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基于神经网络的节理岩体参数反演与采场稳定性分析

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 岩体力学反分析研究现状第12-16页
    1.3 本文研究内容第16页
    1.4 技术路线第16-18页
第2章 回声状态神经网络反演方法第18-29页
    2.1 BP神经网络与进化神经网络第18-22页
    2.2 ELM神经网络第22-24页
    2.3 回声状态神经网络第24-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 节理岩体多参数精细化反演第29-41页
    3.1 岩体参数范围的确定第29-32页
        3.1.1 Hoek-Brown强度准则第29-30页
        3.1.2 广义Hoek-Brown强度准则第30-32页
    3.2 节理参数范围的确定第32页
    3.3 试验设计方法第32-35页
        3.3.1 正交试验法第32-34页
        3.3.2 均匀试验设计方法第34-35页
    3.4 离散元模拟方法第35-40页
        3.4.1 库仑滑动节理模型第36-37页
        3.4.2 刚性块体运动方程第37-39页
        3.4.3 可变形块体的运动第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第4章 焦家金矿节理岩体参数反演第41-67页
    4.1 焦家金矿工程背景第41-44页
        4.1.1 地理位置、交通、气候情况第41-42页
        4.1.2 矿区地质情况第42-43页
        4.1.3 水文地质特征第43-44页
    4.2 现场测试第44-54页
        4.2.1 岩体表面节理裂隙调查第44-45页
        4.2.2 钻孔摄像第45-46页
        4.2.3 声波测试第46-54页
    4.3 岩体与节理参数大致范围的确定第54-57页
        4.3.1 组成岩体的完整岩块的单轴抗压强度第54-55页
        4.3.2 组成岩体的完整岩块的Hoek-Brown常数m_i第55页
        4.3.3 岩体的地质强度指标GSI第55-56页
        4.3.4 爆破或应力释放对岩体扰动程度的系数D第56-57页
    4.4 神经网络训练第57-61页
    4.5 神经网络测试第61-64页
    4.6 神经网络反演第64-66页
    4.7 本章小结第66-67页
第5章 焦家金矿采场稳定性分析第67-86页
    5.1 现有采矿方法第67-68页
    5.2 离散元分析模型第68页
    5.3 数值计算参数第68-69页
    5.4 数值计算结果与分析第69-85页
        5.4.1 位移场分析第69-74页
        5.4.2 应力场分析第74-79页
        5.4.3 节理变形分析第79-85页
    5.5 本章小结第85-86页
第6章 结论与展望第86-88页
    6.1 结论第86-87页
    6.2 展望第87-88页
参考文献第88-91页
致谢第91-92页
攻读学位期间参加的科研项目及获得成果第92页

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