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基于神经网络的尾矿坝稳定性可靠度分析及影响因素研究  
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【作者】 张津嘉;
【导师】 郑志琴; 谢贤平;
【学位授予单位】 昆明理工大学;
【学科专业名称】 安全技术及工程
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 昆明理工大学
【网络出版投稿时间】 2012-02-10
【关键词】 尾矿坝; 神经网路; BP神经网络; 可靠度; 灰色关联分析;
【英文关键词】 Tailings Dam; Nueral Network; BP Neural Network; Reliability; Grey Incidence Analysis;
【中文摘要】 尾矿设施是矿山生产设施的重要组成部分,尾矿坝的安全运行直接关系到下游人民的生命财产安全和库区周边地区的生态环境。因此,对尾矿坝稳定性研究不仅具有学术价值,同时具有经济与社会效益。 在尾矿坝稳定性分析中,传统的方法是安全系数法。它不考虑尾矿砂的变异性,把尾矿砂、土性指标看作具有某种“平均”性质的“均质”材料,将各种设计条件、各种指标和参数都定值化,并选用一定的计算模式来进行计算,而把那些未知的、不确定的因素都归到一个单一的安全系数上,其所得到的结果是明确的,因此也易于为人们所接受。然而这种传统的方法却忽略了尾矿砂、土性指标参数的不确定性,与实际是不相符的。近几年来,人们逐渐认识到尾矿坝工程问题中的不确定性,将可靠度分析引入尾矿坝工程是一种必然的发展趋势。 区别于传统的安全系数法,神经网络的可靠度分析方法在对尾矿坝稳定性分析的中考虑了土参数的随机性、变异性和非线性关系,用概率的方法定量地考虑了实际存在的种种不确定因素,因而更为客观、定量地反映了尾矿坝的实际安全性。 本文提出了神经网络的可靠度分析法,该方法将BP神经网络与蒙特卡洛法相结合,进行尾矿坝的稳定可靠度分析,并初步的探讨了尾矿坝稳定...
【英文摘要】 Tailings installations are the important part of mine production facilities,and the safe operation tailings dam directly related to people's lives and property downstream, as well as the ecological environment around the reservoir area. Therefore, the reaearch on stability of the dam not only has academic value,but also has both economic and social benefits. In the tailings dam project analysis process, traditional evaluation is to use the safety factor method. It does not take the variability of the so...
【更新日期】 2012-03-08

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