【摘 要】
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运用人工神经网络技术,综合岩石介质条件、赋存环境条件以及工程因素3大方面的5个指标,即岩石单轴抗压强度、岩石质量指标、煤体强度、地下水状况、工作面月推进速度,建立了
【机 构】
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华北科技学院安全与工程系,中国矿业大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助 (批准号 :40 172 0 5 9) ;国家杰出青年基金 (批准号 :5 0 0 2 5 413 )
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运用人工神经网络技术,综合岩石介质条件、赋存环境条件以及工程因素3大方面的5个指标,即岩石单轴抗压强度、岩石质量指标、煤体强度、地下水状况、工作面月推进速度,建立了采场顶板稳定性动态预测模型.并以工作面月推进速度40m、60m、80m、100m分别预测了新集井田顶板稳定性分区.根据5个指标因素分析结果,对顶板稳定性影响程度由大到小排序为岩石质量指标、地下水状况、岩石单轴抗压强度、煤体强度、工作面月推进速度.在上述研究成果上提出了不同顶板类型的控制对策.
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