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巷道围岩稳定性预测与控制

《巷道围岩稳定性预测与控制》是1999年中国矿业大学出版社出版的图书,作者是刘传孝等。

巷道围岩稳定性预测与控制基本信息

巷道围岩稳定性预测与控制作品目录

目录

上篇 基础理论篇

第一章 绪论

第一节 以岩石强度为代表的分类方法

第二节 地质力学分级方法

第三节 围岩稳定性评判方法

第四节 巷道围岩稳定性预测与控制新途径

第二章 采动支承压力与巷道围岩应力环境分析

第一节 影响巷道稳定性力源分析

第二节 采动支承压力及显现特征诊断

第三节 基础对支承压力分布的影响

第四节 反弹与支承压力变化

第五节 受采动影响巷道应力环境分析

第六节 采动影响的定量评价分析

第三章 不同应力环境对巷道围岩稳定性的影响

第一节 非关联塑性流动准则

第二节 有限元与边界元耦合原理

第三节 重力型原岩应力场内巷道围岩的稳定性

第四节 受采动影响巷道围岩的稳定性

第五节 构造应力场内巷道围岩稳定性

第六节 深部软岩跨采巷道变形实测研究

第四章 不同围岩结构组合巷道变形破坏规律

第一节 拉格朗日元法原理

第二节 回采巷道围岩结构稳定性分析

第三节 回采巷道层位选择

第四节 准备巷道围岩结构稳定性分析

第五节 不同应力环境下准备巷道层位选择

第五章 节理围岩稳定性分析

第一节 引言

第二节 离散元模拟节理岩体的思路

第三节 锚杆加固节理围岩计算模式

第四节 锚杆加固节理围岩模拟分析

第五节 破碎围岩与新奥法

第六章 巷道围岩破坏范围的雷达探测研究

第一节 雷达探测原理及方法

第二节 巷道围岩破坏范围探测

第三节 准备巷道两帮破坏范围回归分析

第四节 受采动影响巷道两帮破坏范围回归分析

第五节 两帮与顶底板之间的破坏关系

第七章 巷道围岩稳定性模型识别

第一节 神经网络动力学特性分析

第二节 巷道围岩稳定性类别的BP神经网络识别模型

第三节 回采巷道分类指标的神经网络聚类分析模型

第四节 软岩类型的模糊综合评判模型

第五节 锚固回采巷道围岩稳定性最优模糊识别模型

下篇 控制与应用篇

第八章 锚固机理与参数分析

第一节 巷道围岩深部变形特征

第二节 锚杆加固的基本机理

第三节 复合顶板锚固力学形态分析

第四节 锚杆参数与围岩稳定性

第九章 巷道围岩稳定性控制

第一节 巷道围岩稳定性判定方法

第二节 锚杆、锚索种类

第三节 锚固设计的原则与方法

第四节 华丰矿―920m岩石集中巷锚固设计

第五节 济宁二号煤矿“三软”顺槽锚固设计

第六节 荆各庄矿1111工作面运输巷锚固设计

第十章 巷道围岩稳定性控制与预测专家系统

第一节 概述

第二节 GSCP―ES系统知识库

第三节 GSCP ES系统推理机制

第四节 GSCP―ES系统解释与反馈机制

第五节 GSCP ES应用初步

参考文献

2100433B

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巷道围岩稳定性预测与控制造价信息

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  • 2台
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  • 中高档
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  • 2020-09-10
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药品稳定性试验箱

  • 型号规格:222ECO;材料:钢塑;外形尺寸(mm):760×790×1760;电量(kW):220v 2.1kW.
  • 2台
  • 2
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2020-09-10
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稳定性试验器

  • SYD-0655
  • 7680台
  • 1
  • 普通
  • 不含税费 | 不含运费
  • 2015-09-29
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巷道围岩稳定性预测与控制作者介绍

谭云亮博士,教授,现任山东矿

业学院矿压研究所巷道与深部

地压研究室主任。1964年出生

于山东临朐,1985年毕业于山

东矿业学院采矿工程系,1988

年毕业于山东矿业学院矿压研

究所获硕十学位,1996年毕业

于东北大学获矿山工程力学博

士学位。主持或参加国家自然

科学基金、国家科技攻关、山东

省科学基金、煤炭科学基金等

项目20项,获得省部级科技进

步奖励3项,出版著作3部,公

开发表学术论文70篇。现兼任

中国煤炭劳动保护科技学会顶

板灾害防治专业委员会秘书

长、山东岩石力学与工程学会

理事、中国岩石力学与工程学

会软岩专业委员会委员等职。

刘传孝,工程师,1970年出生

于山东郯城,毕业于山东矿业

学院;现任山东矿业学院科长;

主要从事矿山压力及工程探测

等方面的科研与学院科技成果

管理工作;作为第二完成人参

与煤炭科学基金和国家自然科

学基金项目各1项;完成横向

科研项目20余项;获部级科技

进步三等奖1项;发表学术论

文20余篇;合作出版全国高等

学校规划教材1部。

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巷道围岩稳定性预测与控制常见问题

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巷道围岩稳定性预测与控制文献

煤矿巷道围岩稳定性与适时支护分析 煤矿巷道围岩稳定性与适时支护分析

煤矿巷道围岩稳定性与适时支护分析

格式:pdf

大小:187KB

页数: 2页

煤矿巷道围岩稳定性与适时支护分析——巷道开挖后围岩发生位移变形,需采用支护加固,以阻止围岩强度进一步衰减,通过对确保围岩稳定的定性和定量分析,证明适时支护对围岩稳定的重要性, 同时,阐述了实际支护过程中如何界定适时支护的一般性原则,具有普遍的...

