简介:落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系.人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法.基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究.结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快;该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路.
简介:目前我国高速公路能见度监测主要依靠能见度观测仪,该方法覆盖区域有限且成本较高,而我国高速公路图像采集设备应用广泛,因此提出了一种基于监控视频图像测量雾天能见度的方法。该方法将图像进行分窗格处理,通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的亮度均方差特征矩阵,建立BP神经网络修正线性残差组合模型。结果表明:残差修正模型监测效果优于单一线性回归模型,残差修正模型的决定系数R2为0.977;在光线充足的情况下,残差修正模型的相对误差在10%以下,模型精度相对稳定;最后应用此方法监测高速公路雾天能见度,模型的正确率在80.48%以上。验证了用该方法测量雾天能见度具有可行性和有效性。
简介:隧道通风数值计算中定义壁面粗糙程度的参数由粗糙高度和粗糙常数构成,参数的选取很难利用数学推导的方式进行研究。依托衢宁铁路鹫峰山隧道的施工通风项目,采用数值模拟并结合现场实测数据研究了隧道内壁面粗糙度的评定方法、取值和工程应用。结果表明:隧道壁面平均粗糙高度由隧道内实际开挖轮廓线和设计开挖轮廓线之间包络的面积与取样长度的比值确定,计算得到了隧道横断面平均粗糙高度为0.191m,纵向平均粗糙高度为0.231m;建立了粗糙常数Rc与粗糙单元间距、形状的关系,同时得到基本模型对应的Rc计算公式;基于典型理想壁面模型,以原模型面积减去理想模型的面积(绝对值)除以原模型面积所得值最小定义了最优简化模型,提出了关于壁面粗糙常数取值的计算方法,并以此计算出鹫峰山隧道壁面粗糙常数Rc为0.46。最终根据Rh和Rc的取值,采用三维数值模拟,分析了隧道内CO质量浓度不同时间段的分布规律。由于压入式通风自身的缺陷(无法突破长度瓶颈),且受现场布置及施工方式所限,通风距离超过3000m很难满足施工条件的需要,无法达到规定的洞内作业环境条件。因此,急需对现有的通风方式进行优化和调整。
简介:介绍了一种基于多媒体处理器DM643的高清晰度网络摄像机硬件设计方案,该方案应用了高分辨率CMOs图像传感器,图像分辨率最高可达三百万像素,采用了以太网供电等技术,便于工程安装,通过嵌入式软件编程,实现了H.264、MPEG4等多种视频编码算法!以及图像分析和识别等功能,可广泛用于各种视频监控和视频分析场合.