国家自然科学基金(50508007) 作品数:17 被引量:149 H指数:6 相关作者: 姜谙男 张娇 梁冰 赵德孝 唐春安 更多>> 相关机构: 大连海事大学 东北大学 辽宁工程技术大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中国博士后科学基金 “十一五”国家科技攻关计划 更多>> 相关领域: 建筑科学 矿业工程 理学 一般工业技术 更多>>
基于粒子群算法和FLAC的洞室围岩参数反分析 被引量:4 2007年 围岩参数优化反分析需要多次正向计算,计算效率较低;优化程序与正向数值计算程序耦合需要大量开发工作。针对这些问题,将收敛快速的全局优化算法——粒子群算法和FLAC数值方法相结合,提出一种新的围岩参数识别方法,探讨该方法的原理和流程,并利用FLAC3D的内嵌语言——FISH编写程序。算例证明该方法收敛快速,分析精度高,是一种围岩参数识别的好方法。 姜谙男 茹忠亮 张娇关键词:粒子群算法 FLAC 反分析 无底柱崩落采矿大断面结构参数的数值模拟研究 被引量:10 2008年 针对金山店铁矿亟需确定的大断面结构参数问题,采用东北大学研制的SLS崩落放矿模拟系统和ITASCA公司的岩土工程软件FLAC3D,对该矿三期的采场结构参数进行了模拟分析和研究。数值放矿试验表明,崩矿步距对矿石回收指标影响较大,崩矿步距3.5~4.5m更有利于指标回收,兼顾爆破参数因素时推荐为3.5m。通过进路群开挖的数值模拟,并对开挖过程围岩的位移、应力和塑性区进行分析,发现开挖后塑性区范围不大,巷道具有良好的稳定性。因此,拟采用的进路参数从矿石回收指标和巷道稳定性方面看是较合理的方案。 姜谙男 赵德孝 王水平 柳小波关键词:无底柱崩落法 结构参数 围岩稳定性 东坪金矿采空区开挖过程的三维有限元数值模拟 被引量:15 2006年 结合东坪金矿南山采区1号空区的工程实际,采用Plaxis 3D Tunnel对其建立三维数值模型,并对其不同开挖顺序的开挖过程进行数值模拟。通过对开采过程中的地压活动规律和围岩稳定性进行分析,论证了地下采空区开挖方案的可行性,揭示了采空区不同开挖阶段应力的集中部位和围岩的潜在破坏部位。计算表明该空区由上向下开挖顺序较为有利,其开挖过程总体可以保持稳定,但也存在不安全隐患。计算结果对该矿山的安全生产具有指导意义。 张娇 姜谙男 易南概 赵德孝关键词:三维有限元 数值模拟 稳定性分析 TUNNEL EXCAVATION MECHANICS RESPONDING SENSIBILITY PARAMETERS ANALYSIS BASED ON SEEPAGE-STRESS COUPLING 3D MODEL <正>The tunnel excavation in underground water environment destroys the balance of the original seepage field a... JUN XING and JING-PING QIU School of Resources & Civil Engineering文献传递 基于粒子群最小二乘支持向量机的瓦斯含量预测 被引量:13 2009年 针对经验模型与确定性模型在应用中受到限制问题,采用基于统计学习理论的支持向量机对经验数据进行学习,建立瓦斯含量与其影响因素之间的映射模型,从而实现煤层瓦斯含量预测。支持向量机的惩罚因子和核参数取值不同将会明显影响其预测的精度,支持向量机本身也没给出解决的办法,引入粒子群算法自动搜索支持向量机参数。该方法克服了神经网络过学习问题和支持向量机人为选取参数的盲目性问题。通过对某矿区样本的学习预测研究,表明该方法可取得良好的预测效果,具有较好的适应性。 姜谙男 梁冰 张娇关键词:粒子群算法 最小二乘支持向量机 瓦斯含量 NUMERICAL SIMULATION OF UNLOADING VELOCITY INFLUENCING STABILITY OF SOLID FLUID SURROUNDING ROCK <正>The rock mass of underground engineering excavation is a dynamic effect problem,especially in geological zo... AN-NAN JIANG Institute of Highway and Bridge文献传递 地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机方法 被引量:27 2006年 采用粒子群算法优化支持向量机参数,建立了地下水化学特征组分识别的粒子群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和粒子群快速全局优化特点,通过对水源样本的学习,可以快速自动建立典型离子化学组分含量与其所属岩层类别之间的映射关系. 姜谙男 梁冰关键词:地下水 粒子群优化 支持向量机 基于PSO-SVM非线性时序模型的隧洞围岩变形预报 被引量:43 2007年 现场量测获得的围岩变形信息,从宏观上反映了地下洞室围岩-支护系统力学性态变化。为克服人工神经元网络方法过学习问题,提出了一种新的预测地下洞室围岩变形的粒子群支持向量机方法,用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和预测推广能力。利用这种非线性智能预测方法,基于监测数据滚动预测围岩变形,可以及时优化和调整施工步序,保证洞室的稳定性。将该方法用于清江水布垭电站地下厂房的围岩收敛变形预测,获得了令人满意的预测效果。 姜谙男关键词:围岩变形 时间序列预测 粒子群优化算法 支持向量机 基于遗传支持向量机的地下工程裂隙岩体注浆量预测 提出了地下工程裂隙岩体注浆量预测的遗传支持向量机方法,通过支持向量机对实际注浆数据样本进行学习.建立注浆量及其影响因素之间的非线性映射关系,基于这种关系实现注浆量的预测。模型建立过程中,考虑到支持向量机惩罚因子和核参数对... 姜谙男 梁冰关键词:裂隙岩体 支持向量机 遗传算法 文献传递 基于三维数值模拟-SVM非线性模型的大型洞室群围岩参数进化识别 被引量:3 2006年 对于大型洞室群工程,基于三维数值模型进行力学参数识别具有重要意义,但三维数值模拟正算过程需消耗大量时间,且解容易限于局部最小,传统优化方法受到限制。为解决上述问题,本文在已有研究基础上,引入支持向量机和遗传算法,提出了一种新的力学参数识别方法———基于三维数值模拟-SVM非线性模型的洞室围岩参数进化识别方法。将该方法应用于清江水布垭电站地下厂房工程的围岩参数识别,获得了令人满意的效果。 姜谙男关键词:岩土力学 三维数值模拟 大型洞室群