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为了避免露天金属矿爆破后导致爆堆边缘矿石品位贫化损失,需要根据最低品位阈值重新计算矿岩边界,而影响矿岩边界发生改变因素众多,需要确定主要影响因素。因此,利用爆堆爆破前地形方向和爆堆地质数据,构建灰色关联-广义回归神经网络模型(GRA-GRNN)分析爆堆矿岩边界变化主要影响因素。首先对爆堆钻孔品位数据使用析取克里金法进行空间插值,并根据矿山工艺最低品位阈值提取爆破前的矿岩边界;其次,将爆破前后的数字DEM模型进行求差,求得爆破后的爆堆数字DEM模型,并构建爆破前后爆堆数字DEM模型空间分布椭圆,从而确定爆堆爆破后的水平形变方向;对影响爆堆爆破后形变的可能因素进行提取,并应用GRA-GRNN模型选取主要影响因素及对其强度进行分析,并将其结果与BP神经网络模型预测结果进行了对比。从实验结果可知,影响爆堆爆破后形变强度排前三的因素为:爆破前地形方向、爆孔排距和列距,强度分别为0.880、0.760和0.755,预测结果优于BP模型。 相似文献
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矿井突水严重危害着矿山的生产安全,因而对突水因素的监测就显得非常重要。研发了一种可同时采集水压、水温和围岩应力的多功能水压计,并以该水压计为基础,通过USR-TCP232-T24系列产品搭建了井下数据实时监测系统,从而实现井下水压、温度和围岩应力的获取。监测结果表明,开采活动进行时,岩体内的应力增大,开采活动中止时,应力变化较小;开采活动产生的围岩应力导致岩体破碎,致使水压消散;每增加45m的高差,深部岩体内的水温大约升高2℃。工程应用表明,多功能水压计在深部矿井"三高一扰动"的环境下能较好地发挥作用,可为矿山水灾预警提供数据。 相似文献
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混合传感节点的属性较难形成统一识别特征,其节点属性约简过程复杂,存在分类时间长及分类性能差的问题。为此,提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值,利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果,获得统一编码形式的节点。在此基础上,排除了属性权重为“0”的属性,完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式,进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法,实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明,所提算法的分类用时低于520 ms,且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法,混合传感节点分类性能较好。 相似文献
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以羟基丙烯酸树脂和多异氰酸酯固化剂构成的丙烯酸聚氨酯体系为研究对象,研究了乙酸、丙酸、异辛酸和新癸酸的加入对体系凝胶时间的影响,并采用 Flory凝胶化理论结合 Arrhenius方程进行了分析。结果表明:引入少量有机酸即可大幅缩短丙烯酸聚氨酯体系的凝胶时间,当有机酸用量继续增大时,凝胶时间变化曲线趋于平缓。表观活化能和指前因子的计算结果表明,有机酸的加入对丙烯酸聚氨酯体系的表观活化能影响不显著,但是能够明显降低指前因子。对乙酸与二月桂酸二丁基锡(T12)对丙烯酸聚氨酯体系的协同催化作用的研究表明,在该体系中,有机酸与 T12存在拮抗作用。 相似文献