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为了从爆破振动能量分布角度研究破碎能量利用问题,结合露天铁矿岩石动态特性,使用EEMD方法分析爆区磁铁矿、绿泥岩与混合岩的动态特性对振动能量分布的影响规律。结果表明:动抗拉强度与弹性模量最低的混合岩,爆破振动能量的分布最为均匀,振动能量在50 Hz以下的频带出现了分散的多个峰值,90%以上的振动能量集中在20~80 Hz;随着岩石动抗拉强度与弹性模量的减小,爆破振动能量在整体上的分布向高频发展,总能量与瞬时能量峰值均明显降低,用于岩石破碎的爆炸能量比例提升,且爆破远区振动能量分布频带增宽,有利于岩体完整性保护。 相似文献
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以地下深部花岗岩为试验材料,利用GAW-2000微机控制电液伺服岩石单轴试验机进行分级循环加卸载试验,研究在同一递增荷载幅度条件下,试件的抗压强度、变形、破坏特征、残余应变以及弹性模量的变化趋势。结果表明:在单轴分级循环加卸载试验作用下,岩样的峰值强度随着每级循环次数的增加呈现递减趋势,且单调荷载应力-应变曲线包络住循环荷载应力-应变曲线;岩样破坏特征主要以剪切破坏为主,随着循环次数增加,破坏裂纹更加分散;岩样在加载过程中,岩体内部的结构在不断地调整,导致结构面变得密集与裂隙间更加闭合,卸载时回弹变形有滞后现象,加载起点与卸载终点不重合;轴向弹性、残余应变与环向弹性、残余应变随循环次数变化的规律具有相似性,岩样弹性模量曲线的趋势以“波浪形”的规律交替变化。 相似文献
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为了更好地满足矿区现场爆堆块度实时高精度检测的需要,提出了一种基于深度学习的爆堆块体分割模型TAUNet(Transformer Aspp UNet),该模型在UNet的编码器和解码器中融入Transformer的自我注意机制,利用其处理大型特征映射,改善全局信息的提取,恢复在编码器中跳过的粒度细节。在骨干网络特征提取阶段,加入了ASPP空洞卷积模块,增强了模型对块体局部特征的融合。在爆堆图像分割的基础上,采用爆堆分层的方法获取爆堆的块度空间分布信息。结果表明:(1)TAUNet分割模型具有良好分割性能,模型训练评价指标骰子系数、交并比、召回率分别达到97.12%、94.61%、96.2%,均优于主流的语义分割模型,对现场爆堆块体有着良好的分割效果;(2)通过爆堆分层的方法可知肇庆某矿山西采区315~300 m平台的爆堆块度空间分布,87.15%岩块粒径分布在0~0.6 m, 9.9%的岩块粒径分布于0.6~1.0 m,大于1.0 m的大块占2.95%。研究结果能够为爆破效果评价的精细化、智能化发展提供参考借鉴。 相似文献
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