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1 绪论1

1.1 我国煤炭资源生产和利用现状1

1.1.1 我国煤炭资源生产现状1

1.1.2 我国煤炭资源消费和利用2

1.2 发展煤矿巷道支护技术的必要性3

1.3 专家系统的发展历程4

1.4 专家系统在煤矿施工技术中的发展背景6

1.5 专家系统在煤矿施工技术中的研究和应用6

1.6 煤矿专家系统技术研究及应用展望10

2 专家系统及煤矿巷道支护智能设计系统概述13

2.1 专家系统简介及思想13

2.1.1 专家系统简介13

2.1.2 专家系统思想13

2.2 专家系统的特征14

2.3 专家系统的组成及分类14

2.3.1 专家系统的组成14

2.3.2 专家系统基本分类17

2.4 专家系统知识获取21

2.4.1 知识获取的任务21

2.4.2 知识获取的方式22

2.5 专家系统知识表示22

2.6 专家系统的建造24

2.6.1 专家系统的设计24

2.6.2 专家系统的开发24

2.7 煤矿巷道支护智能设计系统概述26

2.7.1 煤矿巷道支护智能设计系统简介26

2.7.2 煤矿巷道支护智能设计系统实现的主要目标26

2.7.3 煤矿巷道支护智能设计系统设计思想27

2.8 煤矿巷道支护智能设计系统分析28

2.8.1 研究任务与目标分析28

2.8.2 需求和可行性分析28

2.9 煤矿巷道支护设计的基本原则和依据29

2.9.1 煤矿巷道支护设计的基本原则29

2.9.2 煤矿巷道支护设计方案决策的依据30

2.10 煤矿巷道支护智能设计系统主要特点31

3 煤矿巷道支护设计方法34

3.1 煤矿巷道支护理论分析法34

3.1.1 悬吊理论分析34

3.1.2 组合梁理论分析35

3.1.3 组合拱理论分析35

3.1.4 最大水平应力理论35

3.1.5 围岩松动圈支护理论35

3.1.6 联合支护理论36

3.1.7 锚杆支护的扩容-稳定理论36

3.2 煤矿巷道支护数值模拟分析法37

3.2.1 数值模拟分析计算方法37

3.2.2 数值模拟分析计算步骤38

3.2.3 动态信息设计法38

3.3 工程类比分析方法38

3.4 巷道支护计算机辅助设计39

3.4.1 计算机辅助绘图39

3.4.2 计算机智能设计40

4 煤矿巷道围岩稳定性智能分类41

4.1 巷道围岩稳定性分类国内外研究现状41

4.1.1 单指标分类方法41

4.1.2 多指标分类方法42

4.1.3 多因素综合单一指标分类方法44

4.1.4 现代数学及人工智能分类方法45

4.2 巷道围岩稳定性分类指标的选定47

4.2.1 围岩稳定性分类指标体系的选择47

4.2.2 围岩稳定性分类指标的确定及取值方法47

4.3 巷道围岩稳定性分类指标权值的确定方法50

4.4 模糊聚类分析方法概述53

4.4.1 模糊聚类分析法的数学原理53

4.4.2 模糊聚类分析法的实现过程54

4.5 煤矿巷道围岩稳定性智能分类计算模型57

4.6 巷道围岩稳定性预测64

4.6.1 模糊综合评判模型65

4.6.2 巷道稳定性类别预测65

4.7 巷道围岩稳定性分类系统操作方法66

4.7.1 聚类中心的实现66

4.7.2 巷道围岩稳定性判定71

5 基于工程类比煤矿巷道支护参数神经网络预测74

5.1 神经网络基本概念及原理74

5.1.1 神经元模型及其组成74

5.1.2 神经元的传递方式74

5.1.3 神经网络的基本结构76

5.2 BP神经网络77

5.3 BP神经网络的改进77

5.4 神经网络在煤矿巷道支护设计中的研究现状79

5.5 基于工程类比煤矿巷道支护智能预测思路的提出80

5.5.1 煤矿巷道支护设计传统工程类比法80

