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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--大面积采空区失稳的重大危险源辨识
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大面积采空区失稳的重大危险源辨识
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-31页
 1.1 问题的提出第11-12页
 1.2 大面积采空区失稳的典型事例及原因第12-15页
  1.2.1 典型事例第12-15页
  1.2.2 大面积地压灾害发生的原因第15页
 1.3 国内外研究现状及存在问题第15-26页
  1.3.1 重大危险源国内外研究现状第15-22页
  1.3.2 矿山重大危险源研究现状第22-25页
  1.3.3 矿山重大危险源研究存在的问题第25-26页
 1.4 重大危险源辨识方法第26-27页
 1.5 论文的工程背景及意义第27-29页
  1.5.1 工程背景第27-28页
  1.5.2 研究意义第28-29页
 1.6 论文的主要研究内容与技术路线第29-31页
第二章 采空区围岩失稳机理第31-58页
 2.1 岩石失稳机理第31-37页
  2.1.1 岩石的宏观破坏形式第31-32页
  2.1.2 岩石的细观破坏特征第32-35页
  2.1.3 岩石矿物晶体结合力与能的特征第35-37页
 2.2 岩体破坏机理第37-38页
  2.2.1 岩体破坏的概念第37页
  2.2.2 岩体破坏的机理第37-38页
 2.3 覆盖岩层破坏与移动规律第38-45页
  2.3.1 深埋条件下的空区覆岩破坏与移动规律第38-41页
  2.3.2 浅埋条件下的空区覆岩破坏与移动规律第41-45页
 2.4 大面积采空区围岩失稳的蠕变机制第45-53页
  2.4.1 大面积采空区失稳过程的阶段划分第46-48页
  2.4.2 岩石典型蠕变曲线及其特征第48-49页
  2.4.3 大面积采空区围岩失稳的流变模型第49-53页
 2.5 大面积采空区失稳的机理第53-57页
  2.5.1 大面积采空区失稳的基本形式第53-54页
  2.5.2 大面积采空区失稳的力学机理第54-57页
 2.6 本章小结第57-58页
第三章 空区围岩失稳的事故致因模型第58-76页
 3.1 产业灾害致因理论概况第58-62页
  3.1.1 产业灾害致因理论综述第58-60页
  3.1.2 矿山中以人失误为主因的事故模型第60-62页
 3.2 空区围岩失稳的扰动-能量转移事故模型第62-67页
  3.2.1 扰动起源事故模型第62-64页
  3.2.2 能量转移论第64-65页
  3.2.3 扰动-能量转移事故模型第65-67页
 3.3 大面积采空区失稳的突变模型第67-75页
  3.3.1 突变理论的适用性及其应用情况第67-69页
  3.3.2 突变理论的基本原理第69-70页
  3.3.3 采场结构的力学模型第70-72页
  3.3.4 大面积采空区围岩失稳的尖点突变模型第72-73页
  3.3.5 大面积采空区围岩突变失稳机理分析第73-74页
  3.3.6 大面积采空区围岩突变失稳的有关结论第74-75页
 3.4 本章小结第75-76页
第四章 大面积采空区失稳人工神经网络辨识第76-97页
 4.1 人工神经网络研究现状第76-79页
  4.1.1 人工神经网络研究的发展简史第76-78页
  4.1.2 人工神经网络的应用领域第78-79页
 4.2 BP网络及其改进得法第79-85页
  4.2.1 BP算法原理第79-80页
  4.2.2 BP网络的学习过程第80-82页
  4.2.3 BP网络的优缺点第82页
  4.2.4 BP算法的改进第82-84页
  4.2.5 BP算法的改进在Matlab上的实现第84-85页
 4.3 大面积采空区失稳辨识的BP网络模型构建第85-91页
  4.3.1 影响因素分析及模型输入参数的确定第85页
  4.3.2 模型输出参数第85-86页
  4.3.3 神经网络的构造第86页
  4.3.4 训练样本的选取第86-89页
