姚卫粉
- 作品数：10 被引量：31H指数：3
- 供职机构：安徽理工大学更多>>
- 发文基金：安徽省教育厅科学研究项目教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：矿业工程理学自动化与计算机技术更多>>
- 材料力学内力图的统一画法被引量：1
- 2012年
- 利用数学中的导数和定积分等知识对材料力学的轴力图、扭矩图、剪力图和弯矩图形成统一的画法,运用这种方法画内力图速度快、效率高、准确性高,体现了材料力学课程的关联性,而且为材料力学模块化教学提供了思路。教学实践证明,该方法简单明了、好学易懂、学生易于掌握,对今后的教学和工程实际具有一定的指导意义。
- 张宏学姚卫粉
- 关键词：内力图导数定积分
- 杆件内力的一种计算方法
- 2017年
- 为了让学生能够更好的理解各种变形条件下杆件的内力,将杆件截面上的分布内力系向形心简化得到主矢和主矩,主矢和主矩分别沿三个坐标轴分解得到三个分力和三个分力偶矩矢。基于空间任意力系的平衡方程,确定各种变形条件下杆件的内力。教学实践证明,该方法能够较好的帮助学生理解杆件内力的概念,从而提高教学质量和教学效果。
- 张宏学姚卫粉
- 关键词：内力
- 基于边界条件和突变条件确定内力方程的一种方法被引量：2
- 2019年
- 材料力学是理工科的专业基础课,能直接应用于工程实际,而杆件内力图是材料力学的核心内容,尤其是弯矩图,如何让学生快速、准确地绘制杆件内力图尤为重要.本文以弯扭拉组合变形杆件为研究对象,基于空间任意力系的平衡方程和微元法思想,建立了各种基本变形杆件的分布载荷和内力之间的关系,并给出了基本变形杆件的边界条件和突变条件.提出了确定内力方程的一种新方法,结合算例给出了详细的过程.与传统方法相比,该方法的优点是不需要预先求解杆件的约束反力.课堂教学效果表明,学生更偏向于利用该方法确定内力方程和做内力图,准确率高.
- 张宏学张宏学
- 关键词：内力图
- 深部软岩巷道U型钢支架承载能力增强技术被引量：21
- 2013年
- 为了解决深部软岩巷道支护中U型钢支架承载能力和稳定性不足的问题,采用力法原理,建立了U型钢支架的结构力学模型,得到了U型钢支架危险截面位置的解析解,并计算得出U型钢支架的危险截面位置与支架的截面面积、惯性矩、巷道的断面尺寸和侧压系数有关。最后提出利用锚杆和槽钢对U型钢支架危险截面位置进行锁腿支护技术,工程实践表明:U型钢支架采用锚杆和槽钢锁腿后,煤巷两帮最大移近量仅为125.62 mm,顶底板最大移近量为172.36 mm,确保了深部软岩巷道围岩的稳定性。
- 张宏学姚卫粉王运臣
- 关键词：深部软岩巷道U型钢支架危险截面承载能力侧压系数
- 协同进化遗传算法的研究与应用
- 协同进化遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm，CGA)是近几年来新兴的一种智能优化算法，是基于一个或多个种群同时进化的遗传算法，专门用于解决复杂的组合优化问题，在许多应用研究中表明...
