露天矿最终边坡角的BP神经网络预测及数值模拟验证.pdf

露天矿最终边坡角的BP神经网络预测及数值模拟验证.pdf

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1、第65卷第3期有色金属(矿山部分)dol:10.3969/J.issn.1671—4172.2013.03.018露天矿最终边坡角的BP神经网络预测及数值模拟验证苗明义(长沙有色冶金设计研究院有限公司,长沙410011)摘要:利用专家调查表的方式分析露天矿山边坡稳定性的主要影响因素,确定网络模型的输入层神经元。研究BP神经网络的结构和输出方式,对神经网络模型进行优化,并收集大量矿山稳定边坡的相关参数作为样本库,建立神经网络预测模型,将该模型用于某大型深凹露天矿山最终边坡角的预测。根据预测边坡角参数,采用suRPAc—MID

2、As~FIAC多软件组合的方式,创建逼真的矿山边坡稳定性三维数值计算模型并进行模拟分析,结果表明,模型预测的边坡角满足设计要求。关键词:露天矿山;最终边坡角;BP神经网络;数值分析中图分类号:TD854.6文献标志码:A文章编号:1671—4172(2Ol3)03~0070—05BPneuralnetworkpredictionandverificationwithnumericalsimulationinultimatepitslopeofstripmineMIA0Mingyi(ChangshaEngineering&R

3、esearchInstituteLtd.ofNonferrousMetallurgy,Changsha410011,China)Abstract:Bythemethodofexpertquestionnaire,mainfactorswhichimpactslopestabilityofopenpitmineareanalyzed,andtheinputlayersofthenetworkmodelaredetermined.BPneuralnetworkstructureandoutputmodearestudied,a

4、ndneuralnetworkmodelhasbeenoptimized.Withthesampledatabasecontainsalargenumberofparameterscollectedfromexistingmineswithstableslope,aneuralnetworkpredictionmodelisestablishedwhichisusedtopredictthefinalslopeangleofaopenpitmine.Accordingtotheslopeangleparameters,us

5、ingmulti—softwarecombinationincludingSURPAC,MIDASandFLAC。。tocreateathree-dimensionalnumericalcalculationmodeofmineslopestabilityandsimulationanalysis,theresultshowsthattheslopeanglepredictedbytheBPneuralnetworkmodelmeetsthedesignrequirement.Keywords:stripmine;ulti

6、matepitslope;BPneuralnetwork;numericalsimulation露天矿山最终边坡角的选取与安全生产和经济于一个新设计矿山,尤其存在多种边坡分区情况时,效益密切相关:边坡角设计过小,将增加剥岩量,从需进行多种可能角度及组合方案下的力学计算,_T而影响矿山的经济效益;边坡角设计过大,则造成边作量巨大。因此,寻找一种能够综合众多因素且能坡的失稳,从而严重影响矿山的安全生产_1]。常充分搜索因素间关联性的边坡角快捷预测及验证方用的露天矿最终边坡角确定方法有工程地质类比法十分必要。法、计算力学分析法等

7、。其中工程地质类比法主要自20世纪8O年代中期开始,人工神经网络理根据矿山地质、水文情况、边坡高度等指标作为对比论和应用研究在世界范围内兴起口。神经网络系统参数进行边坡角选取,该法很大程度上取决于设计是一种高度自适应的非线性动力学系统,可通过大者的工作经验和工程间的可比性,不能识别边坡系量样本的学习来抽取隐含在样本中的因果关系,擅统的复杂性,缺乏理论依据。计算力学分析法存在长处理随机的、包含众多因素的非线性问题。复杂计算过程繁琐、对理论知识水平要求高等问题,且对边坡岩体工程失稳灾害属于非线性动力学问题,因此适合采用人工神经

8、网络的方法。数值模拟方作者简介:苗明义(1965一),男,高级工程师,采矿工程专业,主要从法是进行边坡稳定性分析计算的重要手段之一,事矿山开采设计及咨询工作。对于岩质边坡多采用拉格朗日元法,该法注重对第3期苗明义:露天矿最终边坡角的BP神经网络预测及数值模拟验证71岩体稳定性变化整体过程的分析,更能体现

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