矿山巷道围岩稳定性数值模拟分析 矿山巷道围岩稳定性数值模拟分析

矿山巷道围岩稳定性数值模拟分析

格式:pdf

大小:187KB

页数: 2页

为判定矿山地下采矿巷道围岩稳定性,得出较为可靠的结果,文中运用FLAC3D有限差分软件对采矿巷道进行模拟计算,得出在有支护和无支护条件下的变形值;根据《采矿设计手册》中的变形量的上限值,判定采矿巷道围岩在没有支护的条件下是稳定的,不需要进行支护。

深部软岩巷道围岩稳定性分析与控制技术内容简介

《深部软岩巷道围岩稳定性分析与控制技术》系统地介绍了作者近年来在深部软岩巷道围岩稳定性分析与控制技术方面的研究成果。全书共分8章,详细论述了深部软岩巷道围岩的变形破坏特征、变形破坏机理以及巷道围岩稳定性控制技术。主要内容包括:深部软岩巷道围岩变形破坏特征分析、深部软岩巷道地应力实测分析、深部软岩巷道围岩岩性与破坏机理分析、深部软岩巷道围岩松动圈实测分析、深部软岩巷道围岩稳定性控制技术、深部软岩巷道稳定性控制数值分析、深部软岩巷道围岩稳定性控制效果分析等。

《深部软岩巷道围岩稳定性分析与控制技术》可供采矿工程、矿井建设工程、岩土工程、地下工程等专业的研究生和科研人员参考,也可供从事以上专业设计和施工的工程技术人员参考。

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连续预测控制预测控制

连续预测控制预测控制算法框图

虽然预测控制有许多算法,一般的意义上说,它们的原理都是一样的,算法框图如图1所示:

连续预测控制预测控制三个基本原则

(1)预测模型

预测控制是一种基于模型的控制算法,该模型被称为预测模型。对于预测控制而言,只注重模型功能,而不是模型的形式。预测模型是基于对象的历史信息和输入,预测其未来的输出。从方法论的角度来看,只要信息的收集具有预测功能,无论什么样的表现,可以作为预测模型。这样的状态方程、模型传递函数都可以用来作为一个传统的预测模型。例如线性稳定对象,甚至阶跃响应、脉冲响应的非参数模型,,都可直接作为预测模型。此外,非线性系统,分布式参数系统模型,只要具备上述功能也可以在这样的预测控制系统中时用来作为预测模型。因此,预测控制打破了严格的控制模型结构的传统要求,可按照功能要求根据最方便的信息集中方式基础建模。在这种方式中,可以使用预测模型为预测控制进行优化,.以提供的先验知识来确定什么样的控制输入,从而使下一次受控对象的输出变化与预定的目标行一致。

(2)滚动优化

预测控制是一种基于优化的控制,但其控制的输入不是根据模型和性能指标一次解决并实现它,而是在实时的时间里来滚动优化解决。在每一步的控制中,定义从目前到未来有限时域的最优化问题,通过参数优化求解时域的最优控制输入,但是只有真正的即时输入控制才给予实现。到下一个控制周期,重复上述步骤,整个优化领域向前一步滚动。在每个采样时刻,优化性能指标只涉及从现在到未来有限的时间,并且下一个采样时刻,优化时段向前推移。因此,预测控制全局优化指标是不一样的,在每一个时刻有一个相对该时刻的优化指标。因此,预测控制的优化不是一次离线进行,而是在线反复进行,这是滚动优化的意义,预测控制的这一点也是不同于传统最优控制的根本。

(3)反馈校正

基础的预测模型中,对象的动态特性只有粗略的描述,由于实际系统中有非线性、时变、模型不匹配、干扰等因素,基于相同模型的预测,与实际情况是无法完全匹配的,这需要用其他手段补充预测模型和实际对象的误差,或对基础模型进行校正。滚动优化只有建立在反馈校正的基础上,才能体现其优越性。因此,通过预测控制算法的优化,确定一系列未来的控制作用,为了防止模型失配或环境干扰引起的控制措施对理想状态造成的影响,这些控制没有完全逐一实现,只实现即时控制作用。到下一个采样时间,首先监测对象的实际输出,并使用此信息在预测模型的基础上进行实时校正,然后进行新的优化。因此,预测控制优化不仅基于模型,并使用了反馈信息,从而构成一个闭环优化。

