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急倾斜特厚煤层巷道支护与人工神经网络预测研究

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急倾斜特厚煤层巷道支护与人工神经网络预测研究
论文目录
 
摘要第1-3页
ABSTRACT第3-6页
1 绪论第6-14页
  · 研究背景第6-7页
  · 研究意义第7-8页
  · 国内外研究现状第8-12页
    · 乌鲁木齐矿区急倾斜特厚煤层巷道支护技术发展现状第8-9页
    · 人工神经网络在采矿和岩石力学中的研究现状第9-12页
  · 研究目标、路线及内容第12-14页
2 矿区概况及综合地质特征第14-19页
  · 矿区地理位置第14页
  · 地形地势第14页
  · 矿井地质条件第14-19页
    · 井田地层构造第14-15页
    · 煤层构造第15-18页
    · 地质构造第18-19页
3 支护理论及巷道矿压和变形理论研究第19-25页
  · 松动圈理论与松动圈支护设计方法第19-20页
  · “监测-反馈-诊断-对策”支护设计方法第20-21页
  · 巷道矿压显现特征第21-22页
  · 巷道围岩变形特征第22-23页
  · 影响巷道围岩变形量的因素第23页
  · 本章小结第23-25页
4 巷道松动圈监测与分析第25-43页
  · 松动圈测试仪简介第25-26页
  · 松动圈监测方案第26-27页
  4.3 理论计算松动圈范围参考 VP第27-28页
  · 松动圈监测结果第28-41页
  · 松动圈监测结果分析第41-42页
  · 本章小结第42-43页
5 巷道钻孔窥视仪监测与分析第43-58页
  · 钻孔窥视仪简介第43-44页
  · 钻孔窥视仪监测方案第44页
  · 钻孔窥视仪监测结果第44-56页
  · 钻孔窥视仪监测结果分析第56页
  · 本章小结第56-58页
6 巷道变形及矿压观测与分析第58-69页
  · 矿压观测方案第58-59页
  · 矿压观测数据第59-66页
  · 矿压观测数据分析第66-67页
  · 巷道支护分析第67-68页
  · 本章小结第68-69页
7 人工神经网络预测巷道变形第69-78页
  · 人工神经网络基础理论第69-71页
  7.2 BP 算法基本原理第71-74页
  7.3 BP 算法的改进第74-75页
    · 附加动量法第74-75页
    · 自适应学习速率第75页
    · 动量-自适应学习速率调整算法第75页
    7.3.4 L-M 算法第75页
  7.4 BP 神经网络预测模型建立及 MATLAB 实现第75-77页
    7.4.1 BP 神经网络结构设计第75-76页
    7.4.2 BP 神经网络建立及训练第76页
    7.4.3 BP 网络模型检验第76-77页
    7.4.4 巷道变形量的 BP 神经网络预测第77页
  · 本章小结第77-78页
8 结论第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
附录第83 页

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