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厚松散层下开采地表沉陷规律及预测方法研究--以淮南矿区为例

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第16-23页
    1.1 研究背景及意义第16页
    1.2 厚松散层下开采地表沉陷规律研究现状第16-18页
    1.3 厚松散层下开采地表沉陷预计方法研究现状第18-19页
    1.4 主要研究内容第19-21页
    1.5 研究方法及技术路线第21-22页
        1.5.1 研究方法第21-22页
        1.5.2 研究技术路线第22页
    1.6 本章小结第22-23页
2 厚松散层下煤层开采地表沉陷规律实测研究第23-46页
    2.1 淮南矿区概况第23-24页
    2.2 厚松散层下地表移动与变形特征实测分析第24-42页
        2.2.1 地表沉陷预计参数影响因素分析第25-32页
        2.2.2 地表沉陷角量参数影响因素分析第32-41页
        2.2.3 厚松散层下地表沉陷规律总结第41-42页
    2.3 厚松散层变形特征神经网络预测模型研究第42-44页
        2.3.1 神经网络模型训练方法第42页
        2.3.2 BP神经网络样本训练第42-44页
        2.3.3 神经网络模型预测性能测试第44页
    2.4 本章小结第44-46页
3 厚松散层下煤层开采地表沉陷规律数值模拟研究第46-73页
    3.1 FLAC3D数值模拟研究方案第46-51页
        3.1.1 地层原型的简化第46-47页
        3.1.2 FLAC3D数值模拟方案第47-51页
    3.2 FLAC3D数值模拟结果分析第51-72页
        3.2.1 采动程度对地表移动与变形影响规律分析第51-59页
        3.2.2 松散层厚度对地表移动与变形影响规律分析第59-60页
        3.2.3 采高对地表移动与变形影响规律分析第60-72页
    3.4 本章小结第72-73页
4 多源异构变形预测模型融合方法及其应用研究第73-87页
    4.1 常规开采沉陷非线性预测原理及方法第73-79页
        4.1.1 ARMA预测模型第73-74页
        4.1.2 传统的GM(1.1)预测模型第74-76页
        4.1.3 三次指数平滑法模型第76-77页
        4.1.4 卡尔曼滤波模型第77-79页
    4.2 多源异构融合预测模型研究第79-82页
        4.2.1 多源异构变形预测模型的筛选第79-80页
        4.2.2 多源异构变形预测模型的融合准则第80-81页
        4.2.3 多源异构变形预测模型权系数的确定第81-82页
    4.3 工程实例第82-86页
        4.3.1 工程概况第82-83页
        4.3.2 数据预处理第83-84页
        4.3.3 多源异构变形预测融合模型的构建及预测第84-86页
        4.3.4 预测结果的分析第86页
    4.4 结论第86-87页
5 结论与展望第87-89页
    5.1 本文结论第87-88页
    5.2 展望第88-89页
致谢第89-91页
作者简介第91-92页
参考文献第92-97页

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