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史山矿回采巷道锚杆支护参数优化研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
1 绪论第9-23页
   ·问题的提出及选题的意义第9-11页
     ·问题的提出第9-10页
     ·选题的意义第10-11页
   ·巷道工程的特点、内容及研究现状第11-13页
     ·巷道工程的特点第11页
     ·巷道工程研究内容第11-12页
     ·巷道工程研究现状第12-13页
   ·巷道围岩稳定性分类及支护选择现状第13-15页
     ·前苏联巷道围岩分类及支护选择第13页
     ·波兰煤矿巷道围岩稳定性分类及支护选择第13-14页
     ·我国煤矿巷道围岩稳定性分类及支护选择第14-15页
   ·锚杆支护设计方法及应用现状第15-19页
     ·锚杆支护设计方法第15-17页
     ·锚杆支护应用现状第17-19页
   ·锚杆(索)锚固设计准则及内容第19-22页
     ·锚杆(索)锚固设计准则第19-21页
     ·锚杆(索)锚固设计内容第21-22页
   ·本论文的主要研究内容及方法第22页
   ·本章小结第22-23页
2 理论基础第23-51页
   ·锚固支护的基础理论第23-30页
     ·锚固支护的基本原理第23页
     ·锚杆锚固机理第23-28页
     ·煤矿巷道锚杆支护理论第28-30页
   ·人工神经网络的有关理论第30-41页
     ·概述第30-31页
     ·人工神经网络模型第31-33页
     ·神经网络的基本原理及学习类型第33-35页
     ·神经网络模型的特点第35-36页
     ·BP 神经网络模型的特点与算法第36-41页
   ·FLAC3D 理论介绍第41-50页
     ·场方程第42-43页
     ·拉格朗日元法的基本原理第43-45页
     ·材料模型的本构理论第45-50页
     ·摩尔—库仑模型的材料参数第50页
     ·计算模式第50页
   ·本章小结第50-51页
3 神经网络在巷道支护设计中的应用研究第51-65页
   ·引言第51页
   ·MATLAB 神经网络工具箱简介第51-55页
     ·概述第51-52页
     ·神经网络工具箱使用第52-53页
     ·工具箱图形用户界面的使用第53-55页
     ·实现BP 算法的一般步骤第55页
   ·锚杆支护设计BP 神经网络方法研究第55-63页
     ·网络隐层单元结点数的确定方法第55-56页
     ·神经网络模型的建立第56-59页
     ·神经网络学习训练第59-62页
     ·神经网络模型的测试第62-63页
   ·算例第63-64页
   ·本章小结第64-65页
4 巷道支护方案数值模拟分析第65-104页
   ·FLAC 数值分析方法概述第65页
   ·FLAC3D 程序简介第65-69页
     ·FLAC3D 程序的基本原理第65-66页
     ·FLAC3D 程序的特点第66-67页
     ·与有限单元法比较第67-68页
     ·FLAC3D 的应用范围第68页
     ·FLAC3D 求解问题的一般方法第68-69页
   ·FLAC 数值模型建立第69-73页
     ·支护设计的概述第69-71页
     ·FLAC 数值模型建立步骤第71-73页
   ·巷道开挖与支护的FLAC 数值模拟第73-94页
     ·概述第73-74页
     ·无支护围岩变形的模拟第74-77页
     ·喷射混凝土支护围岩变形的模拟第77-81页
     ·锚杆支护正交数值模拟试验第81-88页
     ·锚喷支护正交数值模拟试验第88-94页
   ·巷道开挖与支护的数值模拟结果分析第94-102页
     ·模拟结果汇总分析第94-96页
     ·模拟结果具体分析第96-102页
   ·本章小结第102-104页
5 工程实例设计及分析第104-115页
   ·工程背景第104-106页
   ·现有巷道支护分析第106-108页
     ·现有巷道支护破坏的情况第106-107页
     ·巷道破坏原因浅析第107-108页
   ·巷道支护对策研究第108-110页
     ·选择支护形式与参数的原则第108页
     ·支护对策分析第108-110页
   ·实例设计第110-114页
     ·巷道断面及支护形式确定第110-111页
     ·支护参数的确定第111-113页
     ·施工工艺第113-114页
     ·与现有支护的比较分析第114页
   ·本章小结第114-115页
6 结论与展望第115-117页
   ·结论第115-116页
   ·展望第116-117页
参考文献第117-121页
附录Ⅰ公开发表的学术论文及科研成果第121-127页
附录Ⅱ神经网络的基本程序第127-131页
致谢第131页

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