简介:采煤工作面的液压支架是承受顶板压力的主体结构,选择支架的主要根据是其将要承受的周期来压荷载。为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量,基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用LSSVM模型进行训练,其中LSSVM预测模型的参数由混沌粒子群算法进行优化。最后,将各LSSVM模型得到的预测分量进行小波重组得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,在某周期下,荷载的时序序列有一定的混沌性。与其他3种模型进行比较,基于小波和混沌优化LSSVM的预测模型得到的最终荷载波的精度更高,收敛性也较好。
简介:在西安市城市丰下道南二环路建萨路面径流采样站,利用自制流量等比例采样装置,采集2009年4—9月的16场降雨路面径流,采用累积曲线法试验研究路面径流中颗粒物的沉降性能和粒径分布,并就降雨特征对径流中颗粒物粒径分布影响进行分析。结果表明,沉降可有效去除颗粒物,沉降60min和2h平均去除率分别为78.4%和86.3%。要达到45%、60%和80%的沉淀去除率,表面负荷应分别为1.1~93cm/min、0.6~5.9cm/min和0.1~2.7cm/min。沉淀去除率每提高10%,表面负荷相应减少13~3倍。径流中颗粒物粒径分布呈宽幅变化,d10、d50、d90分别为3~23ym、17~56ym和40~65μm,表明径流中颗粒物以粒径3~65μm的细颗粒为主。最大降雨强度与颗粒物粒径相关性较强,其他因子与颗粒物粒径相关性不强,降雨强度是影响径流中颗粒物粒径分布的主要因素。