换一批似膏体充填材料配比的BP网络优化方法
Mixing Proportion of Paste-like Filling Material based on Back-propagation Neural Network
摘要为了探究似膏体充填材料各组分对材料性能的影响及最优配比,以实验室做的16组配比试验数据为样本,建立了材料组分等因素与分层度、塌落度及长期强度之间的5-10-3 BP网络模型,并利用该模型搜索的最优配比方案进行现场试验.结果表明:建立的网络模型最大相对预测误差为6.08％;胶结料与骨料共同决定充填体的强度;高比例煤矸石配以精确比例的胶结料和细骨料可形成强结构充填体;当粉煤灰掺量为水泥质量的3～4倍,河砂掺量约等于煤矸石质量时,材料的综合性能最好;利用优化后的材料配比方案进行巷旁充填,巷道围岩变形较小且较稳定.
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分类号
TD853
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-1250.2016.03.008
发布时间
2016-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金项目（51274133,51474137）；
矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地开放基金项目（MDPC2013KF12）
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