【摘 要】
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神经网络作为一种智能技术,已在许多科学领域取得到了广泛的应用,在地下工程领域,神经网络的非线性和识别功能得到了广泛的应用,促进了岩石力学的发展。 本文以矿山回采巷道为
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神经网络作为一种智能技术,已在许多科学领域取得到了广泛的应用,在地下工程领域,神经网络的非线性和识别功能得到了广泛的应用,促进了岩石力学的发展。 本文以矿山回采巷道为主要研究对象,对巷道围岩的稳定性及其支护设计进行了研究。首先分析围岩破坏类型和机理,研究各种因素对地下金属矿山巷道围岩稳定性和支护设计的影响,确定以巷道埋深、跨度、围岩强度、岩体完整程度和地下水状况为主要影响因素;分析喷锚支护的力学原理、影响喷锚支护质量因素、喷锚支护的新技术和喷锚支护设计与施工原则;并研究了BP神经网络工作原理、结构和缺陷,把改进的BF神经网络运用在巷道支护设计中,建立以巷道埋深、跨度、围岩强度、岩体完整程度和地下水状况为主要影响指标的BP神经网络的巷道支护设计识别模型;运用MATLAB6.1语言开发了巷道支护设计的智能系统,实现巷道支护设计的自动化,用工程实例验证系统模块的功能。
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