首页--工业技术论文--矿业工程论文--矿山运输与设备论文--矿井提升论文

矿井提升运输环节的安全评价方法及应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 引言第9页
    1.2 选题研究的目的和意义第9-10页
    1.3 国内外研究现状第10-12页
        1.3.1 安全评价及发展概况第10页
        1.3.2 国外金属矿山安全评价研究第10-11页
        1.3.3 国内矿井提升运输安全评价研究第11-12页
    1.4 本论文研究内容和方法第12页
    1.5 本章小结第12-13页
第二章 安全评价理论第13-18页
    2.1 安全评价方法第13-14页
    2.2 安全评价的内容和分类第14-16页
        2.2.1 安全评价的内容第14-15页
        2.2.2 安全评价的分类第15-16页
    2.3 安全评价的基本程序第16页
    2.4 安全评价方法的选择第16-17页
    2.5 本章小结第17-18页
第三章 矿井提升运输评价体系的分析与构建第18-28页
    3.1 矿井提升运输系统及事故类型第18-19页
    3.2 矿井提升运输环节主要危险源第19页
    3.3 矿井提升运输环节的评价指标体系第19-27页
        3.3.1 人员的可靠性第20-21页
        3.3.2 装备设施第21-24页
        3.3.3 安全管理制度第24-25页
        3.3.4 环境影响第25-26页
        3.3.5 操作指示信号第26-27页
    3.4 本章小结第27-28页
第四章 矿井提升运输环节的安全评价方法第28-41页
    4.1 突变理论第28-31页
        4.1.1 突变理论及其发展第28页
        4.1.2 突变理论中的重要概念第28-29页
        4.1.3 突变理论基本模型第29-31页
        4.1.4 突变决策的基本原则第31页
        4.1.5 基于突变理论评价方法的优点第31页
    4.2 模糊数学第31-35页
        4.2.1 模糊集的概念第31-32页
        4.2.2 模糊综合评判的数学模型第32-34页
        4.2.3 隶属度函数的确定方法第34-35页
    4.3 突变理论与模糊数学的结合第35-36页
        4.3.1 基于突变模型的模糊综合评价方法第35-36页
    4.4 BP 神经网络模型评价方法第36-40页
        4.4.1 BP 神经网络模型第36页
        4.4.2 BP 神经网络的标准学习算法第36-39页
        4.4.3 BP 神经网络的训练函数第39-40页
        4.4.4 BP 神经网络在安全评价中的适应性第40页
    4.5 本章小结第40-41页
第五章 基于突变模型的金山店铁矿提升运输环节安全评价研究第41-51页
    5.1 金山店铁矿基本情况第41-42页
        5.1.1 矿区地理位置及环境情况第41页
        5.1.2 矿区工程地质构造第41页
        5.1.3 矿区水文地质条件第41-42页
        5.1.4 生产概况第42页
    5.2 底层评价指标隶属度函数的确定第42-46页
        5.2.1 底层指标隶属函数的确定第42-44页
        5.2.2 各因素隶属度函数值的确定第44-46页
    5.3 基于突变理论的模糊综合评价第46-50页
    5.4 本章小结第50-51页
第六章 基于 BP 神经网络的金山店铁矿提升运输环节安全评价研究第51-60页
    6.1 安全评价神经网络模型的建立第51页
        6.1.1 输入层与输出层节点数设计第51页
        6.1.2 隐含层及节点的设计第51页
    6.2 数据的采集及归一化处理第51-54页
        6.2.1 数据的采集第51-53页
        6.2.2 数据的归一化处理第53-54页
    6.3 神经网络的训练第54-58页
    6.4 综合评价模型的应用第58页
    6.5 两种评价模型结果的分析第58-59页
    6.6 本章小结第59-60页
第七章 结论与展望第60-62页
    7.1 结论第60页
    7.2 展望第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
攻读硕士期间发表学术论文第66-67页
详细摘要第67-70页

论文共70页,点击 下载论文
上一篇:超高强管线钢X120焊接性研究
下一篇:高硅菱镁矿—碳系原料制备MgO-SiC-C系复合耐火材料