基于CSSA-BPNN模型的胶结充填体动态抗压强度预测

充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度，利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验，以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数，充填体动态抗压强度作为输出参数，建立了一种基于Logistic混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化BP神经网络(BPNN)的预测模型，并与传统BPNN和麻雀搜索算法优化的BPNN进行了对比分析。研究结果表明：CSSA-BPNN模型的平均相对误差为4.11％，预测值与实测值之间拟合的相关系数均在0.96以上，模型预测精度高。CSSA-BPNN模型的均方根误差为0.3950 MPa，平均绝对误差为0.3592 MPa，决定系数为0.9952，均优于另外两种预测模型。实现了对充填体动态抗压强度的准确预测，可大幅减小物理实验量，为矿山胶结充填体的强度设计提供了一种新方法。     

基于TSSA-SVR的焦炭质量预测模型研究

摘 要：焦炭质量对高炉冶炼的生产有着极大的影响,建立精确度高、适应性好的焦炭质量预测模型对企业生产具有重要的意义,为解决生产过程中焦炭质量难以实时测量的问题,提出一种基于混沌麻雀搜索算法（TSSA）优化支持向量回归机（SVR）的焦炭质量预测模型。首先采用改进Tent混沌映射初始化种群,加强麻雀搜索算法（SSA）的全局搜索能力,然后利用TSSA对SVR的参数进行优化,有效克服了传统SVR的参数选取问题。选取配合煤中的水分、灰分、挥发分等七项指标作为模型的输入,焦炭质量中的抗碎强度,耐磨强度,反应性、反应后强度四项指标作为模型的输出,依据焦化厂历史生产数据,对TSSA-SVR模型进行实例验证,并与SSA-SVR、SVR模型进行对比分析,实验结果表明,提出的方法具有较好的准确度和适应性,对焦炭生产具有一定的实用价值。     

一种改进的无锚框式金属矿带式输送机异物检测方法

异物检测是保障金属矿带式输送机安全稳定生产的重要前提.针对现有基于机器视觉的异物检测方法存在特征提取能力不足、正负样本不均衡而导致检测精度差的问题,提出一种改进的无锚框式金属矿带式输送机异物检测方法.该方法在池化层引入空洞卷积以增加特征提取的感受野,加强提取异物图像特征细节信息的能力.通过优化训练过程中正负样本的比例,降低算法整体损失函数值,保证异物识别的准确率.最后,对样本数据集进行增强、标注后训练改进模型.试验结果表明,提出的方法对钻根、铲牙和工字钢的检测精度(AP)分别达到80％,95％,98.3％,异物检测的平均精准度均值(MAP)为91.1％,优于现有方法,可为金属矿带式输送机异物检测提供新方法.     

基于蚁群算法的有时间窗车辆调度问题的研究

有时间窗的车辆调度问题（vSPITw）是一个复杂的非线性组合优化问题，一般运用分阶段方法求解。现将蚁群算法应用于车辆调度问题，设计动态确定车辆数和随机搜索路径的新方法，实现车辆数和路径长度的同时优化，并对蚁群算法的信息素更新规则进行了改进，以优化其搜索能力和加快收敛速度。同时给出了算法的实现过程，通过对实例求解，取得了满意的结果。     

矿产资源开发的自适应控制理论研究

利用自适应控制理论，建立了矿产资源开发的自适应控制模型，并对其参数进行了辩识。以铁矿资源开发为例，将年其建投资和矿石产量非分别作为控制量与受控量，建立了铁矿资源开发的输入自校正控制模型。为铁矿资源开发提供了决策依据。     

西部大开发与矿产资源开发利用

结合西部矿产资源的现状，指出了矿产资源开发是西部大开发的主要工作，并分析了陕西省有色金属工业在西部大开发中面临的机遇与挑战。     

基于离散点的不规则巷道断面三维快速重构算法

针对井下巷道三维可视真实化的需求,根据井下巷道三维重构的拓扑结构,以及巷道中线和断面的基础数据,提出了基于离散点的不规则巷道断面三维快速重构算法,采用最短对角线和相邻轮廓线同步前进的协同策略,能够有效地逼近真实的巷道实体。仿真测试表明：该算法性能稳定,能够有效实现不规则断面的井下巷道的三维快速重构。     

基于CiteSpace的深井开采研究可视化分析

随着浅部矿产资源的枯竭,我国地下矿山正转入深井开采,了解国内深井开采的发展脉络和研究现状对相关研究人员和企业部门具有重要的参考意义。以知网(CNKI)收录的中文核心期刊为数据来源,利用CiteSpace软件对深井开采领域的学术论文进行可视化分析,探究深井开采的演变过程及发展趋势,得出以下结论:未来几年深井开采领域的研究将迎来发展高峰;发文作者合作机构多为高校;研究前沿热点为协同开采、胶结充填。研究结果可为我国深井开采的实践和研究提供借鉴。     

基于HGSVMA的露天矿卡车行程时间动态预测研究

针对露天矿卡车在车流规划中的行驶时间预测问题,提出一种基于遗传算法优化SVM参数方法,并考虑卡车状态、速度、载重量以及路面类型、坡度等9个影响因子,构建了基于HGSVMA的露天矿卡车行程时间预测模型。实验选取某大型露天矿卡车调度系统所采集的卡车行程时间进行仿真模拟,并将HGSVMA模型与GS-SVM、PSO-SVM和GA-SVM模型的预测结果进行对比,结果表明,HGSVMA模型预测效果最好,对提高露天矿卡车行程时间预测具有良好的应用前景。     

基于WiFi的煤矿井下生产环境监测系统

通过分析现有井下生产环境监测系统的问题和不足,针对榆林神华能源有限责任公司现状和实际需求,采用C#语言并结合WiFi无线通信技术和无线传感器网络优势,设计了集煤矿井下设备定位、生产环境监测及应急救援于一体的煤矿井下生产环境监测系统。该系统的实施,不仅可以满足矿区高效管理的需要,而且还实现了实时监测煤矿井下现场各环境参数、上位机实时显示预警,为设备高效工作及人员生命安全提供了有力保障。应用测试表明,该系统性能稳定、技术可靠且使用便捷,能满足当前煤矿井下生产监控的实际需要。