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大面积采空区失稳的重大危险源辨识 |
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论文目录 |
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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 |
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