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基于人工智能理论的采矿方法选择的研究

作　者: 孙征南
导　师: 李鸿儒
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 采矿方法选择模糊聚类 BP神经网络层次分析法模糊综合评判阶段强制崩落法
分类号: TD802
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 76次
引　用: 2次
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内容摘要

采矿方法的选择是矿山建设和生产的核心内容,寻求安全、高效、经济、合理的采矿方法,是矿山生产建设的迫切需要,也是矿山进行合理规划、经济开采和安全生产的坚实基础。本文以弓长岭二矿区铁矿为研究对象,参考借鉴了国内外类似矿山的成功经验,采用模糊数学优选采矿方法的原理,经过模糊聚类初选采矿方法和模糊综合评判终选采矿方法,确定阶段强制崩落法为该矿区最优采矿方法。并且,将阶段强制崩落法与该矿区现行的无底柱分段崩落法进行了较全面、细致的比较,在指出了各自的合理性的同时,更指出了阶段强制崩落法在矿区未来整体发展中将起到的重要作用。在模糊初选的过程中,将其与Nicholas法进行了比较,并指出了前者在采矿方法优选方面的进步性。权重和隶属度的确定是进行模糊综合评判的重要前提。在确定权系数矩阵时,本文应用了多层次分析法,将定量分析与定性分析相结合,在现有技术条件下,最大程度地满足了采矿方法选择的客观性和科学性的要求；在确定各指标的隶属度矩阵之前,在搜集和筛选了大量地质资料的基础上,利用BP神经网络对矿区生产能力、采矿工效、损失率、贫化率、生产成本和采切比等定量指标进行了预测,为矿山的采场结构布置和综合开采提供了极有价值的参考指标；在处理采场的安全程度、通风条件、熟悉程度、劳动强度和适应程度等定性指标时,采用了模糊二元对比决策中的模糊优先关系排序法,从而将这些模糊关系数量化,以达到求取其隶属度的目的。论文对所采取的方法进行了仿真研究,确定弓长岭二矿区铁矿的采矿方法为“阶段强制崩落法”。并且,结合实际对仿真结果进行了全面的分析。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-21
  1.1 采矿方法选择的概况  11-13
    1.1.1 传统的采矿方法选择技术  11-12
    1.1.2 国内外采矿方法选择技术现状  12-13
  1.2 当代采矿方法选择的步骤和方法  13-15
  1.3 应用数学方法对采矿方法进行优选的条件  15-16
  1.4 模糊数学选择采矿方法的优势  16-18
  1.5 本文的主要工作  18-21
第2章辽宁弓长岭铁矿二矿区开采技术条件  21-27
  2.1 弓长岭铁矿二矿区概况  21
  2.2 矿区地质特征  21-23
    2.2.1 地质概况  21-22
    2.2.2 水文地质条件  22-23
    2.2.3 矿床类型  23
    2.2.4 矿石质量与储量  23
  2.3 矿床开采技术条件及开发利用情况  23-27
    2.3.1 开采技术条件  23-24
    2.3.2 矿床开发利用情况  24-27
第3章利用模糊聚类对采矿方法的初选  27-49
  3.1 类似矿山的开采技术条件及所用采矿方法  27-30
  3.2 采矿方法的初选  30-41
    3.2.1 模糊聚类分析的一般步骤  30-36
    3.2.2 最佳阈值λ的确定  36-41
  3.3 初选采矿方法论证及综合比较  41-46
    3.3.1 盘区阶段连续崩落法  42-43
    3.3.2 阶段强制崩落法  43-44
    3.3.3 垂直中深孔有底柱分段崩落法  44-46
  3.4 Nicholas法与模糊数学采矿方法初选的比较  46-49
第4章基于BP神经网络的采矿方法技术经济指标分析  49-69
  4.1 BP神经网络  49-58
    4.1.1 BP神经元及BP网络模型  50-51
    4.1.2 BP网络的学习  51-54
    4.1.3 BP网络泛化能力的提高  54-56
    4.1.4 BP网络的局限性  56-57
    4.1.5 BP网络设计的基本步骤  57-58
  4.2 应用BP网络进行采矿方法技术经济分析的原因  58-59
  4.3 基于BP神经网络的采矿方法技术经济指标预测模型  59-60
  4.4 仿真结果与分析  60-69
第5章模糊综合评判终选采矿方法  69-87
  5.1 权值矩阵的确定  69-74
  5.2 模糊二元对比决策  74-78
    5.2.1 模糊优先关系排序决策  75-76
    5.2.2 模糊相似优先比决策  76-77
    5.2.3 模糊相对比较决策  77-78
  5.3 模糊综合评判  78-83
    5.3.1 经典的综合评判决策  78-79
    5.3.2 模糊映射与模糊变换  79-80
    5.3.3 模糊综合评判决策的数学模型  80-82
    5.3.4 模糊综合评判决策模型的改进  82-83
  5.4 仿真结果与分析  83-87
第6章结论  87-91
参考文献  91-95
致谢  95-97
附录A  97-101

基于人工智能理论的采矿方法选择的研究

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