连续预测控制预测控制基本特征

(1)预测控制算法利用过去,现在和未来(预测模型)的信息,而传统的算法,如PID等,只取过去和现在的信息;

(2)对模型要求低,现代控制理论难以大规模应用于过程工业,重要原因之一就是对模型精度过于苛刻,预测控制成功地克服这一点;

(3)模型预测控制算法具有全局滚动优化,每个控制周期持续的优化计算,不仅在时间上满足实时性要求,还通过全局优化打破传统局限,组合了稳定优化和动态优化;

(4)用多变量控制思想来取代单一的可变控制传统手段。因此,在应用到多变量的问题时,预测控制通常被称为多变量预测控制;

(5)最重要的是能有效地处理约束。因为在实际生产中,通常将制造过程工艺设备的状态设置为在边界条件(安全边界,设备功能边界,工艺条件边界等)上操作,该操作状态下,操作变量往往产生饱和以及被控变量超出约束的问题。所以可以处理多个目标,有约束控制能力成为一个控制系统长期、稳定和可靠运行的关键技术。

连续预测控制预测控制种类

1978年,Richalet等首先阐述了预测控制的思想,预测控制是以模型为基础,采用二次在线滚动优化性能指标和反馈校正的策略,来克服受控对象建模误差和结构、参数与环境等不确定因素的影响,有效的弥补了现代控制理论对复杂受控对象所无法避免的不足之处。

预测控制自发展以来,算法种类非常繁多,但按其基本结构形式,大致可以分为三类:

(I)由Cutler等人提出的以非参数模型为预测模型的动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control, DMC), Rauhani等人提出的模型算法控制(Model Algorithmic Control,MAC).这类非参数模型建模方便,只需通过受控对象的脉冲响应或阶跃响应测试即可得到,无须考虑模型的结构与阶次,系统的纯滞后必然包括在响应值中。其局限性在于开环自稳定对象,当模型参数增多时,控制算法计算量大。

(2)与经典的自适应控制相结合的一类长程预测控制算法(Generalized Predictive Control, GPC).这一类基于辨识模型并且有自校正的预测控制算法,以长时段多步优化取代了经典的最小方差控制中的一步预测优化,从而适用于时滞和非最小相位对象,并改善了控制性能,具有良好的鲁棒性。

(3)基于机构设计不同的另一类预测控制算法:包括由Garcia提出的内模控制(Internal Model Control, IMC), Brosilow等人提出的推理控(Inference Control)等。这类算法是从结构上研究预测控制的一个独特分支。

以上述典型预测控制为基础结合近几年发展起来的各种先进控制策略,形成了一些先进的预测控制算法,包括极点配置预测控制、解祸预测控制、前馈补偿预测控制、自适应预测控制,鲁棒预测控制等。本文重点研究自适应预测控制,即基于自适应双重控制的预测控制算法。

另外,诸如模糊预测控制,神经网络预测控制等智能预测控制算法的发展为解决复杂受控系统提供了强有力的支持。

许多新型的预测控制层出不穷,如预测函数控制、多速率采样预测控制、多模型切换预测控制,有约束预测控制等。预测控制的算法种类越来越多,预测控制的性能在不断改善,使其更好的应用在工业实际中。

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预测PI控制简介

预测PI控制预测控制

预测控制约产生于 20 世纪 70 年代后期,是一类极具潜力的新型计算机控制算法。模型预测控制是预测控制的一种,简称为 MPC,它基于对象的阶跃或者脉冲响应模型,控制策略分为三步:滚动优化、多步测试和反馈校正。核心思想是:可以更具系统的阶跃响应或者脉冲响应得到特定输入在整个时间范围内的输出,那么反过来,想要得到特定的输出,便可以解算出特定的输入。MPC的主要特点是:多样的预测模型,时变的滚动优化,鲁棒的在线校正。预测控制算法面向工业复杂的过程对象,在实际工业生产过程中得到了广泛应用 。

预测PI控制预测PID控制

Haggland 于 1992 年提出预测 PID 控制器的思想。此后,预测 PID 控制算法得到了逐步的发展与完善,许多复杂的控制系统成功验证了预测 PID 算法的有效性。当前为止,预测 PID 控制算法可以归纳为以下两种:

(1) PID 控制器具备预测功能。从本质上推理,这类控制器是 PID 控制器,是由广义预测控制(GPC)算法设计而成。从结构上导出,这类控制器是采用模型预测控制与 PID 结合,模型预测控制使控制器输出值不精确,需要结合 PID 的反馈,对输出值进行校正。(MPC)算法依据一些先进控制机理,如广义预测原理,内模原理,模糊理论,遗传算法和人工智能原理来设计控制参数,从而使控制系统具有预测功能。

(2) 控制器融合 PID 算法和预测 PI 算法。这种控制器包括 PID 控制器和预测控制器,PID 控制器保留着传统控制器对模型精度要求不高的优点,而与过程的滞后时间没有关系,而预测控制器则主要依赖控制过程的滞后时间常数,根据以前的预估控制量预测当前所需的控制作用 。

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