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红岭铅锌矿爆破振动信号分析及振动预测

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-23页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究现状第11-21页
        1.2.1 爆破振动效应第11-13页
        1.2.2 不同条件对爆破振动的影响第13-15页
        1.2.3 爆破振动预测第15-20页
        1.2.4 爆破振动危害研究第20-21页
    1.3 本文的研究思路与内容第21-23页
第2章 爆破振动信号的频带能量分布特征研究第23-49页
    2.1 红岭铅锌矿爆破振动监测第23-25页
        2.1.1 爆破设计概况第23-24页
        2.1.2 爆破振动监测系统第24-25页
        2.1.3 测点布置和传感器的安装第25页
    2.2 基于小波包的爆破振动信号频带能量分析技术第25-28页
    2.3 描述爆破振动信号的特征参量第28-30页
    2.4 红岭铅锌矿爆破振动信号频带能量分布规律研究第30-46页
        2.4.1 小波包分解深度和小波基的确定第30-33页
        2.4.2 爆破振动信号的频带能量分布总体规律第33-36页
        2.4.3 爆破条件对爆破振动信号频带能量分布特征的影响第36-42页
        2.4.4 位置条件对爆破振动信号频带能量分布特征的影响第42-46页
    2.5 本章小结第46-49页
第3章 基于经验公式法的爆破振动预测第49-57页
    3.1 红岭铅锌矿的爆破振动监测数据第49-51页
    3.2 基于经验公式法的红岭铅锌矿爆破振动预测结果第51-56页
    3.3 本章小结第56-57页
第4章 基于广义回归神经网络的爆破振动预测第57-71页
    4.1 广义回归神经网络的基本理论第57-59页
        4.1.1 广义回归神经网络的基本结构第57-58页
        4.1.2 广义回归神经网络的理论基础第58-59页
    4.2 基于广义回归神经网络的爆破振动预测模型第59-63页
    4.3 基于广义回归神经网络的红岭铅锌矿爆破振动预测结果第63-69页
        4.3.1 爆破振动峰值振动速度的预测结果第63-65页
        4.3.2 爆破振动主频率的预测结果第65-67页
        4.3.3 爆破振动持续时间的预测结果第67-69页
    4.4 本章小结第69-71页
第5章 基于支持向量机的爆破振动预测第71-93页
    5.1 支持向量机的基本理论第71-78页
        5.1.1 支持向量分类第71-75页
        5.1.2 支持向量回归第75-78页
    5.2 基于支持向量机的爆破振动预测模型第78-80页
    5.3 基于支持向量机的红岭铅锌矿爆破振动预测结果第80-88页
        5.3.1 峰值振动速度的预测结果第80-83页
        5.3.2 主频率的预测结果第83-86页
        5.3.3 振动持续时间的预测结果第86-88页
    5.4 基于三种方法的爆破振动特征参量的预测效果比较第88-90页
        5.4.1 爆破振动的峰值振动速度的预测效果比较第88-90页
        5.4.2 爆破振动主频率和持续时间的预测效果比较第90页
    5.5 本章小结第90-93页
第6章 红岭铅锌矿爆破振动危害研究第93-107页
    6.1 爆破振动下结构物的破坏机制第93-96页
        6.1.1 爆破振动对结构物的影响第94-95页
        6.1.2 固有特性对结构物的影响第95-96页
    6.2 爆破振动响应能量判据第96-97页
    6.3 红岭铅锌矿爆破振动危害评价第97-100页
        6.3.1 受控结构物的爆破振动测试结果第97-98页
        6.3.2 基于响应能量判据的受控结构物爆破振动危害评价第98-100页
    6.4 基于支持向量机的红岭铅锌矿爆破振动响应能量预测第100-104页
        6.4.1 基于支持向量机的爆破振动响应能量预测模型第101页
        6.4.2 基于支持向量机的红岭铅锌矿爆破振动响应能量预测结果第101-104页
    6.5 本章小结第104-107页
第7章 结论与展望第107-109页
    7.1 论文的主要结论第107-108页
    7.2 论文的不足与展望第108-109页
参考文献第109-115页
致谢第115-117页
个人简历第117页

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