s r r o u n d i n gr o c k a r t i f i c i a ln e u r a ln c t w o l ks t a b i l i t yo f s r r o u n d i n gr o c k o 嗡e & - o f i e n m da n a l y s i sa n dd e s i g n c l a s s i f i c a t i o ni r , a e x e s 声明 本人缝交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献 外，全豁是本人在导师指静下的研究成采。该论文资料尚没有藏交于其它任何学术梳关 作鉴定。 a f f 麟众r l o n 硕士生罄名： 魄炙 鑫 絮；略。0 9 id e c l a r et h a tt h i sd i s s e r t a t i o n ，s u b m i t t e di nf u l f i l l m e n to ft h er e q u i r e m e n t sf o rt h e a w a r do fm a s t e ro fp h i l o s o p h yi ns h a n d o n gu n i v e r s i t yo fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y , i s w h o l l ym yo w nw o r ku n l e s sr e f e r e n c e do fa c k n o w l e d g e t h ed o c u m e n th a sn o tb e e n s u b m i t t e df o rq u a l i f i c a t i o na ta n yo t h e ra c a d e m i ci n s t i t u t e s i g n 粕”：硫交 d 幽：略、。吨 山东科技大学碰士学位论空 1 绪论 1 ，1 课题的提出 巷道灏岩稳定饿分类是避行台理赣道支护设计的基础，也是预测巷道丽岩在开拓及 躲个回采过程中稳定性的重簧前提。如何准确、科学、便捷的进行巷道围辫稳定性分类 童是采矿界专家学者研究的热门话题。随着各种新方法、新技术在采矿领域中的威用， 赣道围岩糨定性分擞也出现出了多种方法，包括摄近研究比较多的智能方法，如基于人 工神经网络的巷道嘲岩稳定性分类方法 】i 2 j 溺，巷道围岩稳定性的模糊聚受方法h l 翻蝴拼， 慕于灰色系统理论圈岩稳定性分类法口1 等。这些人工智能方法较传统的围澍分类方法有 藉明显的优点： ( 1 ) 人工智能方法易予编程实现，真正达n t 巷邋围岩稳定分类的自幼化； ( 2 ) 罄于人工智能围岩分类方滚是戳菜地区( 矿区) 的已有巷遒为罄穑，都瑶已 肖巷道的铸种地质力学参数和稳定性揽别作为训练样本，对这地区( 矿区) 未开采巷 道进行围籍稳定缝分类，西就，这静方法更毹菠浃这一缝嚣( 矿逸) 真实瓣遮矮力学情 况，从而使分类方察更科学、准确； ( 3 ) 盎予可酸采用简漓豹操 警辫覆形式实现围岩稳定性分焱及可筏佬绦佟，鞠蘧， 藏于人工智能的巷邀围岩稳性分类方法更容易被现场工作人员所举握，可以对于未开采 慧道进行潮岩稳定幢势类，褥不必逶j 霆专家分辑确定巷遂蠢岩稳定经分类，因扰，选耪 方法更实用。 为j 毙，多年来许多专家学者对手人工智8 l 方法舞秘程巷逶基囊稳定毪分类方嚣遴牙 j 敷用，做了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。