基于人工神经网络的回采巷道围岩稳定性分类及锚杆支护研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1．1 问题的提出 | 第8页 |
| 1．2 工程岩体稳定性分级研究现状 | 第8-12页 |
| 1．3 巷道围岩稳定性分类及支护选择研究现状 | 第12-16页 |
| 1．4 人工智能在岩石力学中的应用现状 | 第16-17页 |
| 1．5 本论文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 2 回采巷道围岩稳定性分类指标的研究 | 第19-23页 |
| 2．1 回采巷道围岩稳定性的影响因素确定 | 第19-20页 |
| 2．2 本文中拟选用的分类指标 | 第20页 |
| 2．3 回采巷道围岩强度指标的测取 | 第20-22页 |
| 2．4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 人工神经网络在回采巷道围岩稳定性分类中的应用 | 第23-34页 |
| 3．1 模式识别的有关理论 | 第23-25页 |
| 3．2 人工神经网络的有关理论 | 第25-27页 |
| 3．3 人工神经网络构建及算法分析 | 第27-30页 |
| 3．4 人工神经网络用于分类 | 第30-32页 |
| 3．5 用于分类的人工神经网络的构造 | 第32-33页 |
| 3．6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 人工神经网络分类结果 | 第34-45页 |
| 4．1 专家评议对于样本的评判和选取 | 第34页 |
| 4．2 所分类的各矿井概况 | 第34-39页 |
| 4．3 分类结果 | 第39-43页 |
| 4．4 本章小结 | 第43-45页 |
| 5 锚杆支护技术的研究 | 第45-60页 |
| 5．1 国内外煤巷锚杆支护现状 | 第45-46页 |
| 5．2 影响回采巷道锚杆支护效果的因素分析 | 第46-48页 |
| 5．3 锚固力的概念 | 第48-49页 |
| 5．4 单根锚杆锚固力的影响因素研究 | 第49-55页 |
| 5．5 预应力锚杆技术 | 第55-58页 |
| 5．6 组合锚杆技术 | 第58-59页 |
| 5．7 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 回采巷道支护对策研究 | 第60-63页 |
| 6．1 序言 | 第60页 |
| 6．2 选择支护形式与参数原则 | 第60页 |
| 6．3 回采巷道的合理支护形式与支护参数选择 | 第60页 |
| 6．4 技术经济效益 | 第60-62页 |
| 6．5 本章小结 | 第62-63页 |
| 7 结论 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
