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矿山空间数据处理分析及三维实体建模应用研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-32页
    1.1 研究背景及意义第11页
    1.2 三维实体建模的国内外研究现状分析第11-29页
        1.2.1 空间数据粗差探测的研究现状第11-13页
        1.2.2 空间数据插值方法的研究现状第13-14页
        1.2.3 空间数据模型的研究现状第14-24页
        1.2.4 地质体和巷道三维建模的研究现状第24-29页
    1.3 研究内容第29-30页
    1.4 研究方法与技术路线第30-31页
    本章小结第31-32页
第二章 矿山空间实体及矿山空间数据类型第32-44页
    2.1 矿山井下空间对象第32-36页
        2.1.1 自然地质实体第32-35页
        2.1.2 地下探采工程对象第35-36页
    2.2 矿山井下空间实体的几何与空间维特征第36-38页
    2.3 矿山空间数据类型第38-40页
    2.4 地质钻孔数据第40-41页
    2.5 测井资料第41-42页
    2.6 导线测量数据第42页
    本章小结第42-44页
第三章 矿山空间数据粗差探测方法研究第44-58页
    3.1 概述第44页
    3.2 粗差探测方法概述第44-49页
        3.2.1 经典粗差探测方法第44-45页
        3.2.2 数据探测方法第45-47页
        3.2.3 回归分析第47页
        3.2.4 小波分析第47-49页
        3.2.5 各种粗差方法比较第49页
    3.3 基于小波理论的矿山空间数据粗差探测方法研究第49-56页
        3.3.1 小波的分解与重构第49-50页
        3.3.2 基于小波理论的矿山空间数据粗差探测第50-52页
        3.3.3 基于小波理论的矿山空间数据粗差探测应用第52-56页
    本章小结第56-58页
第四章 矿山空间数据插值方法研究第58-73页
    4.1 概述第58页
    4.2 插值方法第58-63页
        4.2.1 多项式内插第58-59页
        4.2.2 二元样条函数内插第59页
        4.2.3 多层曲面叠加内插第59页
        4.2.4 最小二乘配置第59-60页
        4.2.5 克里金法(Kriging)第60页
        4.2.6 距离幂次反比法第60-61页
        4.2.7 人工神经网络插值法第61-62页
        4.2.8 粒子群算法第62-63页
    4.3 基于粒子群克里金神经网络插值方法研究第63-69页
        4.3.1 BP 神经网络第63-64页
        4.3.2 PSO-BP 方法第64-65页
        4.3.3 克里金方法第65-67页
        4.3.4 粒子群克里金神经网络插值方法第67-69页
    4.4 基于粒子群克里金神经网络插值方法的应用及结果分析第69-72页
    本章小结第72-73页
第五章 矿山空间数据三维模型的建立第73-105页
    5.1 引言第73页
    5.2 TIN 和多层 DEM 概述第73-78页
        5.2.1 数字高程模型(DEM)和多层 DEM 概述第73-75页
        5.2.2 不规则三角网(TIN)概述第75-78页
    5.3 地层和煤层体三维建模第78-89页
        5.3.1 地层和煤层体的建模步骤第78页
        5.3.2 地层和煤层体的数据模型和数据结构第78-81页
        5.3.3 地层和煤层体模型的构建方法第81-88页
        5.3.4 基于 TIN 的建模方法应用及结果分析第88-89页
    5.4 基于 TIN 巷道三维建模第89-104页
        5.4.1 三维巷道的数据模型和数据结构第89-95页
        5.4.2 巷道建模第95-102页
        5.4.3 基于 TIN 的巷道建模和圆曲线的巷道平滑方法应用和结果分析第102-104页
    本章小结第104-105页
第六章 三维实体建模应用第105-116页
    6.1 概况第105-109页
    6.2 基于 TIN 和多层 DEM 的地层和煤层体建模第109-113页
        6.2.1 钻孔和测井综合数据处理第109页
        6.2.2 地层和煤层体三维可视第109-113页
    6.3 基于 TIN 的巷道建模第113-115页
    本章小结第115-116页
结论与展望第116-119页
参考文献第119-127页
攻读博士学位期间取得的研究成果第127-128页
致谢第128页

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