然而，当前对于这种方法在采矿领 域熬应耀醣究仍毒诲醭点秘不是，蔫要遴一步教遴： ( 1 ) 近年来，人工智能方法本身的突飞虢进的发展取得了可喜的科研成果，然而， 这些残暴势没毒立测在实黪工程领域内缮到誉遘应壤，楚其是莛采矿领域e 重鼹周期的 然于人工神经网络的巷道圈澍稳定性分类方法大部分是采用9 0 华代早期糕至是8 0 年代 瓣毒孛经鄹络模型，翅标准b p 耱经网终模型、萎殳避的b p 毒枣经网络模型，藤一些瓶鲢翦自 网络的学习算法如c c 算法镣则很少在采矿领域得到应用； ( 2 ) 蠢关巷遂嚣老稳定性分类拯标的选取问题，是螽约人工键毙方法在巷道豳裟穗 堂变型茎查鲎堡点堂璺燕壅 壁鉴 定健分类中嶷用的瓶颈，以往的研究权限于少数几个明显豹巷遵匿崽参数韶疆岩强度、 巷邋断面尺寸、直接顶厚度等，在确定这些参数时往往只是从巢一角度加以拯述，两根 少熊综台比较，垒盘考虑蔷菡索对巷道稳定谯的影响。同黠，鹦没餐基予裳溅地震资辩 的纯粹的数学方法分析不问因桑的重要性程度，无论采取多么复杂的手段都不能真正反 映窳际情况。为了获得最佳的疆岩参数对围岩稳定性酌影响评判缩粜，必须在实测资料 的熬础上，采用综合比较的方法，对各因素全面分析最终确定分擞指标。 ( 3 ) 所肖基予人工神经嘲络的卷道疆岩稳定链分娄系统都怒在一定熟区域和地震条 件下应用比较成功的，作为我图煤炭璧臻的生产基地一宽州矿区，一崮没肖一套科学 的究备的圈瓣分粪鲁幼决策系统，这在人工智能快速发展酌今天是个遗攥。 兖州矿匮以开采3 # 厚煤层为主，并以高产高效的综采放顶煤为主要聚煤方法。回采 饕邋采嗣戬镟秆为主的支护体系，盥普遍推广了小煤校沿宅掘饕的戆道布置方式。摅统 计，兖州矿区每年施工的煤巷迭1 0 万米以上，生娶包括实体煤顺稽、沿奎掘祷顺槽和大 断魏切i 瑟等溺者稳定性有翳显麓弄羽三：种媒巷形式。飘潆巷支护的整体效菜黼言，运瓢 了我国领先水平，萋本傈试了练放高产离效效能的发挥。假从备矿煤巷锚网斑护本身的 效能看，普遍存在蓠双下同题： ( 1 ) 支护设计采用经赣裳眈法的单一方式； ( 2 ) 一扩同释漾巷形式基本采弼一种_ 囊餐参数； ( 3 ) 各煤矿锚杼支护布登参数裔斟； ( 4 ) 煤穗锚轷支妒方式黪选择米煞在准雅黪掌握赣遥疆岩稳定性熬蒸戳上遴行，糍 安全上存在定韵豫意； ( 5 ) 锚抒支护经济性欠考棱等怒联。 究箕添鞠，主要楚现场支栌设诗人瑟缺芝辩特定条伟媒巷萄岩稳定性袋泛科擎定蕊 的翔定手段，缺乏赞慰稳是性举嗣的巷遂进撂璧纯支护设诗的手段帮方法。缴姥，本文 藤撩耩黪人置智能方法研究兖矧矿区煤巷溷卷稳定性转粪溜蘧，其存实繇斑瓣静馕帮经 济效蕴。 本文研究内容，燕基予兖矿集爨硬瓣“竞娥驴区燃巷殿嚣稳定蕊势类- 垮n c f f 支护设 计”的应用悭磋究。 山东科技查学硕士学位论文堵论 1 2 国内外研究概况及发展动态 煤矿巷道围岩的稳定性评价颈测和控制，一直是国内外岩工程领域和采矿领域研 究的热点之一。煤矿巷道亦属于地下岩土工程范畴，只是采矿工程研究的是深部岩体， 巷道围岩包括岩石和煤两种不同的岩体，但在一定意义上可以将煤看作特殊的岩体，因 此，岩土工程领域的研究成果总体上能够为采矿工程领域所采用。围岩稳定性分类的研 究基本上集中在兰个方面。 ( 1 ) 单指标围岩稳定性分类 a 以岩石强度为代表的分类方法【9 i 早在2 0 世纪7 0 年代，英国伦敦地质协会就提出了以岩石的单轴抗压强度d ，为指标 的分娄方案，蒋岩石从软到硬分为6 类：很软、软、较软、较硬、硬、很硬：国际岩石 协会于1 9 7 8 年提出了用单向抗压强度口，指标作为围岩分类的依据，将工程围岩分为极 软、非常软、中硬、非常硬4 大类；法国在山区隧道围岩工程分类中考虑单轴抗压强 度以将围岩分为：极好、良好、困难及极坏4 个类别：前苏联普氏将顶板以单向抗压强 度口为基础，提出了普氏坚硬性系数( 即普氏系数f ) 分类，将围岩分为极硬( ，= 2 0 ) 、 很硬( f = 1 5 ) 、坚硬( ，= 8 1 0 ) 、较硬( f = 5 6 ) 、普通( f = 3 4 ) 、较软( f = l5 2 ) 、 软层( f = 0 8 1 ) 和松软、松散( ， 1 2 0 ，固岩很稳定不需要支护：s 。= 1 0 1 1 2 0 ，围岩一般稳定，使用支架只 跫为了疆l 捡魂岩浚嚣藩，霹选用大搬疆支絮襞镄抒；存在o 6 q 2 m 弱壹接顶扳黠嬲设 套属网或背板，支护强度为3 0 5 0 k n m 2 。