充填膏体流变参数优化预测模型

作     者：张钦礼 刘伟军 王新民 陈秋松 ZHANG Qinli;LIU Weijun;WANG Xinmin;CHEN Qiusong

作者机构：中南大学资源与安全工程学院湖南长沙410083 

出 版 物：《中南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Central South University:Science and Technology)

年 卷 期：2018年第49卷第1期

页      面：124-130页

核心收录：

学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 0806[工学-冶金工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0815[工学-水利工程] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0703[理学-化学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家科技支撑计划项目(2013BAB02B05)~~ 

主　　题：充填膏体 流变参数 预测模型 影响因素 

摘      要：为了更精确地对充填膏体流变参数进行优化预测,建立主成分分析法(PCA)和改进的BP神经网络(I-BPNN)相结合的优化预测模型。以某金属矿山充填膏体配比实验为基础,利用主成分分析法对充填膏体流变参数影响因素(膏体质量分数、砂灰质量比、料浆容重和坍落度等)进行预处理,得出主成分,再利用改进BP神经网络模型进行预测,最终得到更准确的充填膏体流变参数预测结果。研究结果表明:该模型对充填膏体屈服应力、黏度等流变参数优化预测的相对误差都控制在5%以内,较未经主成分分析的BP神经网络预测结果,经主成分分析后,屈服应力预测相对误差降低0.48%~7.29%和黏度相对误差降低1.67%~6.20%,表明该模型对充填膏体流变参数预测是合理、有效的,屈服应力与黏度的预测精度显著提高,为充填膏体流变参数优化预测提供了一种新思路。