采矿地表沉陷的神经网络预测

矿山开采引起的地表沉陷受地质条件和采矿条件等诸多因素的影响,这些因素又具有非线性关系,很难用数学模型加以描述,因而在求解问题时遇到困难.利用神经网络系统对求解非线性问题的优点,对地表沉陷问题进行预测,其结果和实测值基本一致,从而证明了它对地表沉陷预测的可行性和实用性.     

土—结构相互作用对煤矿采动损伤建筑的抗震性能影响分析

为了探讨土—结构相互作用对煤矿采动损伤建筑地震动力破坏的影响,基于损伤力学和能量耗散理论,研究采动区土—基础—上部结构的协同作用,通过建立考虑土—结构相互作用的煤矿采动损伤建筑的动力学方程,重点分析了煤矿采动损害影响下的建筑物地震动力灾变演化过程。计算结果表明:土—结构的相互作用对煤矿采动建筑的地震动力响应影响较大,不考虑土—结构相互作用是偏于安全的;煤矿采动作用明显改变了建筑物的结构动力特性,建筑结构的薄弱层位置改变明显、塑性铰和层损伤分布规律发生改变,严重降低了建筑物的抗震性能,对于煤矿采动区建筑应当开展安全损伤评估工作,以保证矿区工程建设的安全性和可靠性。     

煤矿采动与地震联合作用下建筑物损伤演化致灾分析

针对煤矿采动区建筑物的地震损伤演化过程尚不明晰的问题,考虑到煤矿采动与地震联合成灾机制的复杂性,基于损伤力学理论,采用地震工程学和开采学理论,建立煤矿采动损害影响下的建筑物动力损伤判据,探讨煤矿采动与地震联合作用下建筑物损伤演化灾变过程,通过有限数值计算分析煤矿采动建筑物地震动力破坏的损伤成灾机制。结果表明:"联合作用"能够更好的描述煤矿采动与地震对建筑的破坏作用,煤矿采动损害影响下建筑物的次生损伤与其应力成反比,煤矿采动加剧了建筑的地震动力响应,所产生的次生损伤不断发展演化,导致建筑物的薄弱层位置形成塑性铰,严重削弱了建筑物的抗震性能。     

GFRP套管钢筋混凝土柱恢复力模型的试验研究

GFRP(Glass Fiber Reinforced Polymer)套管钢筋混凝土柱是一种新型的组合结构形式,为研究其抗震性能,对8根GFRP套管钢筋混凝土柱进行低周反复荷载作用下的试验研究。主要研究了轴压力大小、混凝土强度及FRP管与基础的连接方式对GFRP套管钢筋混凝土组合柱的变形能力和滞回特征的影响,根据GFRP套管钢筋混凝土组合柱在低周反复荷载作用下滞回曲线的特点,采用截面层纤维模型法对试件截面进行全过程分析获得骨架曲线。通过试验数据回归分析确定加卸载规则,提出了适合于GFRP套管钢筋混凝土组合柱的恢复力模型,并与试验结果进行了比较,计算模型与试验结果吻合良好。     

基于隔震技术的桥梁结构抗采动变形抗地震保护

为了提高采动区桥梁在竖向开采沉陷变形作用下的抗变形隔震能力,提出抗开采沉陷变形隔震保护控制的思想,首先分析了桥梁抗开采沉陷变形隔震保护控制的原理,提出一种新型的抗开采沉陷变形隔震保护控制装置,并分析了其抗采动变形抗地震的保护原理,其次利用数值分析软件建立一座三跨连续板桥有限元模型,对比分析了在开采沉陷变形和地震耦合作用下该装置的竖向抗变形隔震效果,并量化分析了开采沉陷和地震对桥梁结构损害程度,提出的抗变形隔震双重保护装置可以有效地抵御煤矿采动对桥梁的损害,减小桥梁结构的地震动力响应。抗变形隔震双重保护装置有效改善了采动区桥梁结构的抗震性能和抗开采沉陷变形性能,为我国矿区桥梁工程的安全建设和运营提供了科学的理论方法和依据。     

EEMD滤波技术在GPS动态监测数据去噪中的应用

为了削弱结构动态监测中GPS随机噪声的影响,本文研究了一种基于集成经验模态分解(EEMD)技术的滤波方法。根据信号自身尺度分解信号,基于分解产生的本征模态函数(IMF)的Fourier变换频谱特征,构造了EEMD时空滤波器。对不同信噪比的仿真非平稳数据进行去噪处理并与小波去噪法相比较,各项指标表明基于EEMD滤波器的去噪方法与小波去噪方法效果相当,但避免了小波基的选择,具有更大的自适应性。应用于GPS动态监测数据的去噪结果表明该方法能有效分解信号消除GPS高频噪声及低频噪声的影响,提取有用振动信号,为进一步结构分析提供有效数据。     

采空区岩层移动的动态过程与可视化研究

矿山开采引起上覆岩层的移动是一个复杂的动态过程。在岩层的移动和变形过程中岩体具有流变性质，同时岩层的层状组合结构在运动过程中存在时间和空间上的差异。根据流变力学理论和薄板弯曲理论研究了岩层和地表移动的时间、空间过程，推导出考虑时间因数的地表下沉基本公式和获得岩层与地表下沉时间系数的公式。并基于MATLAB软件强大的数学计算和图形功能，开发了相应的模拟地表沉陷动态过程的可视化程序，对某开采煤矿的地表沉陷动态过程进行预测。其预测结果与该矿长期的实际观测资料基本一致，从而为地表沉陷的动态过程预测提供了新的方法。     

3维激光扫描仪点云数据在MicroStation下的处理研究

3维激光扫描是基于近景扫描获取物体3维景观模型的一种新的激光测量技术,但在应用其扫描所得的点云数据使用配套软件Cyclone建立3维空间模型中又遇到了许多技术性问题,本文就此问题进行了探讨,并提出点云数据在MicroStation下处理的一些参考性方法。     

地表沉陷变形的非线性研究

简要介绍非线性理论应用于地表沉陷领域的一些研究成果.主要包括两部分(1)神经网络理论在地表沉陷中的应用.建立减缓地表下沉,BP神经网络模型,预测开采引起的地表沉陷.(2)离散单元法在地表沉陷中的应用.利用离散元解决非线性问题的特点,分析注浆前、后岩层的移动和变形.研究表明,利用神经网络方法和离散元数值模拟可以很好地解决岩层移动的非线性变形,有效地指导工程实践.     

地表移动预计参数选取的神经网络法

地表移动预计参数的选取是研究地表移动及其规律的重要内容，由于预计参数受多种复杂因素的影响，具有高度的不确定性和离散性，利用神经网络具有自组织、自学习和高度非线性映射的能力，并既能考虑定量因素又能考虑定性因素的优点，可建立地表移动预计参数选取的神经网络模型以及对BP神经网络进行改进。利用大量的地表移动实际观测数据样本对该网络模型进行训练和学习，并用该网络模型对地表移动参数进行预计，结果表明，该改进的BP神经网络具有收敛速度快、预计参数精度高的优点，从而为开采沉陷地表移动预计中参数的选取提供了新方法。