人工神经网络在岩石力学中的应用

从岩石力学研究思维方式转变的观点出发，从岩石非线性系统辨识、工程时序预测、反分析及岩石工程系统等四个方面综述了人工神经网络在岩石力学中的应用进展情况，并对其应用情况进行了简要评述。     

GM(1,1)模型在水电工程软弱岩石力学试验分析中的应用

应用灰色控制理论,对泥质岩石软化试验中的主要力学参数数据进行建模分析,提出了描述和预测膨胀岩石软化和水解作用过程中的非线性力学特性GM（1,1）模型．     

瓦斯突出地球物理场的介质分布特征

研究了瓦斯突出地球物理场的介质分布特征,从关键层成因机制及其与宏观地质构造之间的关系探讨了其空间分布特征;应用岩石力学,弹塑性力学理论确定了工作面前方应力墙的位置和宽度,为地球物理方法在瓦斯突出灾害预测中的应用奠定了物理性质基础。     

神经网络在岩石力学专家系统的应用

介绍了岩石力学知识神经网络表示、知识获取与学习、神经网络专家系统、神经网络在岩石力学专家系统中的应用等。反映了岩石力学与工程专家系统新的发展趋势     

基于随钻参数的岩石强度预测与可钻性识别（英文）

快速获取岩石力学参数和准确识别岩石可钻性是指导不同规模钻进工程(钻井、钻孔)和岩石开挖工程安全施工的重要前提。基于4次微钻实验采集的281组钻进参数和岩石力学参数建立数据库。数据库中的随钻参数包括钻进力(F)、扭矩(T)、转速(N)和钻进速度(V),以此计算出比能(SE)和可钻性指数(Id)。以这些参数为输入参数,采用拟合回归分析和机器学习回归方法预测岩石的单轴抗压强度。此外,根据岩石单轴抗压强度(UCS)、抗拉强度(BTS)、磨蚀指数(CAI)和硬度(HL),通过TOPSIS-RSR方法实现岩石可钻性分类,利用机器学习分类方法感知和识别岩石可钻性。在预测和识别过程中,比较不同方法的精度,确定最优模型。研究方法和结论可为岩石强度的实时原位测量和地层可钻性识别提供新途径,为提高岩石钻进和开挖效率、保障施工安全提供依据。     

岩石力学研究方法的哲学思考

本文用自然辩证法的基本原理,探讨了岩石力学的研究方法,阐述了各种研究方法在岩石力学研究中的地位和局限性.     

测井资料在预测地层参数剖面方面的应用

钻井剖面上岩层的各种理化、力学及其岩石可钻性参数剖面对指导钻井工程的正常进行起到了非常重要的作用。提出了一种简单、适用且易于在计算机上通过计算机程序实现的方法,即根据岩石试验所得不连续且非等问距的理化、力学及其岩石可钻性参数,借助于传统的数理统计理论和新兴的灰色理论知识相结合的综合预测技术,把剖面上不连续且非等间距的理化、力学及其岩石可钻性参数通过连续变化并能反映所测岩层各种性质的测井资料,拟合出反映钻井剖面上岩层连续变化的各种理化、力学等岩石可钻性参数剖面。     

牙轮钻头牙齿与岩石垂向互作用仿真模型

建立钻头牙齿与岩石的互作用仿真模型是实现钻头与岩石互作用仿真研究的核心问题之一。本文以岩石破碎力学为基础，从钻头牙齿与岩石的工作用特点出发，突破通常的力／侵深曲线描述方法，推导出了钻头牙齿与岩石垂向互作用仿真模型。并在该模型中用岩石硬度、塑性系数和弹性系数来反映岩石的力学性质，从而使模型具有较宽的应用范围。     

岩石冻融力学实验及损伤扩展特性

通过红砂岩和页岩两种岩石饱水后的冻融力学实验,系统研究了岩性及冻融循环等对岩石损伤力学特性的影响;充分考虑岩石细观结构的非均匀性,运用宏观唯象损伤力学和非平衡统计的概念和方法,得到了冻融受荷岩石的损伤演化方程;应用推广后的应变等价原理,对不同冻融次数下受荷岩石应力与应变的变化规律,得到统一的损伤扩展本构关系;探讨了岩石...     

