岩土力学 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (6): 2091-2097.doi: 10.16285/j.rsm.2019.1567

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分段Knothe函数优化及其动态求参

郭旭炜,杨晓琴,柴双武   

  1. 太原理工大学 矿业工程学院,山西 太原030024
  • 收稿日期:2019-09-11 修回日期:2019-11-22 出版日期:2020-06-11 发布日期:2020-08-02
  • 作者简介:郭旭炜,男,1994年生,硕士研究生,主要从事测量数据处理及开采沉陷方面的研究
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(No.51504159);山西省自然科学基金(No.2016012002)。

Optimization of the segmented Knothe function and its dynamic parameter calculation

GUO Xu-wei, YANG Xiao-qin, CHAI Shuang-wu   

  1. School of Mining Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, Shanxi 030024, China
  • Received:2019-09-11 Revised:2019-11-22 Online:2020-06-11 Published:2020-08-02
  • Contact: 杨晓琴,女,1978年生,博士,讲师,主要从事测量数据处理及开采沉陷方面的研究。E-mail:yangxiaoqin@tyut.edu.cn E-mail:1260219108@qq.com
  • Supported by:
    This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(51504159) and the National Natural Science Foundation of Shanxi Province(2016012002).

摘要: 为了解决分段Knothe函数在开采沉陷动态预计中时间影响系数c、地表最大下沉速度对应的下沉值Wv以及最大下沉速度对应时间点??均为固定值的问题,对分段Knothe函数中各参数进行了理论和试验分析。结合概率积分法理论知识,推导出以时间为自变量的3个参数的函数关系,并在此基础上对分段Knothe函数进行了优化,得到一种预测精度更高、更具推广性的分段Knothe函数。试验结果表明:优化的Knothe函数解决了优化前Knothe函数中c、?、Wv为固定值的缺陷,弥补了利用相似地质条件拟合出经验公式的不足。通过对比分析优化前后模型的预测结果,得出优化模型中??的预计结果保持在实测最大下沉速度时间范围内。优化后模型最大均方误差和相对中误差分别为0.116 m、3.8%,较优化前模型分别提高了65.1%、51.9%,进一步证实了该优化模型具备一定的实用性和可靠性。

关键词: Knothe函数, 开采沉陷, 动态预计, 分段Knothe函数, 参数

Abstract: To solve the problem that the influence coefficient (c) of the dynamic prediction time of mining subsidence, the subsidence value (Wv) and the time point (??) at the maximum ground subsidence speed are set as fixed values, these parameters were theoretically and experimentally analyzed using segmented Knothe function. Based on the theoretical knowledge of the probability integral method, the functions of these three parameters were deduced by considering time as the independent variable. Then, the segmented Knothe function was optimized, which is showing better generalization performance and prediction accuracy. The experimental results reveal that the optimized Knothe function eliminates the defect that c, ? and Wv of the conventional one were set as fixed values, and compensates for the shortage in similar geological conditions were used to generate a fitted empirical formula. After comparing and analyzing the prediction results from the optimized and the conventional models, it was concluded that the predicted results in the optimization model remain within the time range of the measured maximum subsidence velocity. The maximum mean square error and relative mean error of the optimized model are 0.116 m and 3.8%, respectively, which are improved by 65.1% and 51.9% compared with the conventional model. It proves the superiority of this model.

Key words: Knothe function, mining subsidence, dynamic predictions, segmented Knothe function, parameters

中图分类号: TD803
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