Journals →  Горный журнал →  2016 →  #7 →  Back

ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЕ ХОЗЯЙСТВО И АВТОМАТИЗАЦИЯ
ArticleName Экспертная система разработки математических моделей геомеханических процессов в породных массивах
DOI 10.17580/gzh.2016.07.21
ArticleAuthor Халкечев Р. К.
ArticleAuthorData

Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Москва, Россия:

Халкечев Р. К., доцент, канд. физ.-мат. наук, syrus@list.ru

Abstract

Спроектирована и реализована экспертная система разработки математических моделей геомеханических процессов в породных массивах. Анализ работ в данной предметной области позволил формализовать знания относительно границ применимости и эффективности теорий для создания адекватных математических моделей, предназначенных для решения различных прикладных задач геомеханики с заданной точностью. После объединения полученной таким образом базы знаний и механизма логического вывода появилась возможность снизить трудоемкость разработки математических моделей, обладающих высокой степенью адекватности.

keywords Экспертная система, искусственный интеллект, продукционное правило, математическая модель, породный массив, элементарный объем, геомеханический процесс
References

1. Kashyap S. K., Tanweer Md., Sinha A., Parhi D. R. An expert technique for optimization of underground mine support system // Computer Methods and Recent Advances in Geomechanics : Proceedings of the 14th International Conference of International Association for Computer Methods and Recent Advances in Geomechanics. 2015. P. 561– 565.
2. Bouffard S. C. Benefits of process control systems in mineral processing grinding circuits // Mineral Engineering. 2015. Vol. 79. P. 139–142. DOI: 10.1016/j.mineng.2015.06.006.
3. Devanand A., Kumar N. Prediction of CMRS rock mass rating using fuzzy logic // Proceedings of the 2nd International Conference on Advances in Computer Engineering and Applications. 2015. P. 13–17. DOI: 10.1109/ICACEA.2015.7164685.
4. Zhang H., Li Q., Zhang L., Mi L. Early intelligent kick warning in well drilling based on fuzzy expert system // Journal of Southwest Petroleum University. 2016. Vol. 38. P. 169–175. doi: 10.11885/j.issn.1674-5086.2013.12.04.05.
5. Kumar A., Basu A. K., Sinsh J. P. Ground evaluation by expert system // Proceedings of the 12th International Conference on Computer Methods and Advances in Geomechanics. 2008. Vol. 3. P. 1744–1749.
6. Kashyap S. K., Parhi D. R. K., Sinha A., Singh M. K., Singh B. K. Optimization of mine support parameters using Neural Network approach // Proceedings of the 12th International Conference on Computer Methods and Advances in Geomechanics. 2008. Vol. 3. P. 1770– 1779.
7. Nguyen V. U. Some fuzzy set applications in mining geomechanics // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 1985. Vol. 22. P. 369–379. DOI: 10.1016/0148-9062(85)90002-6.
8. Буч Г., Рамбо Д., Якобсон И. Язык UML. Руководство пользователя. — М. : ДМК Пресс, 2007. — 496 с.
9. Любовиц Г. Разрушение. Том 2. — М. : Мир, 1975. — 634 с.
10. Халкечев Р. К. Математическая модель проверки материалов различного порядка сложности по требованию к описанию иерархически-самоподобной средой // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2015. № 5. С. 360–365.
11. Халкечев Р. К. Стохастический метод определения элементарных объемов кристаллических и композиционных геоматериалов // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2012. № 2. С. 38–41.
12. Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. — М. : Вильямс, 2007. — 1152 с.

Language of full-text russian
Full content Buy
Back