导读:本文包含了岩体可爆性论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:标度,露天矿,乘积,神经网络,平均值,阻抗,权重。
岩体可爆性论文文献综述
丁小华,原文杰,解祯,李爱和,祁茂富[1]（2019）在《基于综合赋权云模型的露天矿岩体可爆性分级识别》一文中研究指出露天矿爆破施工要求破碎块度均匀,大块率低,高效发挥铲装、运输设备效率,而矿山岩体可爆性评价是爆破参数优化、质量提高、成本控制的重要依据。为了对岩体可爆性进行科学分级,选择岩石普氏系数、抗拉强度、岩石密度、岩石纵波速度、岩体纵波速度5个指标建立了岩体可爆分级指标体系,确定了岩体可爆性分级标准,计算出了岩体可爆性分级指标的云数字特征,生成了各指标隶属各岩体可爆性等级的云模型,提出了基于综合赋权云模型的岩体可爆性分级方法。将分级模型应用于平朔东露天煤矿,结果表明:东露天煤矿泥岩、砂质泥岩、粉砂岩的可爆性等级均为A,确定度分别为0.585 5、0.584 4、0.349 7;细粒砂岩的可爆性等级为C,确定度为0.149 4;中粒砂岩、粗粒砂岩、泥灰岩的可爆性等级均为B,确定度分别为0.253 2、0.212 9、0.328 8。确定度能够精确反映各岩体与各可爆性等级间的隶属程度,有利于更准确地计算炸药单耗,结论的可信度及实用性更高。(本文来源于《煤炭科学技术》期刊2019年10期）
许奎[2]（2018）在《后坪矿区掘进巷道岩体可爆性探究》一文中研究指出基于"以弹性波速度为准则的分级法"来研究后坪矿区岩石的波阻抗,对岩石进行可爆性分级。利用这个原理和现场声波测量实验,得出后坪矿区掘进巷道岩体可爆性为中等级别。(本文来源于《消防界(电子版)》期刊2018年20期）
杨凯,时磊,黄滚,黄飞,王满[3]（2018）在《费歇尔判别法在岩体可爆性分级中的应用》一文中研究指出影响岩体可爆性分级的因素多达十几种,为达到便于工程师进行现场运用的目的,选取岩石单轴抗压强度、岩石容重和岩石完整性系数3个相关性最低的主要因素进行研究:将岩体可爆性划分为5个等级,并利用多元判别理论中的费歇尔判别法建立相应等级的线性判别函数,通过对46组训练样本进行逐一回判验证,判别准确率达85%,并针对误判原因提出了增加中等可爆岩石样本数量修正判别函数的解决方案,研究结果表明:岩体可爆性分级的费歇尔线性判别模型不仅计算简单、操作便捷,而且具有较高的准确性。(本文来源于《矿业研究与开发》期刊2018年08期）
袁绍国,耿荣,王振涛,张兆辉[4]（2018）在《基于集对分析的岩体可爆性研究》一文中研究指出选择岩体的容重、抗拉强度、抗压强度和完整性系数作为岩体可爆性评判参数,并采纳集对分析对岩体可爆性进行了评判研究。应用集对分析模型对实测的5组数据进行了综合评判,采用加权平均值法确定权重。结果显示:研究得出的结论与其他评判方法的结论相吻合,说明集对分析模型在岩体可爆性等级评判中具有可行性。(本文来源于《煤炭技术》期刊2018年02期）
邓红卫,陈超群,张亚南[5]（2016）在《岩体可爆性等级判别的随机森林模型及R实现》一文中研究指出在引入随机森林分类方法的基础上,选取岩石的容重、抗拉强度、动载强度及岩体完整性系数等指标,建立岩体可爆性等级判别的随机森林模型;在R语言环境下,编写模型数据处理、计算与结果输出的R语言代码,实现可爆性等级判别随机森林模型的计算,得出岩体可爆性等级判定的混淆矩阵,分析各指标对岩体可爆性分级的重要性。研究结果表明:岩体可爆性分级为叁、四、六级的判别准确率可达100%;岩石容重对岩体可爆性等级判别的影响最大。这一结果证明了岩体可爆性等级判别的随机森林模型是可靠的,且具有较高的准确率。(本文来源于《世界科技研究与发展》期刊2016年05期）
马红贝,赵国彦,路凡[6]（2016）在《岩体可爆性分级评价的集对分析模型》一文中研究指出针对岩体可爆性综合评价指标的不确定性和不相容性,基于集对分析方法,建立岩体可爆性分级评价模型。将该模型应用于9组不同种类的岩体试样中,选取工程爆破中比较容易获得的岩石密度、抗拉强度、冲击动载强度和岩体完整性系数4个影响因素作为评判指标,将以上4个指标合成一个可反映岩体可爆性级别的联系度参数,并利用加权平均值法确定评判指标的权重,逐一对9组试样进行岩体可爆性分级评价。研究结果表明:9组岩体试样的可爆性分级结果与熵权属性识别方法的评价结果基本相符,所建立的集对分析模型能够合理地评价岩体可爆性等级,可在工程爆破实践中推广使用。(本文来源于《爆破》期刊2016年02期）
