应用四种类型风道法解算矿井通风网络

本文把通风系统中的风道风量和通风控制器风压作为2B个变量,再把它们分为B个未知变量和B个已知变量,构成B个方程中含有B个未知量的通风网络问题.根据网络中各风道的变量是已知的或未知的,把风道划分为四种类型进行分析解算.只要网络中的雅可比矩阵满足本文所论述的三个条件,便可得出网络问题的唯一解.此外,还应用牛顿法对普遍性的矿井通风网络进行了解算,收到了计算快速、精确的效果。     

矿井通风系统灵敏度分析

从风阻和自然风压两方面考虑,分别对分支风量对风阻的灵敏度以及分支风量对自然风压的灵敏度进行了分析.前者通过求解灵敏度微分方程组,得出灵敏度矩阵,根据矩阵的性质,可以对每一条分支的风流稳定、整个通风网络的稳定作出判断;后者从灵敏度的定义入手,应用线性伴随网路法进行计算,得出灵敏度为自然风压所在分支的动力消耗与i分支中空气动力消耗之比值,为判别风流反向提供了一定的依据.     

矿井通风网络图论解

本文应用图论原理,对矿井通风系统在正常和某些异常情况下的工作状况、最佳控制和调节等方面的基本理论、原理和计算等作了论述,提出了如下具有结论性的意见: 1.通风网络图中,树枝风量由余树各弦风量唯一确定; 2.对矿井通风网络实现有效控制的必要条件是调节设施的数量等于网格的余树弦数,并布置在相应的弦内; 3.通风网络调节计算的必要条件是所有弧的风量为已知; 4.通风网络图中存在自然分配子图的充要条件是未知风量弧集中存在形成回路的子集。此外,并对该课题的电子计算机算法作了简介。     

矿井通风网络风量调节分支的优化选择

为实现矿井通风网络风量的优化调节,依据通风网络理论,利用灵敏度方法初步选取调节分支,采取分风优化中的通路法,根据不同的调节区域对初选调节分支进一步筛选,使优选出的调节分支既方便调节又具有经济优势.结果表明,优选出的调节分支进行风量调节时更具针对性,同时可以指导矿井日常通风管理及巷道布置;并通过实例分析,验证了该风量调节分支优化选取方法的有效性.     

电机通风系统风量问题的新型迭代解法

研究了含风压源的复杂风网中风量的求解方法，提出了统一的风网矩阵模型和迭代公式，并给出了两个算例。结果表明，在迭代初值任意选取的情况下，经过几次迭代就可使各支路的风量收敛于稳定值，模型适用于复杂通风结构电机的风量计算。     

基于遗传算法的一体化通风网络优化算法

概括混合型一体化通风网络优化的模型,分析目前混合型通风网络优化的4种求解方法优缺点。针对混合型通风网络优化的要求,提出混合型通风网络风量分配和风流调控一体化的优化思路。在通风网络理论和图论的基础上,引入遗传算法随机产生2个动态网络的邻接矩阵和余树弦风量值,使用附有条件的最小支撑树算法产生2个最小支撑树,进而求得相应的回路矩阵。通过余树弦风量值和回路矩阵等分别计算通风网络风量分配值和风阻调节值,基于通风总功率和约束条件构建广义最小化目标函数,依此对分风和调风方案进行评价,使用遗传算法中进化算子对分风和调风方案实施进化操作,最终得到满意解。研究结果表明：该算法是严格数学意义上全局优化算法,解决调风地点约束的通风网络优化问题,利用网络结点流量平衡的等式约束条件,减少最优化模型中变量数目,提高算法效率。     

通风网络解算初始风量确定方法

矿井通风网络解算前,各分支风量的初值直接影向网络解算的速度和迭代是否收敛.分析了影响通风网络各分支风量分配的3个因素:网络拓扑结构、矿井总风量和分支本身的风阻;提出了确定通风网络解算初始风量的新思路,把通风网络的独立通路当作并联通风路线,利用矿井总风量和通路风阻计算各通路的风量,再分到每个分支中.通过一个网络图示例说明了使用该思路提出的方法,给出了通风网络解算初值与网络解算真值的误差,除角联分支外都不超过20％.     

节点风压解算通风网络的改进方法

当通风网络存在按需供风的分支且用节点风压法对通风网络进行解算时,将按需分风带来的节点风量代数和归零误差(又称不平衡差)全部集中在那些按需供风分支上,这给风量调节实施带来一定的困难,因为这些分支常常是工作场地.为解决此问题,提出了一种新的节点风压法通风网络解算思路.该思路通过使所有节点风量代数和归零误差的平方和最小化,建立了节点风压法通风网络解算模型,并获得了一种新的节点风压法风网解算算法.解算结果表明:若某节点的不平衡差恰好为0,则该节点相关分支不需进行风量调节;否则,与该节点相关的分支需要进行风量调节来消除该不平衡差.这样一来,可将最小不平衡误差根据工程实际需要分散到所有或部分节点的相关分支上,而不是将不平衡差完全集中在少数按需供风分支上.该方法理论上考虑到了通风系统按需供风分支的存在,具有理论完善、结果正确、可降低风量调节实施的难度的特点.图1,参11.     