s 。= 0 8 1 ，o o ，围岩能够自穗，只需使用 轻型善遥支架支护瓒援，或爆长锩杼镟霪蠢岩，使巷遭蠲嚣形藏一个岩层攘霾强，支护 强度1 0 0 1 5 0 k n l m ；。s 。一o 6 1 0 8 0 ，属于不稳定围岩，必须使用具有尚承载力和大 掰缩薹豹鬟型支檠支护，支护强震1 0 0 - , 1 5 0 k n m 2 。在这荦争情琵下嚣帮鸯较大压力，筑扳 材拉应力，因此需受采取加固措施，如注浆、打底锚杆等。s 。0 6 0 ，为极不稳定的 黧岩，痘考意溺岩劫噩力弱务方岛压力，这释滂嚣下支絮应戆逶寝多静要袋，严重变形 厨不应失去支承能力。为此成加大支架密度，使用强力支架，支护强度1 0 0 3 0 0 k n m 。， 鼹女s 罴要注浆嬲雪； c 按围岩松动潮的围岩稳定性分类方法 围岩松动匿是攒巷道掘进蓐，支护基本稳定，用声波披测定围岩声波海低范围的平 均值。中酎矿业大学董方庭教授等按测定的阐岩松动圈范围进行圈岩稳建性分类，认 为豳岩强度、围岩盥力及两袭之间的作用关系悬确定巷道围岩稳定性的基本因素，德现 场测试岩体强度费霸昂贵，潮岩的实际应力状态有定的随机性，是禳难精确测定鹣物 理量；两者的相互作用关系也很难用解析式准确的表示。而围岩松动圈是反映围岩废力 和者体强度稿互 蕈嗣结栗靛一个综台髓撵椽，察易透过囊溅获取。榱据溺褥缝基者松动 圈的范围，进行巷邋围岩稳定性评价，将巷道围岩分成六类，见袭1 2 。 ( 3 ) 多鑫素多撵标巷滋圈岩稳囊瞧分类 a 多指标聚类分析方法 对某攀穆按一定要求进舒分类的数学方法叫做聚类分辑，它怒鞋大量的棒本鸯基础， 将样本按落们的某些特征进行分类运用数学方法定量的研究类的划分及备类之间的稀 藏程度。摸糨数学的理论方法g 到聚炎分橱中，从薅形成考很强生命力的模糊聚类分析 出墨型塾查鲎堡主堂垡搂= 蓦 些量 方法。遮静方法在薅暹固岩稳定挂分类方瑟豹硪究，最翼代表佳鲍警鼗1 9 8 8 年我藿瓣采 矿学者在进行了大嫩的理论研究，科举实验和现场调研的基础上，提出的我国缓倾斜、 馁裁堞瑟遐采巷遂瓣砉稳定性分类方案d q 。 寝1 2 巷邋支护围岩松动圈分凝表 添岩势类分类名称嚣岩拴动蕊e m 小松动圈i稳定围糟 0 , - 4 0 l | 较稳定爨囊 4 0 - 0 0 中松动圈 m一般围岩1 0 0 1 5 0 一般不稳定鏊者( 较岩) 1 5 0 2 0 0 大松动圈 v 不稳定围岩( 较软围岩) 2 0 0 3 0 0 疆攫不稳定墨岩( 拨款基岩， 3 0 0 该蠢窳在势援了我国t 0 2 象隧采巷遵矿基理测资瓣瓣基礁上，选定影嫡巷莲爨羟稳 定性的7 个指标：顶板强度f 、底极强度口、两帮强度。镕、埋藏深度、直接顶初 次跨落步鞭l ( 诗嚣岩俸竞熬瞧摇数) 、壹接溪浮菠与聚褒眈我护巷漂棱宽度量，把 阐采巷道阐岩分成赢类。 b 多 s 标灰色哭联分辑方法 灰色繇统指信息部分明确，部分不明确的系统。部分信息不明确主簧是指元素( 参 数) 信息不完全，结构信息不完全，关系信息不完全，运行行为信息不完全等。关联度 燕事物之间、因素之间相互关系比较复杂，穗矧是表瑶现象交倪的随机因素更客茹混淆 人们的视觉，掩盖搴物的本质这些都是灰色燕联性在起作用。游道围岩分类多数指标 燕 # 确定瞧豹，其肖建税模糊性，嚣融用获色笑联分辑避 亍磷究技受自然憋弼。 c 多指标解析分析 簿辑凳拆是建立力学模嫠，镀攥警簿条传，奉构方疆，变彭条俘，玻坏判撵及避彝 条件求解旗道围岩变形和破坏状况。根据弹塑性理论，赫道围岩威力大予戚等于围糟单 糖撬压强魔霾枣，围瀣开始酸臻，巷道嘲岩处予不稳定状态，用弱磐应力与霭岩强度也阅 的比值对慧道围岩进行稳定性分类。 目前，在巷遭豳岩变形靼破坏规律魄研究中，还很难建立起令人满意的力学模裂， 力学参数及有关系数也有狠大的不确定性，完全通过解析分柝避行围岩分癸是比较溺难 的。 出塞型垫查囊缝主兰堡垒熹蹩笙 d 。多指标综合分析 多指橼综合分析即所谓的“加权平均法”。首先进行备单指标的分类，确定评分假然 嚣将各项撰标译势镶之商作为分类慧译分癯r m r 进行努类。 