基于神经网络法预测重庆高速公路边坡稳定性

结合重庆地区的地质条件和高速公路的建设实践,分析了影响重庆地区高速公路土质和岩质边坡稳定性的主要因素.运用人工神经网络方法,以重庆地区大量高速公路边坡实例为样本对其进行学习和预测.研究表明,运用人工神经网络技术建立的各类边坡稳定性预测模型具有很好的适应性和较高的精度,用此方法来预测重庆地区高速公路边坡的稳定性是可行的.     

系统科学理论在矿产资源规划中的体现

系统科学是研究“关系”的科学。在矿产资源规划过程中，同样面临着与其他系统的相联关系。本文分析了矿产资源的开发过程与生态环境系统、水资源系统、大气系统等系统的关系。     

基于神经网络法预测重庆高速公路边坡稳定性

结合重庆地区的地质条件和高速公路的建设实践,分析了影响重庆地区高速公路土质和岩质边坡稳定性的主要因素。运用人工神经网络方法,以重庆地区大量高速公路边坡实例为样本对其进行学习和预测。研究表明,运用人工神经网络技术建立的各类边坡稳定性预测模型具有很好的适应性和较高的精度,用此方法来预测重庆地区高速公路边坡的稳定性是可行的。     

盐腔形成过程对覆岩影响的相似材料模拟实验研究

应用相似材料模拟实验研究了盐腔成腔过程中上覆岩层移动、变形和破坏规律,上覆岩层损伤演化过程及规律,上覆岩层的层面效应及分层特性,上覆岩层破碎岩体尺寸特性等内容。通过这些研究,获得了上覆岩层在盐腔形成过程中的损伤演化方程、上覆岩层因岩层性质不同而产生的分层特性、上覆岩层移动变形过程中表现出来的层面效应以及岩层破碎岩体尺寸与岩层力学性质的关系。为进一步弄清开采沉陷的微观机理和建立新的预测模型打下了基础。     

矿井煤层瓦斯涌出量及其与煤质关系

根据某煤矿瓦斯涌出量的测试结果，定量探讨了瓦斯涌出量与煤层煤质之间的关系。结果表明，煤层瓦斯涌出量随灰分的减少而增大，并随煤的变质程度增大而增加。     

基于遗传算法的浅埋隧道开挖地表沉降神经网络预测

分析了城市浅埋隧道开挖地表沉降的主要影响因素,并建立了基于遗传算法的神经网络浅埋隧道开挖地表沉降预测模型.使用有限元数值模拟正演算法获得神经网络模型学习样本,对模型进行学习训练.该预测模型在某市轻轨隧道地表沉降预测中进行使用,结果表明:基于遗传算法的神经网络对隧道开挖地表沉降的预测是可行的,预测结果比较准确,能较好地指导隧道施工,确保地表建筑物的安全.     

LLH水泥厂TSD型分解炉性能分析与评议

1 LIH—TSD分解炉的结构及特点 LLHTK泥厂第二期技术改造工程(即2 500t/d新型干法水泥生产线)分解炉和预热器采用天津水泥工业设计研究院开发的带TSD型分解炉五级预热器单系列系统。它结合了RSP和DD炉的特点。所谓RSP是强化悬浮预热器的英文名称Reinfored Suspensinon Preheater     

微差爆破地震波特性及在矿山爆破设计中的应用

通过对微差爆破地震动实测波的分析,研究了微差爆破地震动规律,经多元非线性回归分析,得出微差爆破地震动最大峰值速率经验公式,并将其应用于矿山爆破设计中,取得了满意效果。     

煤层瓦斯涌出量与煤层埋藏深度关系的探讨

在现场测试的基础上,定量探讨了瓦斯涌出与煤层埋藏深度之间的关系,并提出了一种计算瓦斯涌出梯度的新方法。结果表明：煤层瓦斯涌出量 (特别是相对瓦斯涌出量 )基本上随煤层埋藏深度的增加而增加。本文给出了反映这种关系的计算式。     

岩盐溶腔稳定性的非线性大变形分析

采用非线性大变形方法分析了岩盐水溶开采溶腔的稳定性,模拟了溶腔围岩的变形状态,研究了内水压力以及开挖步骤对溶腔稳定性的影响,并提出了溶腔顶板极限跨度的计算方法．