- 姚卫粉
- 关键词：协同进化遗传算法小生境技术
- 文献传递
- 求解车辆路径问题的协同进化遗传算法被引量：1
- 2015年
- 通过对车辆路径问题的分析,建立车辆路径问题数学模型。针对遗传算法优化车辆路径问题易陷入局部最优解以及收敛速度慢等问题,引入基于动态小生境的协同进化模型。最后,将动态小生境协同进化算法应用于所建立的模型中。实验结果表明:动态小生境协同进化遗传算法可有效避免遗传算法的早熟现象,并在一定程度上提高优化车辆路径问题的求解效率。
- 姚卫粉许峰
- 关键词：车辆路径问题协同进化遗传算法早熟
- 不同围岩条件下U型钢支架关键加固位置的研究被引量：5
- 2017年
- 基于普氏压力拱理论和力法原理,提出巷道支护中U型钢支架的力学模型,研究了U型钢支架的承载特性和加固技术,分析了U型钢支架关键加固位置与岩石内摩擦角之间的关系。研究结果表明:U型钢支架横截面的弯矩主要与巷道围岩的垂直压力、水平压力、巷道断面尺寸、弹性模量、岩体重力密度、冒落拱底宽、岩石抗压强度和坚固性系数等因素有关;U型钢支架关键加固位置与岩石内摩擦角、冒落拱底宽有关;U型钢支架拱梁关键加固位置介于65°~71°之间,随着岩石内摩擦角的增大,拱梁关键加固位置距拱顶变远;U型钢支架腿柱关键加固位置在0~1.01 m内,腿柱关键加固位置随着岩石内摩擦角的增大而逐渐下移。
- 张宏学王波姚卫粉姚卫粉
- 关键词：U型钢支架围岩冒落拱
- 梯形金属支架支护失效的关键部位分析被引量：2
- 2018年
- 为了分析梯形金属支架变形的关键部位,基于普氏地压理论和力法原理,建立了梯形金属支架的力学模型,推导了梯形支架变形关键部位的解析解,分析了不同型号矿工钢支架变形关键部位的强度,讨论了棚柱倾角和岩石内摩擦角对关键部位的影响。计算结果表明,梯形支架在对称载荷作用下,不同型号矿工钢梯形支架棚梁变形的关键部位均在棚梁跨中截面,与载荷大小、冒落拱底宽以及岩石内摩擦角等因素无关;而棚柱变形的关键部位与巷道断面尺寸、冒落拱底宽、棚柱倾角、岩石内摩擦角等因素有关,棚柱关键部位距巷道底板0.55~0.63 m之间;随着棚柱倾角的增大,棚柱变形的关键部位距离巷道底板越远;随着内摩擦角的增大,棚柱变形的关键部位越靠近巷道底板。
- 张宏学姚卫粉
- 关键词：内摩擦角冒落拱
- 棚索协同支护锚索间距理论研究与应用被引量：4
- 2014年
- 为了确定U型钢支架和锚索协同支护系统中锚索的合理间距,分别建立了U型钢支架以及U型钢支架和锚索协同支护的力学模型,采用力法原理对力学模型进行分析,确定了棚索协同支护系统中锚索的间距。计算结果表明:棚索协同支护锚索的间距与侧压力系数、巷道的断面尺寸和埋深有关。建立了松散煤体侧压力系数的解析表达式,对U型钢支架和锚索协同支护进行数值模拟。模拟结果表明:棚索协同支护系统中锚索的合理间距显著地减小了巷道围岩的变形量、塑性区的面积以及U型钢支架的最大弯矩,实现了U型棚与围岩之间以及锚索与深部围岩之间的耦合支护。实践表明:采用锚索和工字钢对U型钢支架的各关键部位进行加固,能够有效地控制巷道围岩的稳定性,保证煤矿的安全生产。
- 张宏学张继华姚卫粉卢小雨王运臣
- 关键词：软岩巷道U型棚侧压力系数数值模拟
- 基于协同进化遗传算法的SOFM神经网络及其应用
- 2014年
- 针对遗传算法优化SOFM神经网络的不足,提出利用合作型协同进化遗传算法实现SOFM神经网络优化的方法。其基本思想是:针对SOFM神经网络中存在的"死神经元"现象,在SOFM神经网络中引入全局搜索能力很强的合作型协同进化遗传算法,这样既解决了分类结果对样本输入顺序的过分依赖,又实现了SOFM神经网络在竞争过程中的全局最优性。将新算法用于矿井突水水源判定问题,结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,且可在很大程度上避免"死神经元"现象。
- 姚卫粉许峰
- 关键词：SOFM神经网络遗传算法协同进化矿井突水