多指标综合分析的核心问题是“打分”，要有一个客观的、统一的评分标准，使备指 振之闯积每个指标内部均蛰谴。每个糖标不一定对岩体状态产生穗园程度的影响，因此， 备单项指标评分值成按其对澍体稳定性影响的枚值进行分配。多数指标与糟体性态之间 弗不是线性影碗关系，因此，在每个攒标内确宠各值域蒗围的评分值对，废在权值规定 的范围内，根据指标与岩体稳定性的灏数关系分配各值域范围内的评分值。 考虑到分类指标回育的不确定性，为了更可靠的评价巷道围耢的不稳定性和准确的 确定岩体力学参数，可敬应用概率统计分析方法，首先谶行分类措标豹概率统计分析， 确定概率分布形式和有关参数，并在此基础上计算各分炎指标的评分及岩体分类r m r 。 ( 4 ) 萋予棒经翔终戆饕暹圉砉稳定毪分类f 礤8 l 【 9 1 人工神经网络怒一种模仿人类神经系统的数学模型，是由大擞的数理单元( 神缎元 鄄霹络苇点) 组成瓣蔫痉 # 绫牲璐力学系统；爨络理谂帮网终佳糍昆较簸熬瓣多层鼹囱 反馈网络。即b p 横捌已在巷道围岩分类中得到应用。 毒孛经髑络具有彝学能力，非线性动态处理帮自适应横式等特援，是复杂的非线性系 统辨识的商效方法。 。3 本文职窕内拳及研究方法 1 3 1 研究内容 ( 1 ) 煤巷围岩稳定性影嚷因素分撬及分类撩标确定； ( 2 ) 神经网络的性能分析及改进； ( 3 ) 煤巷围岩稳定性分类的亭审经网络模型的建立、训练和测试： 采用v c + + 6 。0 设计，结台a c c e s s 数据库进行混合编程，实现煤端围岩稳定性 箭类与锚杆支护设计系统与锚秆支护数据库软伴。 型些翌燮撼塑主兰堡按苎 攫董堂堂璺窭墼丝堕垦燕熊塑 2 煤巷围卷稳定性影晌因素分耩 2 1 撒述 回采赣道围岩稳定性受多种因素的影响，如表2 1 所示。邀贱因素对围岩稳定性的 辫确程藏不尽藕两，鲡俺台理萄选辑，可飙理论分褥和现场实践两方蘑避行考虑。 袭2 t 嚣螭煤巷毽岩稳定挂的疆囊刊表 t a b l e 2 1t h ef a c t o r si n f l u e n c i n gs t a b i l i t yo f c o a lr o a ds u r r o u n d i n gr o c ki n d e x 穿号类别蠢絷皂猿 垮号类鬟麓素名称 l 童接顶单轴抗压强度 1 2 厚度 2 老臻葶辘抗压强震 1 3蕊蓑姥覆糟糕 颤霆 瀚岩强度 3 煤艨强度 1 4埋深 4 妻接褒强度 1 5童接硬浮瘦 s 采煤方法 1 6 顶底板特镁老顶厚度 6 犬，j 、 1 7 窘接赢厚寰 地应力 7 与棼道夹角 1 8 直接项初垮步距 8 铲巷煤柱宽度 1 9 矿压显现特，霰老琐韧次来压疹距 9高度2 0老顶周期来压步距 1 0 祷道特征宽度 2 1地下水 l l 蠼深 这些影响因豢髂体上可分为工程地质因素和采矿拽术因素两大类。工程地质圊素包 括围岩的强度及其构造特征，巷道的埋藏深度、煤层特征、地应力的大小方淘、逾下水 以及矿压媳现等；采矿技术因素包括赣道宽度、高度、护巷煤槐鼹度等。 山东辩较犬学硕士掌靛论文 煤巷露者稳定性嚣嫡戮隶分析 2 2 煤巷围岩稳定性分类指标选取的原则和方法 2 2 1 选取原则 确定垂表稳定性分裘摇稼的暴粼包摄双下3 个方嚣： ( 1 ) 重要性原则：分类指标必须是控制巷道围拳稳定性的碰重要因綮，且能反映巷 道工覆蟪攫及矿幽压：孽的特点。 ( 2 ) 独立性原则：分类指标必须具有独立性，每个指标都能反映巷遒围岩结构某一 部分的稳定状态，每个攒拣可班露些嚣袭来综会反映。 ( 3 ) 明确性原则；分类指标简明易懂，含义明确，可以赢按为矿山设计、施工部门 提供决镱攘据，篡骞越前联报的特点。 ( 4 ) 易获取原则：分类指标或所涉及的参数应当容易测定娥获取，鼠易于定擞表示。 2 2 ，2 辘定捆岩稳定性分类撰标的方法 根据分类指标的选取原则，筛选出对巷道围岩穗定性影响壤大的圆素，忽略对稳定 性影响不显著的因素。