深部开采岩爆预测的神经网络方法

岩爆是深部高地应力岩石地下工程中的一种常见灾害,其影响因素间存在着极其复杂的非线性关系.在综合分析各种因素的基础上,选取开采深度、围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度和抗拉强度比值、岩石冲击性倾向指数作为岩爆预测的评判指标.应用人工神经网络方法,建立了岩爆预测的计算模型,利用国内外一些岩石地下工程资料作为学习样本和测试样本对模型进行训练.结果表明,将开采深度作为一个因素输入,结果更接近于实际,为深部开采岩爆预测提供了科学依据.     

MEDDIA:机械故障诊断专家系统的证据理论应用分析

在领域专家系统不确定性知识表达及推理问题上,证据理论方法能克服纯概率理论方法和信任模型方法的缺点和不足,并能较强地模拟人类领域专家的推理、判断特征。但至今,证据理论尚未真正在专家系统中应用实现。本文对机械故障诊断专家系统 MEDDIA 应用证据理论来处理不精确性推理问题作了可行性分析,讨论了其与信任模型之间的内在联系,并就应用该理论具体工作步骤作了说明。     

基于知识发现复杂不确定性系统预测模型研究应用

针对复杂不确定性系统特性,将知识发现理论方法与预测理论方法有机结合起来。在研究适于预测知识发现理论与挖掘方法的基础上,继承传统统计学、概率论和神经网络等预测理论与方法,构建了基于知识发现多目标、多因素集成化预测模型(integratedpredictionmodelbasedonknowledgediscovery,IPMK),并通过对油气储量、产量和需求量的预测,验证了预测模型的有效性与实用性。     

可拓学的重要科学问题及其关键点

提出可拓学中需要重点加强研究的科学问题并指出其关键点,主要包括：基于变换的动态集合论和表征它的函数论,使矛盾问题转化的逻辑,能克服数学模型局限性的形式化模型,事物拓展的规律与方法、全面认识事物的理论与方法和变换的理论与方法体系．对这些科学问题的深入研究,可以为应用研究提供强大的理论和方法支持,使矛盾问题的智能化处理取得突破．     

概率论思想在一些不等式中的应用

随着概率论的应用和迅速发展,概率论的应用逐步深入到各个领域,涉足到各个行业。在数学上一些常见的不等式的证明,若运用代数方法较难得到解决,而运用概率方法就可以较方便地得到证明。这种证明方法沟通了不同学科之间的联系。应用概率方法证明不等式,是个很有用的方法,建立适当概率模型,使不等式的证明得到简化。本文主要研究了应用概率论的方法证明代数不等式、积分不等式和相关理论的应用。     

两种非线性系统反馈线性化方法的比较研究

对非线性控制系统的直接反馈线性化方法与微分几何反馈线性化方法进行了比较研究。首先介绍了这两种非线性控制系统反馈线性化方法。在此基础上研究了两种非线性控制系统反馈线性化方法之间的内在联系,着重对运行ＤＦＬ方法与微分几何反馈线性化方法对非线性控制系统实行反馈线性化时的线性化条件进行了比较。     

尺寸链的图形理论和方法

本文提出了平面和空间尺寸链的新理论和解法,并对过去的理论和方法作了修正。     

框架的五种重要运算方法及其SAS源代码

多边矩阵的定义主要基于框架，设计框架是应用多边矩阵理论最基础的部分。为了方便设计出各种复杂框架，现拓展了矩阵理论的相关运算方法，归纳了框架的五种重要运算方法，并提供了这些运算方法的SAS源代码。     

关于Newton-like-iterative方法新的收敛性定理（英文）

用迭代法求解Newton-like法中的方程,T.J . Ypma提出Newton-like-iterative方法。在其早期的文章中,不精确牛顿法理论用来研究Newton-like-iterative方法的收敛性。与以往方法不同,今提出用不精确Newton-like法做相关的收敛性分析,所得定理更加简单,同时具有仿射不变性。     

爱因斯坦科学创新在狭义相对论教学中的地位

论述在狭义相对论的教学中,突出爱因斯坦在观念、思维、理论、方法、应用理解、归纳上创新的科学方法,达到知识传承和能力发展创新教育教学双重效果.     

权向量的一般模型与权确定方法的分析

结合效用理论与因素空间理论 ,首先给出了权向量的数学描述与一般模型 ,接着运用此模型对常用的权确定方法加以分析 ,指明常用方法的缺陷在于主、客观信息的分离 ,最后给出消除此缺陷的两种方法