基于声发射技术的隧道岩爆倾向性判别

为了更加形象地表述岩爆倾向性的判别方法,减少经验判断,在室内岩石力学实验基础上引入声发射监测方法,并提出通过声发射特征参数的时序演化来描述及判别岩石的岩爆倾向性,即根据实验过程中声发射振铃累计计数的时序演化特点,将不同岩爆倾向性的岩石划分为3种释放形式,即线性增长型、阶梯增长型和指数增长型,并分别对应无/弱岩爆倾向性、中等岩爆倾向性以及强烈岩爆倾向性.最后,以取自铜绿山隧道岩芯的玢岩为试验对象开展实验.结果显示:编号P-1与P-3两试件的声发射振铃累计计数时序演化特征表现出明显的指数增长形式,说明这两个试件均具有强烈岩爆倾向性,试验结果同常规岩爆倾向性的判别相符,据此可进一步推广于实践检验.     

岩爆分类的人工神经网络预测方法

采用人工神经网络原理，选取影响岩爆的一些主要因素，如地应力、岩石抗压强度、抗拉强度等作为输入参数，建立了岩爆分类与预测的神经网络模型．利用国内外一些工程实例作为学习和训练的样本，并用已经训练稳定的样本对某水电站地下厂房岩爆进行预测．研究表明，与其他岩爆预测方法比较，人工神经网络模型更具有客观性和有效性．     

基于数字钻技术的岩石材料岩爆倾向性预测研究

为了超前预测岩石材料岩爆倾向性,建立岩石内摩擦角与数字钻参数之间关系的解析模型,同时构建内摩擦因数与剩余弹性能指数的关系,通过室内三轴试验研究6种岩石力学参数与剩余弹性能指数之间的相关性,提出基于数字钻技术的岩石材料的岩爆倾向性的超前预测方法.研究结果表明:在不同围压状态下,各岩石下的剩余弹性能指数与弹性模量、抗压强度...     

用于分析岩爆倾向性的剩余能量指数

通过分析岩石变形破坏过程中的能量变化,提出以岩石在峰值强度前储存的弹性应变能和峰值强度后稳定破坏所需的能量耗散之差(即剩余能量)与峰值强度后稳定破坏所需的能量耗散之比作为剩余能量指数,以反映岩石在峰值强度后区的动态特性;推导了剩余能量指数计算公式,并给出了其试验测定方法.此外,分析了将剩余能量指数作为岩爆倾向性指标的合理性,并采用铜陵有色金属公司冬瓜山深部矿床的典型矿岩进行了峰值前的循环加、卸载试验和变形破坏全过程试验,结合该矿床实际岩爆资料,对剩余能量指数与现有基于能量理论的岩爆倾向性指标进行对比分析,结果表明该指标能够较好地反映岩石的岩爆倾向性.     

金川深部典型岩石岩爆倾向性多因素综合评判

以金川二矿区深部为研究对象,通过对其花岗岩等6种典型岩样进行峰前卸载等多种常规力学实验研究,结合现场勘察数据,采用基于岩性、围岩、应力条件等不同评判角度的单一岩爆判据：强度脆性系数法、Barton法、弹性应变能指数法和围岩质量RMR法,分别对6种典型岩样进行岩爆倾向性理论预测,并引入模糊数学综合预测方法,以上述各单一判据结果为指标,运用专家评估法确定因素影响权重。多因素系统评价金川二矿区的岩爆倾向性。结果表明,传统单一岩爆预测判据方法不适合金川特殊地质环境。采用模糊数学综合预测方法多因素系统分析发现。花岗岩、大理岩等6种岩样均具有弱岩爆发生倾向,其结果与现场符合较好。对矿山下阶段安全、高效生产中的岩爆防治有一定的科学指导意义。     

岩爆倾向性的动态破坏实验研究

岩石峰值强度后破坏过程的持续时间长短,反应了岩石破坏的剧烈程度和能量释放特性,也反应了岩石发生爆的倾向性。本文在常规 单轴压缩加载条件下,测定了凡口铅锌矿几种矿岩石峰值强度后的动态破坏持续时间,并根据实验结果对岩石发生岩爆的倾向性进行了评价,其结果表明它们均具有发生岩爆的倾向性。     