基于遗传算法的通风网络两步法风流调节优化算法

概括混合型通风网络优化模型,归纳混合型通风网络风量最优分配和风流最优调控两步法优化基本框架。首先,在满足矿井通风风量需求的基础上,实现风量分配优化。然后,结合矿井通风网络实际调风需求,引入遗传算法随机产生动态网络的邻接矩阵,使用附有条件的最小支撑树算法求解部分余树弦(调风地点)约束下的最小支撑树和独立回路矩阵,根据回路矩阵计算通风网络余树弦风阻调节值,在通风总功率和约束条件基础上构建广义最小化目标函数,依此对调节方案进行评价,使用遗传算法中的进化算子对调节方案编码实施进化操作,最后通过迭代得到满意解。研究结果表明:两步法思想简化混合型通风网络优化问题,解决调风地点约束的通风网络优化问题,执行效率高,能够解决较大规模的通风网络优化问题。     

Scott-Hinsley回路法在公路隧道平导半横向式通风计算中的应用

将Scott-Hinsley回路法应用到平导半横向通风方式的解算中,以图论为基础,以风流运动的基本定律为依据,利用Gauss-Seidel迭代逐次求解回路修正风量,直到获得接近方程组真实解的渐进风量.针对公路隧道通风系统的特点在回路中考虑了交通风压的作用,并编制了相应的可视化解算程序.工程计算结果表明,Scott-Hinsley回路法能很好地解决平导半横向式通风计算问题,并可迅速、准确地实现横通道的风量和风阻的反复动态调节计算.     

矿井网络风量调节计算与分析

本文分析探讨了矿井风量调节过程中，风路风阻变化对网络风流的影响，并据按需供风网孔内是否可设调节措施两种情况，分别提出及说明了调阻风路调阻值的简易计算方法。图２，参２。     

矿井通风网络风流控制的实用算法

介绍矿井通风网络风流控制的一般性结论、基本数学模型和计算方法，指出了常规计算方法的不足，提出了一种能够避免大量矩阵运算、适用于实际通风网络的新算法，其程序简单，计算时问省，并结合实例阐述了算法原理。     

用Scilab开发通风网络解算软件的优越性

为了让通风工作者在不必精通计算机编程的情况下快速完成通风网络的解算,并能实现在基本不投入资金的情况下得到一套完整的通风解算系统.对Scilab在矩阵解算方面的优越性以及通风网络解算的矩阵运算本质进行了分析.对比了选用Python,Visual Basic和Scilab 3种语言实现的牛顿法解算模块,在代码的简洁可读性、执行效率、可移植性、开发平台的开放性等方面进行了研究.对Scilab通风工具箱的基本框架和使用方法进行了阐释.结果证明在通风系统解算方面Scilab相较于Visual Basic等编程语言,在界面友好程度方面基本持平,在代码编写量上显著减少,在可扩充可二次开发方面具有不可比拟的优势,在跨平台性上表现优良.但是由于Scil-ab是解释性语言,相较于编译型语言在程序执行时间上相对较长,而相对于基于虚拟机的语言时间基本持平.综合各种因素分析,认为Scilab在通风软件开发方面具有优越性,宜于在通风教学、科研以及工程应用中推广.     

存在风阻未知分支的大规模复杂通风网络解算方法

在一个复杂的地下矿通风网络中,通常存在风阻或风量无法直接通过工程的方法事先测量出来的分支,为复杂通风网络中分支风流特征突然改变的原因推断带来了相当大的困难。为了解决此问题,利用通风系统节点风量平衡定律、回路风压平衡定律和通风系统中其风阻值或风量值可事先测量出来的部分分支的信息,重新构建了通风系统风网解算模型,通过对该模型的严密理论推导,获得了一种新的风网解算方法．该算法还可进行通风系统漏风点辨识。     

高阶稀疏对称方程组在燃气管网计算中的应用

针对燃气管用分析中常用的高阶稀疏对称正定方程组提出了一种变带宽法算法。文中分析了导纳矩阵庞大、稀疏、对称的特点，论述了对其压缩存储、方程求解的原理，并根据燃气管网的特点，提出了确定压缩矩阵的结构、直接生成导纳矩阵的方法。     

基于网络拓扑的矿井通风安全预警系统的设计和实现

在对矿井通风网络拓扑结构进行分析的基础上,依据煤矿通风网络解算结果,应用软件实时审核矿井总风量、各分支的风量和风速是否符合煤矿安全规程规定,对不符合煤矿安全规程规定要求的分支给出预警并显示分支的名称和具体的位置。     

矿内空气非定常流动数值模拟分析

建立井巷内空气非定常流动能量方程和通风网络中非定常流的数学模型。根据该模型可以模拟出矿井通风系统内非稳态下任意时刻、任意位置的风压和通过风量。分析了由进风井提升容器升降、矿车运行等扰动源引起风流脉动时巷道空气压力和风量变化规律。在扰动源有规律地扰动过程中，所引起的巷道空气压力和风量变化可视为周期振荡。     

高瓦斯矿井掘进通风瓦斯浓度预测模型研究

为了对不同瓦斯涌出量和通风配置下的高瓦斯矿井掘进通风瓦斯浓度进行准确预测,文中在对掘进工作面瓦斯浓度的各种通风影响因素分析基础上,设计了两种掘进通风瓦斯浓度预测神经网络模型。利用MATLAB软件及煤矿现场获得的实测样本数据,建立了瓦斯浓度BP和RBF神经网络预测模型。通过预测结果对比分析可知,RBF神经网络预测模型能够对掘进通风瓦斯浓度进行准确地动态预测,为不同掘进阶段、不同瓦斯涌出量下的掘进通风方案选择提供了一定的理论依据。