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一种基于充填料浆差异性分析的屈服应力预测方法
摘要文本
本发明公开了一种基于充填料浆差异性分析的屈服应力预测方法，涉及矿山膏体充填技术领域。该方法包括：采集多座不同类型且差异性显著的矿山充填料浆特征数据，构建特征数据集；对充填料浆开展差异性分析，获取差异性分析结果；对特征数据集内的各项参数进行正态性检验和相关性分析，并结合差异性分析结果，构建主成分分析降维数据集；构建充填料浆屈服应力预测模型；将测试数据集输入应力预测模型，获取膏体屈服应力预测结果。本发明解决了现有技术中膏体屈服应力检测效率低、检测准确性低的技术问题，是一种简单快捷，能够灵活适应不同矿山充填料浆变化的屈服应力预测方法，达到了灵活适应不同矿山充填料浆变化的技术效果。
申请人信息
- 申请人:昆明理工大学
- 申请人地址:650093 云南省昆明市五华区学府路253号
- 发明人: 昆明理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于充填料浆差异性分析的屈服应力预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410109059.8 |
| 申请日 | 2024/1/26 |
| 公告号 | CN117637080A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G16C60/00 |
| 权利人 | 昆明理工大学 |
| 发明人 | 程海勇; 熊艳碧; 牛永辉; 张京; 庹儒军; 刘伟铧; 刘泽民; 马庶钊 |
| 地址 | 云南省昆明市五华区一二一大街文昌路68号 |
专利主权项内容
1.一种基于充填料浆差异性分析的屈服应力预测方法，其特征在于，所述方法包括：采集多座不同类型且差异性显著的矿山充填料浆特征数据，构建特征数据集，其中，所述特征数据集包括M项变量，M为大于1的正整数；对所述充填料浆开展物理特征、流动行为和流变规律的差异性分析，获取差异性分析结果；对所述特征数据集内的各项参数进行正态性检验和相关性分析，获取正态性检验结果和相关性分析结果；基于所述差异性分析结果、所述正态性检验结果和所述相关性分析结果，开展所述特征数据集中差异性显著的M-1项变量的主成分分析，构建主成分分析降维数据集；使用5-折交叉验证，结合贝叶斯优化算法，构建基于BOP-Stacking集成学习的充填料浆屈服应力预测模型；以主成分分析降维数据集作为BOP-Stacking模型的输入指标，屈服应力作为输出指标，进行模型训练；将测试数据集输入所述应力预测模型，获取膏体屈服应力预测结果，通过标注各模型预测值与真实值的绝对误差分布情况，评估各模型的预测稳定性。