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底板采动导水破坏带深度求取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
准确预测底板采动导水破坏带深度是合理设计底板防水安全煤岩柱,解决煤矿底板突水问题的关键。综合分析了开采深度、煤层倾角、煤层开采厚度、工作面斜长等地质采矿条件对底板采动导水破坏带深度的影响。以27个典型工作面实测数据作为训练和测试样本,通过合理选择SVM中核函数、不敏感损失系数、惩罚因子等参数,建立了底板导水破坏深度与各影响因素之间的SVM回归模型。最后进行了测试分析,测试结果表明,采用SVM所建立的关系模型可以较好地根据各影响因素求取底板采动导水破坏带深度,获得的底板导水破坏带深度精度可靠、能够满足设计需要。研究成果表明:采用SVM的方法计算底板采动导水破坏带深度是可行的,该方法可以综合考虑对底板采动导水破坏带深度影响的多种因素,为今后快速准确地计算底板采动导水破坏带深度提供了一种新的方法。 相似文献
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为在大型风电塔筒下实现安全采煤,以采动工作面上的风力发电塔筒为原型,采用ANSYS数值模拟软件分析研究了塔筒在不同地表倾斜变形情况下的轴向应力和变形特征关系,得到了不同地表倾斜变形下塔筒的轴向拉(压)应力、综合位移和最大倾斜率.研究结果表明:在开采影响下,随着地表倾斜变形的增加,塔筒的轴向最大应力呈线性增加趋势,塔筒的最大倾斜率也呈线性关系增加;当开采引起的地表倾斜变形超过安全临界倾斜变形时,塔筒最大轴向应力大于其许用应力,塔筒处于不安全的状态;塔筒自身的形态也对倾斜变形十分敏感,很小的倾斜变形都会使其发生破坏,对此对塔筒提出了相应有效保护措施. 相似文献
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基于拉普拉斯特征映射高光谱遥感影像降维及其分类 总被引:1,自引:0,他引:1
在进行高光谱遥感影像监督分类过程中,结合高光谱数据非线性的特点和流形学习强大的非线性处理能力,提出一种基于拉普拉斯特征映射(LE)降维和最佳指数法(OIF)波段组合选择训练样本进行SVM分类的策略,首先对高光谱遥感影像波段进行优化,利用拉普拉斯特征映射法(LE)对波段优选后的影像进行降维,利用OIF选择波段组合叠加进行训练样本选择。在此基础上采用支持向量机(SVM)进行分类处理,取得了优于PCA的效果。实验证明了流形学习是一种行之有效的高光谱遥感数据特征提取方法。 相似文献
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针对在老采空区上方建设高速公路的问题,提出了一种新的地基稳定性评价方法,将由开采引起的导水裂缝带发育高度与地基载荷的传递深度等因素相结合,作为路基稳定性的标准,并对评价出的结果给出了一定的治理方法。为实际应用提供了参考。 相似文献