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1.
根据爆堆图像灰度分布的特点,并结合小波变换应用于边缘检测的基本原理,采用能够检测局部突变能力的B样条小波用于爆堆岩石的边缘检测。通过推导,给出B样条小波滤波器,并根据滤波器设计出了基于二维小波边缘检测算法。在小波边缘分割中自主设计了自适应阈值检测算法,该算法能很好地去除图像的噪声,并保留了图像的边缘。 相似文献
2.
3.
无底柱分段崩落法崩落矿石形态及其影响研究 总被引:2,自引:1,他引:2
本文针对无底柱分段崩落法存在的问题,从爆破入手,对放矿对象──崩落矿石的形态及其对矿石损失贫化的影响进行了理论分析、小型试验和工业试验,提出了矿石崩落体的概念,确定了崩落体的形态,指出放出体──松动体──崩落体是相互联系的整体,研究放矿问题应把放矿和爆破崩矿进行综合研究,通过爆破控制崩落体的形态和效果,使放出体与矿石崩落体和残留体构成的矿堆形态相吻合,以降低矿石损失贫化。 相似文献
4.
5.
为了从爆破振动能量分布角度研究破碎能量利用问题,结合露天铁矿岩石动态特性,使用EEMD方法分析爆区磁铁矿、绿泥岩与混合岩的动态特性对振动能量分布的影响规律。结果表明:动抗拉强度与弹性模量最低的混合岩,爆破振动能量的分布最为均匀,振动能量在50 Hz以下的频带出现了分散的多个峰值,90%以上的振动能量集中在20~80 Hz;随着岩石动抗拉强度与弹性模量的减小,爆破振动能量在整体上的分布向高频发展,总能量与瞬时能量峰值均明显降低,用于岩石破碎的爆炸能量比例提升,且爆破远区振动能量分布频带增宽,有利于岩体完整性保护。 相似文献
7.
8.
爆破智能CAD系统中的模糊预测模型为岩体爆破效果预测提供了可供选择的模型,利用模糊数学、人工智能、统计和计算机技术,以现有的爆破理论和专家经验为基础的,通过对爆破对象的确定性与不确定性因素进行分析,提出了不确定性因素与知识的描述方法,构造了爆破CAD系统中的模糊预测神经网络模型,并通过实际数据对该模型的可靠性进行了分析和验证。 相似文献
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