  4.3.5 输入数据的归格化处理第89页
  4.3.6 模型训练及其结果第89-91页
 4.4 瑶岗仙钨矿大面积采空区稳定性神经网络辨识第91-94页
  4.4.1 工程概况第91-92页
  4.4.2 矿区地质环境条件与模型输入参数第92-93页
  4.4.3 空区失稳神经网络辨识结果第93-94页
 4.5 根据神经网络的连接权值确定各影响因素权重第94-96页
 4.6 本章小结第96-97页
第五章 现场监测基础上的危险源辨识第97-119页
 5.1 灰色预测模型及其应用第97-103页
  5.1.1 灰色GM(1,1)预测建模第97-100页
  5.1.2 GM(1,1)模型在危险源辨识中的应用第100-103页
 5.2 时间序列的人工神经网络预测模型及应用第103-108页
  5.2.1 时间序列预测的人工神经网络建模第103-105页
  5.2.2 时间序列神经网络预测模型的应用第105-108页
 5.3 岩体稳定性辨识的声发射-压力-位移耦合模式第108-114页
  5.3.1 大范围岩体稳定性监测方案第109-110页
  5.3.2 观测结果分析第110-111页
  5.3.3 声发射-压力-位移观测结果的耦合分析第111-114页
  5.3.4 观测结果耦合分析的意义第114页
 5.4 铜坑矿大面积采空区失稳预报准则第114-117页
  5.4.1 预报准则概况第114-115页
  5.4.2 铜坑矿岩石物理力学指标第115页
  5.4.3 铜坑矿岩体声发射特征及声发射监测结果第115-116页
  5.4.4 其它监测项目的观测结果第116-117页
  5.4.5 铜坑矿大面积采空区失稳预报指标第117页
 5.5 本章小结第117-119页
第六章 空区失稳危险源数值模拟辨识第119-135页
 6.1 数值模拟方法在岩体稳定性分析中的应用概况第119-121页
 6.2 地下开挖能量释放率的计算第121-122页
 6.3 四川里伍铜矿大面积采空区失稳有限元辨识第122-134页
  6.3.1 地质与采矿概况第123-125页
  6.3.2 有限元计算模型第125-126页
  6.3.3 数值模拟计算结果与分析第126-133页
  6.3.4 数值模拟分析得出的主要结论第133-134页
 6.4 本章小结第134-135页
第七章 重大危险源的危险性分级第135-153页
 7.1 危险源分级概况第135-138页
  7.1.1 两类分级方法第135-137页
  7.1.2 重大危险源分级的标准第137-138页
  7.1.3 重大危险源分级存在的问题第138页
 7.2 综合指数分级法及其应用第138-142页
  7.2.1 影响大面积采空区失稳危险状态的地质因素及指数第138-140页
  7.2.2 影响大面积采空区失稳危险状态的开采技术因素及指数第140-141页
  7.2.3 大面积采空区失稳危险状态的综合指数第141页
  7.2.4 大面积采空区失稳危险性等级的划分第141页
  7.2.5 综合指数分级法的应用第141-142页
 7.3 动态聚类法重大危险源分级第142-147页
  7.3.1 DT法的基本原理及数据表示第143-144页
  7.3.2 实施步骤与分类函数第144-145页
  7.3.3 动态聚类法分级应用第145-147页
 7.4 自组织竞争神经网络重大危险源分级第147-152页
  7.4.1 神经网络与危险源源分级第147-149页
  7.4.2 自组织竞争神经网络的基本原理第149-150页
  7.4.3 神经网络动态分级应用第150-151页
  7.4.4 神经网络动态分级的研究结论第151-152页
 7.5 本章小结第152-153页
第八章 研究总结与展望第153-157页
 8.1 论文研究总结第153-156页
  8.1.1 研究要点与结论第153-155页
  8.1.2 主要创新点第155-156页
 8.2 研究展望第156-157页
参考文献第157-169页
致谢第169-170页
攻读博士学位期间的主要研究成果第170页

 
 
论文编号BS1085273,这篇论文共170
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