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焦家金矿地下采场围岩质量分级及稳定性评价研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题来源及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 岩体质量分级国内外研究现状第12-15页
        1.2.2 围岩稳定性评价国内外研究现状第15-18页
    1.3 研究内容与技术路线第18-21页
        1.3.1 研究内容第18-19页
        1.3.2 技术路线第19-21页
第2章 工程地质调查及岩体质量分级第21-33页
    2.1 引言第21页
    2.2 岩体结构面特性调查第21-26页
        2.2.1 结构面调查方法第21-22页
        2.2.2 ShapeMetrix3D岩体结构信息采集分析系统第22-25页
        2.2.3 调查内容第25-26页
    2.3 地质钻孔RQD值第26-29页
    2.4 岩体质量分级方法第29-30页
        2.4.1 岩体质量分级的基本原则第29页
        2.4.2 焦家金矿地下采场岩体质量分级方法第29-30页
    2.5 本章小结第30-33页
第3章 基于三维裂隙网络模拟的RQD值的确定第33-45页
    3.1 引言第33页
    3.2 岩体结构面概率模型模拟的理论基础第33-36页
        3.2.1 结构面形态模拟第34页
        3.2.2 结构面产状模拟第34-35页
        3.2.3 结构面大小(直径)模拟第35-36页
        3.2.4 结构面间距(密度)模拟第36页
    3.3 节理裂隙原始数据的获取第36页
    3.4 三维裂隙网络模拟第36-42页
        3.4.1 统计均质区的划分第37页
        3.4.2 裂隙产状优势分组第37-38页
        3.4.3 裂隙的三要素的取样偏差校正及概率密度函数拟合第38-39页
        3.4.4 蒙特卡罗模拟第39-40页
        3.4.5 模型的检验第40-41页
        3.4.6 三维裂隙网络的可视化第41-42页
    3.5 RQD数值模拟计算第42-44页
        3.5.1 待分析岩体的确定第42-43页
        3.5.2 测线的设立及测线与裂隙交点的计算第43页
        3.5.3 岩心长度及RQD值的计算第43-44页
        3.5.4 RQD空间效应和尺寸效应的影响第44页
    3.6 本章小结第44-45页
第4章 基于神经网络的Mathews图表法在围岩稳定性评价中的应用第45-65页
    4.1 引言第45-46页
    4.2 基于Mathews图表法的围岩稳定性评价方法第46-49页
    4.3 人工神经网络及其学习算法第49-53页
        4.3.1 人工神经网络简介第49-50页
        4.3.2 BP神经网络模型及结构参数第50-52页
        4.3.3 遗传算法在神经网络中的应用第52-53页
    4.4 进化BP神经网络在围岩稳定性智能评价的应用第53-63页
        4.4.1 进化BP神经网络模型的建立第55-58页
        4.4.2 样本构建第58页
        4.4.3 进化神经网络参数设置第58页
        4.4.4 神经网络模型的优化训练第58-60页
        4.4.5 智能评价模型的检验第60-61页
        4.4.6 基于改进的Mathews图表法的地下采场围岩稳定性评价第61-63页
    4.5 本章小结第63-65页
第5章 工程应用实例第65-83页
    5.1 引言第65页
    5.2 焦家金矿试验采场简介第65-68页
        5.2.1 矿区区域地质概况第66-67页
        5.2.2 试验采场开采技术条件概况第67-68页
    5.3 焦家金矿-390采场岩体质量分级与围岩稳定性评价第68-77页
        5.3.1 焦家金矿岩体质量分级参数的统计分析第68-74页
        5.3.2 焦家金矿岩体质量分级第74-76页
        5.3.3 围岩稳定性评价第76-77页
    5.4 基于岩体分级与稳定性评价的采场安全控制研究第77-81页
        5.4.1 采场结构参数调整第77-80页
        5.4.2 采场支护措施研究第80-81页
    5.5 本章小结第81-83页
第6章 结论与展望第83-85页
    6.1 结论第83页
    6.2 展望第83-85页
附表第85-97页
参考文献第97-101页
致谢第101-103页
作者简介第103页

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