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露天矿边坡稳定性分析专家系统 总被引:5,自引:1,他引:5
本文在收集在大量的边坡工程知识,经验,信息,特别是参考了英国煤炭露天开采委员会近10年来对240个不稳定边坡的调查研究结果的基础上,以专家系统框架Xi-Plus为蓝本,建立了边坡稳定性分析专家系统,最后,又用一个现场实例对该系统进行了验证,结果表明:该系统能够较为精确地确定边坡的稳定状态,影响边坡稳定性的主要因素的可能的滑坡模式。 相似文献
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雅满苏露天矿边坡稳定性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据雅满苏露天铁矿边坡岩体种类,构造特征及其所处应力场范围,对其进行工程地质分区,分析各区边坡可能出现的破坏模式及稳定性状态,确定边坡不稳定区段,以便采取加固自理措施,指出生产和安全防护。 相似文献
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针对现有研究方法在预测露天矿边坡稳定性时存在适用性不强和误差大的问题,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,提出一种露天矿边坡稳定性预测模型。该模型以坡体容重、黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、边坡高度和孔隙压力6个参数为输入变量,以安全系数为输出变量,随后利用该模型对露天矿边坡的实例进行分析,与传统BP神经网络预测模型性能进行比较。研究结果表明:GA-BP模型在进行露天矿边坡稳定性预测时效果好,具有误差小和计算精度高的优点,为准确预测露天矿边坡稳定性提供了一种新的方法。 相似文献
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为提高极限学习机(ELM)模型在弓长岭露天矿边坡稳定性预测中的精度,有效解决ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层偏置而导致模型稳定性差的问题,引入基于随机权重法改进的粒子群算法(IPSO)进行优化,提出了改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)模型,将该模型应用到弓长岭露天矿边坡监测的数据中,把预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型的预测值进行对比分析。结果表明:IPSO-ELM模型预测值接近于实测值,预测精度高、预测速度快、模型构建合理,在露天矿边坡预测中具有较高的可行性,可作为露天矿边坡预测的一种参考方法。 相似文献
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边坡稳定是露天煤矿实现安全生产的前提,对于存在软岩边坡的露天煤矿而言,边坡稳定问题尤为重要。以白音华一号露天煤矿为例,运用FLAC3D软件对南帮边坡进行数值模拟并分析计算结果,得出其安全系数为0.82,揭示了软岩边坡岩体的位移变形规律和滑坡模式,为后期设计边坡治理方案提供科学依据。 相似文献
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