周宣赤
- 作品数：22 被引量：80H指数：5
- 供职机构：北京理工大学更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划爆炸科学与技术国家重点实验室开放基金北京市属高等学校人才强教计划资助项目更多>>
- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术环境科学与工程理学更多>>
- 粒子群投影寻踪算法在岩爆预测中的应用
- 岩爆是深部高地应力区地下岩体工程中的主要工程地质灾害之一，对其发生及烈度预测是一个复杂的不确定系统问题。选取洞室最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、脆性系数和弹性能量指数作为判别指标，通过粒子群优化算法和投影寻踪算法建...
- 周宣赤白春华王仲琦林大超
- 关键词：岩爆预测
- 文献传递
- 顶板压力预报机制研究
- 应用支持向量机对小样本预测具有良好的泛化能力和自适应多模态算法的自适应特性，提出了煤矿顶板压力实时预报的智能模式识别方法。通过已测的顶板压力数据，利用自适应多模态算法对其进行模态分解得到多个模态函数，并把得到的多个模态函...
- 周宣赤白春华林大超王仲琦
- 关键词：顶板压力煤矿开采实时监测安全生产
- 基于HHT方法分析装药结构对爆炸地震波能量的影响
- 炸药岩土中爆炸作用过程及相关效应是国内外研究者关心的工程问题,研究内容主要涉及爆破工程、地下空间开发及地球物理勘探等领域.炸药在满足工程需要的同时,爆炸产生的地震波也会对一定区域内的人员、仪器设备及建筑结构产生不利影响....
- 陈健周宣赤曾一鑫白春华
- 关键词：装药结构地震波能量
- 基于未确知属性层次的井下作业环境综合评价被引量：5
- 2010年
- 煤矿井下作业环境对煤矿安全有着重要的影响,文章运用属性层次分析法确定井下作业环境的瓦斯体积分数、粉尘、温度、湿度、风速、有害气体、噪音、作业空间等8个因素指标权重,建立了基于未确知理论的井下作业环境综合评价模型。结合山西某煤矿的具体实际,在面向对象的程序设计语言VC++6.0和数据库SQLserver2000环境下,运用ProEssentials图形组件实现了瓦斯体积分数曲线和井下作业环境综合评价曲线的显示,其应用前景良好。
- 周宣赤吴裕祥安凤平郭章林
- 关键词：未确知测度
- 基于改进EMD的爆炸微差延期时间尺度识别及应用
- 2012年
- 经验模式分解(EMD)具有高度的自适应性,但是存在较大的端点效应。为此提出利用支持向量机-镜像延拓法对其端点效应进行处理,实际效果良好。提出了爆炸微差延时的改进EMD时间尺度识别法,并以某工程中微差爆炸监测到的爆炸振动信号为例,通过改进的EMD时间尺度法对监测得到的爆炸振动信号进行分解,从而获得多个固有模态函数(IMF)分类;然后通过Hilbert变换提取这些IMF中占主成分的IMF分量的包络幅值,进而达到识别实际微差延时的目的。该方法为爆炸延期参数设计提供了分析手段。
- 周宣赤白春华王仲琦林大超
- 关键词：经验模式分解支持向量机
- 顶板压力预报机制研究被引量：3
- 2011年
- 应用支持向量机对小样本预测具有良好的泛化能力和自适应多模态算法的自适应特性,提出了煤矿顶板压力实时预报的智能模式识别方法。通过已测的顶板压力数据,利用自适应多模态算法对其进行模态分解得到多个模态函数,并把得到的多个模态函数进行机理性研究,而后运用支持向量机进行回归预测。实际应用表明,此方法能很好地反映顶板压力的自身规律性变化,预报效果良好,能满足安全生产的需要。
- 周宣赤白春华林大超王仲琦
- 关键词：顶板来压支持向量机多模态函数
- 基于爆炸现场痕迹反演爆源参数方法及应用
- 爆源参数反演在爆炸现场痕迹分析中是重点关注的问题。为了从爆炸现场痕迹数据中获得爆源参数信息（爆源药量、爆源埋深/悬空高度），本文以爆炸产生的痕迹数据为基础，采用数据驱动的前沿技术（广义神经网络GRNN、粒子群PSO、支持...
- 周宣赤
- 关键词：反演数据驱动广义神经网络支持向量机粒子群经验模式分解
- 文献传递
- 矿井提升机盘闸制动系统安全在线监控被引量：10
- 2010年
- 就矿井提升机盘闸制动系统的功能、结构、制动要求以及在提升系统中所处的地位和国内外研究现状进行了相关介绍与说明,运用故障树分析讨论了影响提升机制动系统性能的各种因素,对其安全监控系统技术进行了研究。根据故障树分析的结果,结合实际情况得出对应状态下可监测的物理量,运用现代控制方法建立系统在线监测的模型。最后通过工控软件MCGS完成整个监测系统,实现各项监测数据在线显示,某些物理量的监测与报警,重要参数的存储与调取,运行故障的记忆与查询等功能,以实现制动系统安全的在线监控。
- 刘俊娥安凤平郭章林周宣赤刘丙午
- 关键词：提升机制动系统故障树在线监控MCGS
- SVM在九江港吞吐量预测中的应用研究被引量：3
- 2012年
- 港口吞吐量预测是港口发展建设的重要依据,正确预测港口吞吐量可促使港口持续健康发展。SVM模型可以在信息量少、数据不完全情况下预测港口吞吐量的发展变化,预测精度高。针对九江港口码头吞吐量进行预测,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论的港口码头吞吐量预测模型,将港口吞吐量分别从一般货物与集装箱两类进行分析后,再统一预测港口总吞吐量的趋势,并以九江港口为例,对模型进行实例分析,验证了模型的可行性,预测结果数据清晰,为相关政策制定提供参考。
- 程文忠任凤香周宣赤
- 关键词：支持向量机九江港吞吐量
- 基于改进EMD的爆炸微差延期时间尺度识别及应用
- EMD(Empirical Mode Decomposition)方法能够对信号进行局部信息的高度提炼，具有高度的自适应性，能把复杂的信号分解为有限的具有物理意义的固有模态函数(Intrinsic Mode Functi...
- 周宣赤白春华王仲琦
- 关键词：经验模式分解支持向量机延时时间