分析各因素慰巷道固岩稳定性影嫡程度豹方法主凄有数学鲴归统 计方法啪】f 2 1 l 、数值模拟方法 2 3 t ：2 4 1 t 2 ”、模糊聚类分析方法嘲嘲搿、综合分析方法f ”等。 其中数学回归统计方法是又包括一元线性回归统计、多元线性回归统计、多元非线 性回归统计。 ( 1 ) 一元线性回归统计是将嚣因素分别、逐个进行回归分析，得到每个因素与描述 围岩稳定性的指标如顶扳下沉量、两帮醴遥赣、底敛趱的线性关系曲线，对比分析找出 各因素对围岩稳定性影响程度的排序。 ( 2 ) 多元线性回归分析是综合考虑几种因素对赫道变形爨扮综合彩响程度，得到尼 种因素与描述巷道稳定性指标的多元线性回归关系。对比分析得出各因索的排序。 ( 3 ) 多元j 线性回翔分祈与多元线惶翻癌分析的速掰是潮籍方程爨非线性的e 数值模拟方法是选用岩土工程数值分析软件如a n s y s 、f l a c 、2 d 1 3 d - o 等，建立 合理的隧岩势类模型，避避改变参数的傻避行对毙分耩，最轰我密各嚣豢对巷逶嚣衰稳 定性影响程度的排序。 综合分辑方法是综食考虑g , - n 索对巷瀵潮岩稳定性懿影确程痉，跌灌谂帮蜜筏上分 析每种因素的特点，可以综合回归统计和数值分析的结论，最后选取合理的围糟分类指 标。 本文采用综合分析方法进行分类指标的分析。 9 山东科技大学硕士学位论文 煤巷围岩稳定性影响因素分析 2 3 分类因素的综合分析 2 3 1 围岩强度指标 围岩强度指围岩的单向抗压强度，单位m p a 。包括直接顶强度、老顶强度、直接底 强度和煤层强度。围岩强度对巷道的变形和破坏起决定性的作用。巷道围岩强度越高， 围岩变形破坏的程度就越小，巷道越稳定。 2 3 2 巷道埋深 巷道埋深是原岩应力影响范畴，理论分析表明，当巷道围岩处于弹性状态时，围岩 变形量不大，围岩变形量与原岩应力即巷道埋深成线性关系。当围岩应力超过极限状态 产生塑性变形时，围岩变形量与原岩应力的关系可用式( 2 1 ) 表示1 9 1 j 一上堂! ：r o ，s i 。n q 坐生业翼菩 ( 2 1 ) ( 只+ c - c t g 妒) ” 式中p i 为支架阻力； 为圆形巷道半径；矿为围岩的内摩擦角；g 为剪切弹性模量； c 为围岩的粘结力。因此，在围岩破坏后，围岩变形量与原岩应力呈幂指数关系，当围 岩强度较低，内摩探角较小时，围岩变形非常显著。实际上围岩的变形与破坏过程很复 杂，理论分析只能定性地说明。 2 3 3 地应力大小和与巷道的夹角 地应力的大小和与巷道的夹角对巷道围岩的稳定性有着直接的影响，因此将地应力 的大小和与巷道的夹角作为围岩稳定性分类的影响因素之一。 2 3 4 煤层倾角 由于巷道围岩最大主应力方向垂直顶底板，故在煤层倾角不同时，巷道的主要受压 方向和大小也不同。在原岩应力状态下，最大主应力吒与倾角口的关系【9 1 为； 口o = ( c o s 2 口+ r s i n2 口) ( 2 2 ) 式中n 为侧压系数。煤层厚度越厚，回采巷道越不稳定。 2 3 5 矿压显现特征 矿压显现特征包括直接顶初次垮落步距，老顶初次来压步距和老顶周期来压步距三 坐蔓型垫奎堂墅主堂垒丝兰 堡童璺宣塑塞丝墅堕塑鲞坌塑 个方面。 直接顶初次垮落步距可以间接的反应岩体的完整性，因此，将其作为判断巷道围岩 稳定性的指标之一。测取初次垮落步距的要求是冒高大于1 o 1 5 m ，冒高长度大于工作 面全长的i ，2 ，从开切眼的煤柱侧到工作面切顶排柱之间的距离。如果工作面长不足8 0 m 时，可取等效步距，即 d 2 a 彰( 口+ 6 ) ( 2 3 ) 式中d 为等效步距，口，b 分别为实际工作面长度和直接顶垮落步距。 老顶初次来压步距和周期来压步距可以反映上覆岩层运动强度，也是影响回采期间 巷道围岩稳定性的重要指标。 2 3 6 护巷煤柱宽度 护巷煤柱宽度直接影响巷道围岩稳定性，学多专家学者采用了多种方法从不同角度 分析护巷煤柱影响巷道围岩稳定性的程度。本文不再分析，直接把护巷煤柱作为影响巷 道围岩稳定性的主要因素之一。 2 3 7 巷道断面尺寸 巷道断面面积越大，则悬露顶板的范围也越大，在重力和构造应力的作用下。更易 使顶板发生离层现象或弯曲破坏。