为了表征颗粒在矩形裂缝通道中沉降时壁面对沉降速度的影响，基于人工神经网络（ANN）提出壁面因子预测方法，提取影响颗粒沉降速度的7个参数（ρf，ρp ，d，d／a，a ／b，K 和 n）作为特征值，借助 Machac 的70组试验数据对模型进行训练和预测，并将人工神经网络预测结果与 Miyamura 公式和刘马林公式计算结果进行对比分析．结果表明：人工神经网络模型具有较高的精度，90％的预测结果误差小于7.5％．与 Miyamura 公式和刘马林公式相比，人工神经网络模型不但在处理平行板模型和矩形模型时有较高的工程精度，而且具有更广泛的适用范围，能够满足更加复杂的工程需要．
矩形流道 壁面影响 颗粒沉降 人工神经网络 Miyamura 公式 刘马林公式