检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]河北联合大学矿业工程学院,河北唐山063009 [2]阿勒泰正元国际矿业有限公司,新疆阿勒泰826700
出 处:《化工矿物与加工》2015年第10期52-55,共4页Industrial Minerals & Processing
摘 要:岩体爆破产生的地面振动是采矿工程中存在的基本问题,爆破振动强度预测是降低爆破地震对周围环境危害的关键途径。利用神经网络对监测数据进行敏感性分析,得到爆破振动强度的主要影响因素,通过量纲分析建立预测模型并在工程中应用,得到了良好的预测结果。预测模型建立的方法对类似工程具有一定的参考价值。Ground vibration induced by rock blasting is an essential issue in mining engineering,prediction of blasting vibration intensity is a key way to reduce the damage of environment.Artificial neural networks is used to take the sensitivity analysis for the monitoring data,the main influence factors which affect blasting vibration intensity have been obtained,in accordance with dimensional analysis,the prediction model which is applied in the engineering practice has been established,and it achieves a good prediction results.The method of establishing the prediction model has reference value.
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