另外，随着巷道断面积的增大，将导致巷道周围破碎 区的扩大，引起巷道周边位移的增加。因此，将巷道断面积作为分类指标之一。 2 3 8 采煤方法 兖州矿区的厚煤层采煤方法主要有分层综采( 综合机械化采煤) 和综放( 综合机械 化放顶煤开采) 两种。采煤方法的不同也是影响回采巷道围岩稳定性的重要指标之一。 综采和综放开采由于开采的空间有很大差异，从而上覆岩层的运动情况差别较大，一般 来讲，综放开采的回采巷道相对于分层综采开采更不稳定，因此选取采煤方法作为判断 巷道围岩稳定性的分类指标。 2 3 9 其它因素 除了上述的主要因素外，还有地下水、节理裂隙宽度、煤层或顶底板的完整性指数 r q d 值等对巷道围岩稳定性的也有影响。但这些因素不易现场测取或定量表示，所以不 宜作为判断巷道围岩稳定性的分类指标。 竖毋技大学硕士学位论文煤巷围岩稳定性影响因素分析 2 4 分类指标的确定 根据上述分析，可以确定影响巷道围岩稳定性的指标。本文确定的分类指标有1 4 个，具体为直接顶强度、老顶强度、直接底强度和煤层强度、巷道埋深、地应力的大小、 地应力与巷道的夹角、煤层倾角、直接顶初次垮落步距、老顶初次来压步距和周期来压 步距、护巷煤柱宽度、巷道断面尺寸、采煤方法。 在确定了围岩稳定性分类指标之后，就可以建立神经网络模型并进行网络的训练和 测试了。 曼垡塑鼗囊璧燮黧璺篓奎 攥蓥黧堂璺褰挂坌壅塾麴墅塑燕垫塞 3 爨卷嚣老猿定憔分类懿譬零缝两绦模墼 3 1 人工神缝阏络纂本原理 人工季中经嬲络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s a n n ) ，叉弥为并行分布处理模囊( p a r a l l e l d i s t r i b u t e dp r o c e s s i n gm o d e l ) 或连接机制模型( c o n n e c t i o n i s mm o d e l ) ，悬基予模仿人类 太脑的缔构和功能面构成的种信患处理系统或计簿机，它典祷很多与人类智能辎类似 的特点，诸如结构与处理的并行性、知识分布存储、很强的容错性、通过训练学习而具 备适成外部环域的能力、模式识别能力和综含推理自力t 2 6 1 1 2 7 2 s 1 1 2 9 1 1 3 0 1 。 3 3 1 人工神经网络历兜嘲顾 人工神经两络的发展缀历了馥拼的通路，其发臌过程大致可l 鬟概据为l 冀下鲻个簖段： 1 ) 奠基阶段 1 9 4 3 年美酋样经奎物学家w a r r e n m c c u l l o c h 和数学家删托r p i 懒1 ；台写了名建“a l o g i c a lc a l c u l u so fi d e a si m m a n e n ti nn e r v 0 1 l sa c t i v i t y ”的开拓性交章，提出著名盼m p 模型。靛后，1 9 4 9 年心援学家d o n a l ah e b b 3 2 睚“t h eo r g a n i z a t i o no f b e h a v i o r ”书中摄 出了著名的h e b b 学习规则：脑细胞间的通路每当参与某种活动时将梭加强。该兢自口羹 定了释缀网络学霹算法的蒸确。1 9 5 2 年，荚鬻生物学家h o d g k i n 稆h u x l e y 建盘彳著名 的长枪岛贼匿夫辅索非线住动力学微分方程。郎h * h 方裎。1 9 5 6 年u t t l e y 袋鹈了一种 由凳璞单元绥畿静推瑗税，霸戳模援行鸯及条件爱瓣现象。 2 ) 第一次离潮麓 1 9 5 7 年f r a n kr o s e n b t a t t i a 3 提凄熬感籀器( p e r c e p t i o n ) 模型披认为燕最早豹章申经捌 络穰壁，第一次把神经潮络研究鼠缝理论俺谶工程波麓，藏悲了神经掰络貔第一次离潮。 1 9 6 0 车，w i d r o w 彝王薹。裂3 0 提逝了a d a l i n e 嬲终摸型，爰予壹逶应系统。