基于粒子群神经网络的膏体充填材料质量预测与设计.pdf

《基于粒子群神经网络的膏体充填材料质量预测与设计》是一篇研究论文，主要探讨了在膏体充填工程中如何运用粒子群优化神经网络进行材料质量预测和设计。膏体充填材料的质量直接影响到采矿工程的成功与否，其性能要求包括早期强度、后期强度、流动性和成本等，这些指标受到多种因素如料浆浓度、胶结料用量、温度、粉煤灰用量和骨料粒度等的影响。 传统的工业试验方法获取数据的方式在决策中存在一定的困难，因为材料质量与影响因素之间的关系是非线性的，难以构建精确的数学模型。神经网络作为一种不需要对象精确数学模型的方法，可以有效地处理这种非线性问题。然而，传统的反向传播（BP）神经网络算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。 文章提出了一种结合粒子群优化算法（PSO）的神经网络模型，以克服BP网络的不足。PSO是一种基于群体智能的全局优化技术，通过粒子间的交互来搜索最优解。在神经网络的学习过程中，引入PSO算法可以加速网络的收敛速度，并避免陷入局部最优，提高预测的准确性。 在膏体充填材料质量预测方面，研究建立了六因素（料浆浓度、胶结料用量、温度、粉煤灰用量、骨料粒度）与四目标（早期和后期强度、流动性、泌水性）的BP神经网络模型。通过调整这些因素，可以预测材料的质量。在设计充填材料时，使用PSO算法来搜索最佳的料浆浓度、胶结料和粉煤灰用量，以满足特定的工程要求，如早期强度和后期强度。 文章的实验结果表明，这种结合PSO的神经网络方法是高效且可行的，不仅能够准确预测膏体充填材料的质量，还可以应用于其他领域的类似问题。这种方法的创新之处在于将两种技术的优势融合，既利用了神经网络的非线性映射和泛化能力，又借助了PSO的全局优化特性，提高了预测和设计的效率。 这篇论文展示了如何运用粒子群优化神经网络来解决复杂的非线性问题，对于膏体充填材料的质量控制和采矿工程的设计提供了新的思路和技术支持。这种结合算法的模型有望在未来的材料科学和工程领域得到更广泛的应用。