回采巷道分类指标的神经网络聚类分析模型

本文通过对两种学习算法的比较与分析,选择并建立了无监督学习的神经网络聚类分析模型,对回采巷道分类的指标进行聚类分析。结果表明,该方法所得到类别中的指标都以相同或相近的侧面来反映巷道的属性,这不仅为正确识别巷道的类型提供基础,而且对矿山、地质、铁路等领域的工程应用具有重要的参考价值。     

坚硬顶板冒落的离层遥测预报系统研究

煤矿坚硬顶板冒落时对回采工作面造成的冲击较大，将严重影响开采安全。针对用顶板挠曲变形量值来预报顶板冒落时，预报阀值随着顶板岩性不同而有较大的差异的不足，提出用顶板离层速度高峰段的出现作为预报下位顶板冒落的方法，并研制开发顶板离层遥测系统，经在木城涧煤矿坚硬顶板预报实践表明，该预报系统可以实现对顶板冒落的遥测预报，该成果对地下工程顶板冒落的监测预报具有一定的推广应用价值。     

顶板活动地震波突变特征的小波识别

顶板是一种典型非均质岩石材料，在其破坏演化过程中将释放能量产生地震波．采用多分辨率小波技术。对顶板活动诱发地震波所蕴涵的突变特征进行了基于Lipschitz α指数的第一、二类突变异常点识别研究。实例表明，用多分辨率小波可有效对地震波所蕴涵的突变异常信息点进行多尺度辨析，能够对项板冒落灾变前兆信息进行有效地把握，这为岩石工程中的灾变预报提供了新的思路。     

煤矿顶板失稳冒落分形预报的可能性研究

研究了煤矿顶板运动过程中所表现出的分形特征，提出了用顶板下沉速度、声发射等的分数维值的变化来预报顶板失稳、冒落的方法。不同顶板条件实测结果分析表明，分数维指标能更加科学地反映顶板运动的特性。     

受采动影响巷道两帮破坏范围探测研究

通过介绍用ＥＫＫＯ探地雷达对华丰煤矿部分受劝影响巷道的两帮破坏范围进行探测研究，并通过多元回归分析了两帮破坏范围与采动压力集中系数，埋深，岩体单和抗压强度及服务时间的关系式，这对类似条件下下巷道两帮破坏范围的预测，具有重要参考价值。     

拉格朗日元法及其在冻结法凿井数值模拟中的应用

分析了拉格朗日元法的基本原理和实施步骤，对大变形问题的处理方法作了详细介绍；利用基于拉格朗日元法的FLAC程序逐步模拟了冻结法凿井过程中应力和位移的发展过程，同时对于井壁支护设计的安全性进行了分析。