基于未确知均值分类理论的岩爆发生和分级预测方法

为解决岩爆预测中的不确定性问题,将未确知均值分类理论应用于岩爆综合评判中,建立了岩爆发生和分级预测的未确知均值分类理论分析模型.模型选用最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度和弹性能量指数4个指标作为岩爆发生和分级预测的判别因子.将岩爆烈度分为4个等级并作为未确知均值分类理论分析的4个类别.以国内外岩爆工程实测数据作为建立分类标准和模型的样本,以各等级的指标均值作为分类标准.求取未确知测度函数.采用信息熵确定权重,用置信度识别准则进行等级判定.将本研究建立的模型应用到隧道和矿山工程的岩爆预测中,结果表明.未确知均值分类分级预测方法预测结果与实际情况吻合较好,预测精度高,因而是岩爆发生和分级预测的一种有效方法,可在岩爆工程判别中应用和推广.     

基于熵权的模糊物元模型在岩爆倾向性评价中的应用

鉴于岩爆倾向性评价的不确定性和模糊性,以模糊物元理论为基础,选取岩石强度脆性系数、强度应力比Rc/σ1、冲击倾向能WCF及岩石完整性系数作为评价指标,同时结合熵权理论及贴近度原则,建立了基于模糊物元理论的岩爆倾向性多指标综合评价模型,并将其应用于会泽锌铅矿8#矿体的岩爆预测中.结果表明该方法具有较好的合理性及适应性.     

岩爆灾害的灰类白化权函数聚类预测方法

岩爆是高应力岩石地下工程中的地质灾害.将岩爆与其影响因素之间的关系作为灰色系统,提出采用灰类白化权函数聚类的预测方法对岩爆灾害进行预测.选取岩石弹性能量指数、脆性系数和围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值作为岩爆灾害预测的主要影响因子,并构造了适于岩爆预测的各聚类指标的白化权函数.采用本文提出的方法对国内外一些岩石地下工程实例进行了分析,并与工程实际情况进行了对比,研究结果表明,本文提出的基于灰类白化权函数聚类的岩爆灾害预测方法具有较高的预测精度.     

基于3种机器学习模型的岩爆类型预测

岩爆类型预测是防治和控制硬岩矿山岩爆灾害的有效方式。基于国内外397组岩爆案例数据,规范训练集与测试集的数据预处理方式,采用模型参数优化及交叉验证技术获得最近邻、支持向量机与决策树模型最佳参数;对比分析主成分分析法（PCA）与过采样SMOTE对3种机器学习算法预测准确率的影响,并采用准确率、精确率、召回率、F1等指标对模型预测性能进行评估。结果表明：主成分分析对3种机器学习模型的预测准确率并无提升,不同岩爆类型的样本之间不具有较为明显的决策边界;过采样SMOTE算法仅对决策树模型有明显的提升,基于过采样建立的SMOTE-DT模型预测准确率为77.50%,高于仅对原始数据集进行标准化处理的KNN、SVM模型的68.75%与57.50%;SMOTE-DT在高估与低估岩爆类型表现优于KNN与SVM模型,对于四种岩爆类型的F1值均大于0.7,岩爆预测性能稳定可靠。此外,采用本文构建的3种机器学习模型对山西紫金金矿进行了岩爆类型预测,模型预测结果与现场观测结果相一致。本文构建的三种用于岩爆类型预测的机器学习模型避免了训练集信息泄露对测试集造成影响,研究结果为岩爆类型预测及规范机器学习模型训练过程提供了理论支撑。     

岩石工程系统理论在边坡稳定性评价中的应用

现有的边坡稳定性评价方法不能考虑参数间的作用机理，和施工对整个边坡岩体天然性质的影响。而岩石工程系统理论将整个岩石工程视作一个系统来处理，能考虑岩石工程中各种不同因素，及其因素间的相互影响和施工对工程状态的影响。鉴此，在岩石工程系统理论的基础上，运用智能方法并结合样本，生成一个动态的网络结构，建立各边坡样本的岩石工程系统矩阵，然后求解各矩阵，并得出稳定状态边坡与非稳定状态边坡矩阵解的规律，以此提出边坡稳定性指数的概念。最后，利用此方法对福建紫金山金矿露天边坡稳定性进行了评价，并与极限平衡法得出的结果进行比较，得到一致的结论。     

