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结合超深竖井工程围岩分级过程中遇到的问题,尤其是深部高地应力、高地温等复杂条件对稳定性的影响,根据工程实际资料对这些问题进行了分析和探讨,对分级方法中的定量指标岩体完整性指数Kv和岩石饱和单轴抗压强度进行了高地应力、高地温条件下的修正,并通过典型工程实例验证了该修正方法的实用性。 相似文献
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通过收集整理大量尾矿坝资料,基于概率分布假设检验及可靠性截断概率,建立了不同矿种尾粉土物理力学参数的最优概率分布模型,提出了各类物理力学参数的合理取值范围,并对尾粉土的物理力学性质进行了对比分析。结果表明,尾粉土物理性质参数变异系数较小,稳定性较好,但力学性质参数的变异系数较大,离散性较高;不同矿种尾粉土的物理力学参数大都符合正态分布或对数正态分布的最优概率模型;以68%的置信概率作为可靠性截断概率,给出了尾粉土各物理力学参数的建议取值范围,为尾矿库的可靠性设计及细粒尾矿工程的特性研究提供了重要参考。 相似文献
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通过收集整理大量尾矿坝资料,运用数理统计分析方法,对尾矿粉质黏土的物理力学参数进行基础性量化分析研究,基于概率分布假设检验及可靠性截断概率,建立不同矿种物理力学参数的最优概率分布模型,提出各类物理力学参数的合理取值范围,并对尾矿粉质黏土的物理力学性质进行了对比分析。结果表明:尾矿粉质黏土物理性质参数变异系数较小,稳定性较好,力学性质参数变异系数较大,离散性较强;不同矿种尾矿粉质黏土的物理力学参数大多符合正态分布或对数正态分布的最优概率模型;按68%的置信概率作为可靠性截断概率,给出了尾矿粉质黏土各物理力学参数的建议范围值,为尾矿库的可靠性设计及细粒尾矿工程特性研究提供重要参考。 相似文献
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矿山竖井工程围岩质量分级中影响围岩质量分级的因素众多,各个因素间的非线性作用关系复杂,围岩分级过程中人为因素影响大,分级结果的准确性较差。神经网络通过合适的样本学习,能自动建立各个因素与围岩质量分级间的对应关系,能很好的解决类似矿山竖井围岩质量分级评价。从围岩介质特性、环境条件以及工程因素3个方面系统分析了影响岩体质量分级的因素指标,构建了围岩质量分级的神经网络模型,根据工程实例建立学习样本,经过对网络模型的训练与检验,证实神经网络具有较好的收敛性和稳定性,在岩体质量分级中应用具有很好的实用性。 相似文献
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