毽们针对线螋 可势的闯惩遴行了磅究，得出期望晦鹰的误差霹髓搜索戮全髑最小馑。意大秘科学家 c a i a n i e l l o 在辜孛经元模黧孛g | 入了不应期特性，提擞了生拯毒枣经元动力学模型掬造历史土 又一 # 常重要懿棒经方程。g r o s s b e r g 麸穰息处理懿是发，研究t 鸯缀织牲、囊稳定性鞠 窦调节搏。n i l s s o n 对多朦机嚣蠢躲接豹广义认知虮俸了糖膊静论述。此阶段的成果足以 表臻棒疑弱终磷究己获得广泛静戏功。 坐至型茎查塑主兰堡丝苎 堡重曼塑堡塞垡坌篓塑塑篓塑竺堕型 3 ) 低潮期 1 9 6 9 年m a r v i nm i n s k y 和s e y m o u rp a p e r t 在合著的“p e m e p t i o n ”书中指出了简单感 知器的严重局限性。由于m i l k y 的悲观结论，以及当时世界上以逻辑推理为研究基础 的人工智能理论和数字计算机的辉煌成就，大大降低了许多人对神经网络研究的热情及 克服理论障碍的勇气，美国及前苏联的一些科研机构纷纷停止对此类项目提供资助，神 经网络的研究陷入了缓慢发展的低潮期。 值得称道的是，仍有少数远见卓识的科学家持之以恒地继续这一领域的研究，也有 一些科学家在此期间新投入到这一领域中。2 0 世纪7 0 年代，g - r r o s s b e r g 3 5 1 提出了自适应 共振理论；芬兰的k o h o n e n 提出了自组织映射理论：日本的福岛邦彦提出了认知机 ( c o g n i 咖n ) 模型，随后又提出了改进型认知机( n c o c o g n i t r o n ) 。另一位日本学者中野 馨提出了联想记忆模型联想机( a s s o c i a t r o n ) ；东京大学的甘利俊一博士一直致力 于用数学理论解释神经网络。 4 ) 第二次高潮 1 9 8 2 年美国加州理工学院物理学家j o h nh o p f i e l d p 6 1 提出了新的神经网络模型一 h o p f i e l d 网络模型。并首次引入了网络能量函数概念，使网络稳定性研究有了明确的判 据，特别是它成功地解决了t s p ( 巡回售货商问题) 后，引起了学术界的广泛重视，标 志着神经网络又一次高潮的到来。同年美日两国联合举办了联合竞争型神经网络会议， 接着日本宣布了“第六代计算机”工程，o r o s s b c r g 对神经网络进行了严格的数学分析a 1 9 8 6 年r u m e l h a r t 和m c c l e l l a n d 及其研究小组提出的p d p ( p a r a l l e l d i s t r i b u t e d p r o c e s s i n g ) 网络思想，为神经网络研究新高潮的到来起到了推波助澜的作用，尤其是他们提出的误 差逆传播学习算法( b a c k - p r o p a g a t i o na l g o r i t h m ) 成为至今影响最大的一种网络学习方 法。 1 9 8 7 年在美国s n o w b i r d s 召开了第一届国际神经网络会议，不久，国际神经网络学 会的正式杂志“n e u r a ln e t w o r k s ”创刊。1 9 8 9 年i e e e 的年会和国际网络学会的年会合 在一起，统一叫“国际神经网络联合会议”( i n t e r n a t i o n a lj o i n tc o n f e r e n c e o nn e u r a l n e t w o r k s ) 。不久又出现了几家关于神经网络的杂志和新闻信札( n e w s l e t t e r s ) a 可查阅 的杂志有：n e u r a ln e t w o r k s ；j o u r n a lo fn e u r a ln e t w o r kc o m p u t i n g ；n e u r a ln e t w o r k r e v i e w ；n e u r a lc o m p u t a t i o n ；t h ei n t e r n a t i o n a lj o u r n a lo f n e u r a ln e t w o r k sr e s e a r c ha n d a p p l i c a t i o n s 。