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2.
对地下开采引起的沉陷问题进行了三维模拟计算,根据优化理论和方法,在选定模型基础上完成了参数的选取及优化工作,并结合工程实际给出了应用实例。 相似文献
3.
本文根据宽条带与离层注浆联合开采的工程实践,推导了该种采矿方法地表移动理论计算公式,从理论上完善了该项技术,为更好地推广该技术打下理论基础. 相似文献
4.
为解决地表下沉系数难以精准预测的问题,提出了基于主成分分析(PCA)的遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型。利用主成分分析法对45个矿区的7个地表移动参数影响因子进行降维,提取出新的主成分,同时通过遗传算法获取能够优化支持向量机的最优惩罚参数和最优核函数参数,将主成分输入优化后的支持向量机,对比地表下沉系数的预测值与真实值之间的差距,计算平均相对误差,并与SVM,PCA-SVM,GA-SVM 3种模型的平均相对误差对比。结果表明:PCA-GA-SVM模型的平均相对误差可以达到7.01%,精度更高,更能准确地预测地表下沉系数。 相似文献
5.
从井筒形变的力学模型入手,推导了井筒变生突变的临界压力,按照灰色系统思想,探讨了带有突变现象的灰色非线性模型来预计井筒形变的可行性。实例表明,在突变点大大地改善了拟合精度,它为解释各项工程破裂现象及其预计方法提供了一种有效的数学方法。 相似文献
6.
详细叙述了基础测绘,变形观测、”3S“技术及“4D”产品在1998年长江,松共工抗抢险中发挥的巨大作用。 相似文献
7.
8.
地表下沉系数是地表沉陷预计中的重要参数,其取值的精度会对沉陷预计结果产生直接的影响,由于煤矿开采地表下沉系数影响因素众多且因素间存在着不确定性和非线性等复杂关系,从而导致地表下沉系数预测工作极为困难。为解决地表下沉系数难以准确预测的问题并提高预测精度,根据国内35个矿区的实测地表移动观测站数据,构建地表下沉系数预测模型。选取开采厚度、煤层倾角、平均釆深、走向宽深比、倾向宽深比、推进速度、松散层厚度和覆岩平均坚固系数等8个影响因素,采用灰色关联度分析和主成分分析相结合的方法求取地表下沉系数影响因素的组合权重,根据组合权重对地表移动观测站数据中的地表下沉系数影响因素进行排序,获得影响地表下沉系数的主要影响因素,并将主要影响因素作为输入,地表下沉系数作为输入参数,进而提出一种地表下沉系数预测分析的BP神经网络模型。结果表明:松散层厚度、推进速度、平均采深和倾向宽深比的组合权重更大,是地表下沉系数的主要影响因素;由地表下沉系数主要影响因素建立的地表下沉系数BP神经网络预测模型的预测精度高,其绝对误差最小值为3.954%,最大值仅为-6.918%,平均相对误差可以达到7.179%,与实测值极其接... 相似文献
9.
本文利用灰色系统对矿山地表下沉进行了预测,绘出了灰平面,经后验差检验,预测精度达到了一级。灰色系统应用于地表移动与变形预测,建模简便,预测精度高,具有实用意义。 相似文献
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