5.5.2 基于工程类比煤矿巷道支护人工智能的应用81

5.6 基于工程类比煤矿巷道支护影响因素82

5.6.1 工程类比法煤矿巷道支护设计智能预测实践基础82

5.6.2 工程类比法煤矿巷道支护设计主要影响因素的确定82

5.7 煤矿巷道支护神经网络预测系统结构设计82

5.7.1 系统人机接口83

5.7.2 预测系统知识库87

5.8 基于工程类比煤矿巷道支护神经网络预测系统建立87

5.8.1 神经网络预测参数确定及模型建立88

5.8.2 基于LM（Levenberg-Marquardt）算法的改进91

5.8.3 煤矿巷道支护参数预测94

5.9 基于神经网络预测系统操作流程96

5.9.1 样本训练96

5.9.2 支护参数预测98

5.10 支护设计神经网络预测系统部分功能代码101

6 基于FLAC3D煤矿巷道支护设计智能优化103

6.1 FLAC3D概述及其在煤矿中的应用103

6.1.1 FLAC3D简介103

6.1.2 FLAC3D在煤矿巷道设计中的应用现状104

6.2 基于FLAC3D煤矿巷道支护优化系统总体设计105

6.2.1 系统需求分析105

6.2.2 系统结构设计105

6.2.3 系统功能设计108

6.3 数值模拟方案优化的实现112

6.3.1 基于知识库和人工修正的参数获取112

6.3.2 FLAC3D子系统自动建模和脚本建立113

6.3.3 模拟结果的分析与优化117

7 煤矿巷道支护矿图辅助绘制系统119

7.1 矿图智能绘制系统概述119

7.2 绘图子系统总体设计119

7.2.1 人机交互界面设计119

7.2.2 绘图系统结构设计120

7.2.3 绘图系统功能模块121

7.2.4 工程图形要素确定124

7.2.5 绘图系统操作流程127

7.2.6 绘图系统适用条件128

7.3 绘图系统的实现128

7.3.1 AutoCAD二次开发技术128

7.3.2 函数建立和实现功能128

7.3.3 系统设计算法129

7.4 绘图系统知识库132

7.5 绘图系统工程应用132

7.5.1 -850二采回风上山132

7.5.2 1202E回风巷（车场）132

8 煤矿巷道支护智能设计系统知识库与推理机建立134

8.1 系统知识库的建立134

8.1.1 系统知识库功能134

8.1.2 系统知识库设计134

8.1.3 系统知识库知识来源135

8.1.4 系统知识的分析和获取135

8.1.5 系统知识的表示138

8.1.6 系统知识的存储139

8.1.7 系统知识库的管理141

8.2 煤矿巷道支护智能设计系统推理机设计142

8.2.1 系统推理机设计的要求142

8.2.2 系统推理机控制策略的实现143

8.2.3 系统推理方式144

8.2.4 系统推理机制145

8.2.5 煤矿巷道支护智能设计系统推理机的建立148

9 煤矿巷道支护智能设计系统工程应用149

9.1 霍州煤电三交河煤矿2-6011巷149

9.1.1 2-6011巷地质及支护概况149

9.1.2 系统工程应用151

9.2 霍州煤电辛置矿10-4151巷158

9.2.1 10-4151巷地质及支护概况158

9.2.2 系统工程应用159

9.3 霍州煤电李雅庄矿6031巷165

9.3.1 6031巷地质及支护概况165

9.3.2 系统工程应用168

9.4 邯郸矿业云驾岭矿12808工作面运巷173

9.4.1 12808工作面运巷地质及支护概况173

9.4.2 系统工程应用175

9.5 汾西矿业新柳矿231121运巷181

9.5.1 231121运巷地质及支护概况181

9.5.2 系统工程应用182

9.6 系统智能设计结果对比分析187

参考文献188