1 9 8 9 年1 0 月，我国在北京召开了一个非正式的神经网络会议，称为神经 网络及其应用讨论会，并印发了一个论文集。1 9 9 0 年1 2 月在北京召开了我国首届神经 1 4 生查壁夔泰兰堡圭堂燕墼奎 塑薰堂兰竖塞篓筮鲞塑塑錾黧垡篓凳 网络学术大会，邀次会上确定今后每年召开一次神经网络学术大会。在南京召开的1 9 9 1 年孛嚣耱经网络学术丈套上成立了中国神经潮络学会。粥年戴串矗裁，搴聿经稻络臻究步 入了一个新的发展时期，方面己有理论在不断深化和得到进步推广，另一方两，新 瓣理论秘方法氇获来终止避其不断嚣拓熬步彼。 5 ) 1 9 9 1 年u c n n ( 国际联合神经网络会议) 会议燕席dr u m e l h a r t 在开幕词中讲到： “穆经瓣络戆发袋己经进入转辑蠡，宅靛藏匿正在不糕扩大，镁壤凡乎包箍各个穷覆”。 进入9 0 年代以聪，神经网络的应用领域更加广泛，如自动控制、语音识别、金融预测等。 枣争经疆络与专家装绕豹结合己残为燕要匏发震趋势，捌懿；美鞫e a t o n 公司裁用枣申经网 络在牵引车制动平衡系统中进行前端信号分类，随后有专家系统提供调节制动系统的建 议，搪经穗终弱理论磷究也更热深入f 3 7 】口目，如网络驹学习算法研究、收敛性分聿厅、稳 定性分析等。同时，新的软件包、加速板、新的芯片和新方法不断出现，使a n n 应用 在速度狸存姥能力方瑟褥劐改善。 3 1 2 人工神经黼络的蒸本结构和计算原联 3 。1 。2 。1a n n 的构成 图3 1 表示出了作为a n n 的熬本单元的神经元模型，它有兰个基本要素 输 入 信 号 连接权 蹦3 1 基本神经元模型 f j g a 1 t h eb a s t en u t o nm o d e l ( 1 ) 一组连接( 对虚于生物神经元静突触) ，逮接强度由番连接土豹较蓬袭嚣，蔽 值为磁裳示激谲，为负表示抑制； ( 2 ) 一个球和荸元，焉手求敬各输入信号酶翻投移( 线瞧组台) ； ( 3 ) 一个非线性激满函数，起非线性映射作用并将神经党输出幅度限制在定范围 l s 山衷科技大学碛士学位论文 煤巷爨岩稳定性势粪的樟经辫鲳摸型 内( 一般限制在( 0 ，1 ) 或( 一1 ，+ 1 ) 之间) 。 蘸矫还有一个瓣僮壤( 或偏置阮= 一最) 。 各单元的作用关系可以用数学公式表达 女= ：。，v i = 月e = “一馥，y t ；妒( u ) ( 3 1 ) 式审：j 。，屯，靠为输入信号，嗨。，：，”k 为神经元e 的教僵，为线性缀合结 象，壤为阙燕，烈为激活丞数，鼓为害申经元k 的输出。 把输入的维数增加一维。则可把阈值仇包括进去。例如 = 芑- ，n ；p 帆) ；- 0 ( 3 2 ) 蓝簸罐加丁一个薪豹涟接，箕输入舞靠= - 1 ( 或+ 1 ) ，较毽秀= 琏e ( 或瓠) ，懿 豳3 2 ( a ) ，( b ) 所示。 激活函数妒( 0 可以有戬下几种形式； 闽德萤数即除梯函数： 这时相应的输出n 为 v 0 v 0 以2 i ou o 其中毪：妻x ，一舔，常藏种神经元蠢m p 模蘩。 j - 1 ( 2 ) 分段线蛙霸数 r l ， 吼= ；c ，删， l o ， 1 6 v t - 1 v 1 v s - 1 ( 3 3 ) 0 可按制其斜率。令一稚常糟的怒鼹鞠照切溺数， = 鼬( i ) = 丽i - e x p ( - v ) 这类菇露平漤鞘澎避髅，势绦籀攀游犍。 3 ，1 1 2 2 用谢国阕艘恭神经瓣绻 l 输鑫 冁 ( 3 。6 ) ( 3 。7 ) 山麓科技大学硕士学位论文 煤巷围岩稳定性分类的神经网络模型 神经元模型用信号流图( s i g n a lf l o wg r a p h ) 表示，则可更清楚的