基于灰色理论的水泥稳定碎石冲刷量模型

为了有效确定水泥稳定碎石在工程中达到冲刷量设计标准的最佳材料组成,采用灰色系统理论方法,选取集料分形维数、水泥28d砂胶强度、水泥剂量、含水量为建模参数,建立了基于灰色系统理论的水泥稳定碎石28d冲刷量预测模型,并给出骨架密实和悬浮密实2种结构的水泥稳定碎石28d冲刷量预测模型简化式。适用性验证表明：2种结构的水泥稳定碎石冲刷量预测值和实测值的相对误差均较小,说明基于灰色理论的水泥稳定碎石预测模型可以较为准确地预测其28d冲刷量值。     

基于多因素影响的负荷预测神经网络方法

电网的负荷是一个受多种因素影响的量。负荷预测的准确性对电网的安全、经济运行有着重要的影响。把各个影响因素与负荷之间建立解析表达式是非常困难的。本文考虑多种影响因素,用神经网络的方法对农网进行负荷预测,具有方法简便、预测精度高,速度快的特点。     

基于BP神经网络电子评标方法的研究和应用

为了解决招投标中评标环节专家评审法随意性大的问题,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析.利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的电子评标方法.结合人工神经网络的自适应功能、良好的容错能力以及非线性数据处理特点,科学地评价多因素建设工程投标方案,使招标商从众多的投标商中选出最佳的中标单位.     

基于遗传算法的模糊聚类方法

针对模糊c 均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷 ,将遗传算法应用于模糊c 均值算法的优化计算中 .算法采用实数编码 ,提高了试验精度 .实验证明基于遗传算法的模糊聚类方法能够在一定程度上克服初值的影响 ,跳出局部极小点 ,在大样本的聚类方面有较大的优势 .     

可拓学理论在东戈壁露天矿工程岩体质量评价中的应用

基于可拓学工程方法,在物元模型理论的基础上建立工程岩体质量评价的物元模型,应用可拓集合的关联函数,建立基于物元和关联函数的工程岩体可拓评价方法,对新疆东戈壁露天矿主要工程岩体质量进行评价,并与传统的“RMR、Q”法评价结果作比较.研究结果表明:得出的评价结果与现场实际相符合.工程岩体质量的可拓学评价不仅可以反映岩体属于何种质量等级,而且可以反映工程岩体与其他质量等级的“距离”,能较好的反应工程岩体的质量等级,具有较好的适用性.     

基于云理论的隧道结构健康诊断方法

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统,具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此,针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点,提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先,建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后,依据逆向云发生器原理,将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云,用于表征各健康状态指标的重要程度.最后,运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断,得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法,对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断,极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性.     

基于块体理论的围岩稳定性分析及数值模拟研究

岩体的完整性及节理裂隙的发育程度是影响围岩稳定性的主要因素。潜在失稳块体将引起围岩掉块、剥落、滑移甚至坍方等失稳现象。以小三岔口隧道为依托,基于块体理论研究,借助围岩结构分析和数值模拟相结合的方法,从岩体结构特征入手,定位隧道开挖潜在失稳区域,寻找可动块体,确定关键块体,深入分析围岩失稳变形模式,揭示无支护条件下围岩的变形、受力特征并提出针对性施工建议。研究结果显示:岩体节理裂隙发育、节理面相互切割成不利组合和岩块结构面结合性差是围岩失稳的根本原因;关键块体的运动是造成围岩失稳的直接原因。     

基于强度理论的岩石损伤弹塑性模型

根据单轴受力特性曲线唯象地考察岩石材料损伤演化,定义弹性应变表示的一维损伤变量及其本构模型,利用双剪强度理论将其推广至三维模型.塑性是潜在破坏面的摩擦滑移,在传统塑性理论的框架中,建立了基于摩尔-库仑强度理论与潜在滑移面摩擦软-硬化特性的各向异性损伤弹塑性本构关系.结果表明,计算的损伤演化与CT观测结果符合很好,用本文的弹塑性模型反映损伤材料的力学特性是可行的.