赵国彦,龚梦龙,梁伟章,洪昌寿[7]（2016）在《岩体可爆性分级的PSM-CM方法》一文中研究指出针对岩体可爆性分级中尚未解决的模糊性与随机性问题,结合乘积标度法(PSM)和云模型(CM)理论,提出了一种岩体可爆性分级的PSM-CM方法。选用岩石容重、抗拉强度、冲击动载强度和完整性系数作为分级指标,依据分级标准,计算各指标隶属于不同等级的云模型参数,通过正向高斯云发生器,求得实测样本指标值各等级确定度,再结合基于乘积标度法得到的各指标权重,计算样本综合确定度,根据最大综合确定度隶属等级确定岩体可爆性级别。该方法能解决可爆性分级中诸多因素的不确定性问题,还可对同一等级的岩体可爆性大小进行排序。将该方法应用于贵州某磷矿山岩体可爆性分级中,结果表明,该方法具有较高的准确性和可靠性,可在工程实际中推广应用。(本文来源于《矿冶工程》期刊2016年03期）
李夕兵,朱玮,刘伟军,张德明[8]（2015）在《基于主成分分析法与RBF神经网络的岩体可爆性研究》一文中研究指出为了对岩体可爆性进行更精确的预测分级,建立了主成分分析法与RBF神经网络相结合的评价模型。以某矿山岩石为例,将影响岩石可爆性的容重、抗拉强度、抗压强度和岩体完整性系数作为评价指标,统计矿山13种岩体的样本数据。对样本数据进行主成分相关性预处理,将输出结果作为RBF神经网络的输入变量,岩体的爆破等级作为输出变量,得到的结果精度更高。研究结果表明:预测结果的相对误差均控制在5%以内,与BP神经网络预测误差(16%)相比,所得到实际预测结果与期望值之间的相对误差分别降低了71.94%、86.65%、73.20%和76.62%,预测精度显着提高。该模型为岩体可爆性分级预测提供了一种更为完善的方法。(本文来源于《黄金科学技术》期刊2015年06期）
钱立,王文杰,潘春艳,叶剑[9]（2015）在《基于综合赋权集对分析方法的岩体可爆性分级研究与应用》一文中研究指出基于集对分析理论,选取岩石抗拉强度、抗压强度、体积质量和内聚力等对岩体可爆性影响较大的因素作为评价指标,采用"相对比较法+均方差法"相结合的综合赋权方法确定各评价指标的权重系数,建立了岩体可爆性分级的综合赋权集对分级模型。应用模型对金山店铁矿矿岩进行可爆性分级,结果显示该矿大部分矿岩属于易爆类型。基于综合赋权集对分析方法在岩体可爆性分级应用中具有计算简单,评价结果准确的优点,在岩体可爆性分级中具有实用价值。(本文来源于《化工矿物与加工》期刊2015年11期）
戴兵,赵国彦,董陇军[10]（2015）在《岩体可爆性分级的未确知均值分级方法及应用》一文中研究指出将未确知测度理论应用到岩石可爆性分级问题中,提出未确知均值分级方法,建立岩石可爆性分级的未确知均值分级模型;选用岩石容重、岩石抗拉强度、岩石完整性系数作为分级模型的判定指标;以14种岩石的实测判定指标建立分类判别指标的未确知测度函数,并求得各分级样本指标的平均值和单指标测度矩阵;根据信息熵理论确定各指标的权重,利用置信度识别准则对岩石进行判定分级。利用该模型对矿区岩石进行分类预测,并与实测结果进行比较。研究结果表明:利用岩石可爆性分级的未确知均值分级模型所得预测结果与实测结果相吻合,准确率达100%为岩石可爆性分级提供了一条新的途径。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
岩体可爆性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于"以弹性波速度为准则的分级法"来研究后坪矿区岩石的波阻抗,对岩石进行可爆性分级。利用这个原理和现场声波测量实验,得出后坪矿区掘进巷道岩体可爆性为中等级别。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
岩体可爆性论文参考文献
[1].丁小华,原文杰,解祯,李爱和,祁茂富.基于综合赋权云模型的露天矿岩体可爆性分级识别[J].煤炭科学技术.2019
[2].许奎.后坪矿区掘进巷道岩体可爆性探究[J].消防界(电子版).2018
[3].杨凯,时磊,黄滚,黄飞,王满.费歇尔判别法在岩体可爆性分级中的应用[J].矿业研究与开发.2018
[4].袁绍国,耿荣,王振涛,张兆辉.基于集对分析的岩体可爆性研究[J].煤炭技术.2018
[5].邓红卫,陈超群,张亚南.岩体可爆性等级判别的随机森林模型及R实现[J].世界科技研究与发展.2016
[6].马红贝,赵国彦,路凡.岩体可爆性分级评价的集对分析模型[J].爆破.2016
[7].赵国彦,龚梦龙,梁伟章,洪昌寿.岩体可爆性分级的PSM-CM方法[J].矿冶工程.2016
[8].李夕兵,朱玮,刘伟军,张德明.基于主成分分析法与RBF神经网络的岩体可爆性研究[J].黄金科学技术.2015
[9].钱立,王文杰,潘春艳,叶剑.基于综合赋权集对分析方法的岩体可爆性分级研究与应用[J].化工矿物与加工.2015
[10].戴兵,赵国彦,董陇军.岩体可爆性分级的未确知均值分级方法及应用[J].中南大学学报(自然科学版).2015
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