1、本文主要進行了軟巖分類及軟巖支護兩個方面的工作。研究軟巖巷道支護問題，必須進行軟巖分類，根據軟巖分類的結果，針對不同類別的圍巖提出不同的支護對策，可以為巷道合理支護和煤層安全開采提供科學依據。
　　軟巖分類包括兩個方面的內容:確定評價指標和評價指標的數(shù)據處理。根據龍口礦區(qū)軟巖的自身特點，本文確定了巖石強度指標（單軸抗壓強度、粘聚力、內摩擦角）、膨脹性指標（有效蒙脫石含量、巖塊干燥飽和吸水率、巖塊膨脹率、自由膨脹率）、自穩(wěn)性指標（完

2、整性、風化程度、自穩(wěn)時間）、工程環(huán)境指標（埋深、地下水、擾動影響距離），共計13種評價指標。
　　評價指標的數(shù)據處理，本文采用人工神經網絡建立BP神經網絡模型進行龍口礦區(qū)軟巖分類評價指標的數(shù)據處理。影響龍口礦區(qū)軟巖類別的評價指標與軟巖類別之間的關系是一種高度的非線性關系，很難推導出來切實可行、計算方便的顯性解析表達式?；贛ATLAB神經網絡工具箱，建立評價指標與軟巖類別之間的聯(lián)系，就可以很好地解決這一問題。這是一種類似“黑箱”的

3、原理，首先通過訓練、驗證和測試，然后建立輸入參數(shù)與輸出參數(shù)之間的非線性關系，最后得到符合要求的輸入參數(shù)與輸出參數(shù)之間的人工神經網絡，今后求解問題時只需要將數(shù)據輸入已經訓練好的人工神經網絡，就能根據以往經驗數(shù)據自主處理輸入數(shù)據，進而得到輸出數(shù)據。這種分類本質上來講就是一種基于以往經驗的預測問題。
　　軟巖支護也包括兩個方面的內容:軟巖變形機理分析和軟巖支護技術研究。軟巖變形機理分析主要是分析圍巖類別、地應力、巷道斷面形狀、有無反底拱