基于灰关联与层次分析的地下开采采矿方法优选

采矿方法选择是地下开采金属矿山建设的一项重要内容,涉及影响因素众多,且各因素之间灰色关联。因此,灰关联分析作为一种有效的分析方法在采矿方法优选研究中得到广泛应用,但传统的灰关联分析不考虑各个影响因素的权重系数的不同,存在缺陷。介绍了基于灰色理论和层次分析理论,建立灰关联分析和9标度层次分析法(AHP)相结合的采矿方法优选模型,先根据灰关联分析理论,得到几种采矿方法的关联系数;再利用层次分析理论确定各评价指标权重,最终求得关联度。大冶铁矿工程实例表明,该采矿方法优选模型切实可行,具有一定推广和应用价值。

双线盾构施工引起地表及建筑物沉降规律研究

结合武汉地铁3号线19标段双线隧道施工,利用数值模拟和现场测试的方法,研究盾构施工过程中建筑物及地表沉降变形特征,并根据同一建筑物不同部位的沉降差判定施工过程中建筑物的安全性。研究结果表明:地表沉降在建筑物处明显增大,建筑物所在位置及其周围土体呈现整体倾斜变形;隧道横向上建筑物长宽比越大,地层滑移角及沉降槽宽度越大;建筑物和基础的沉降变形与隧道施工动态相关,基础的不均匀沉降导致建筑物安全性降低。由此可知,盾构施工对上部建筑物的影响非常显著,研究成果可为今后类似工程设计施工提供参考。

基于机器学习的图像检测分析

随着科学技术的迅猛发展,机器学习技术的应用范围愈发广泛,当前在分析商业数据、挖掘知识、图像识别、检索信息等领域均发挥着重要的作用。本研究就针对基于机器学习的图像检测技术进行了研究,以期更好的发挥机器学习技术的作用,促进图像检测的发展。

左右线盾构超越施工影响下的土体变形规律研究

以武汉地铁3号线区间隧道工程为背景,针对右线盾构超越左线盾构施工这一工程实际,通过数值模拟与现场监测相结合的方法,研究施工过程中地表横向、纵向沉降变化以及深层土体的横向水平位移变化。研究结果表明:地表沉降与沉降槽宽度在右线盾构通过后明显增大;纵向地表在右线盾构通过前先小幅沉降,右线盾构通过后迅速沉降,当右线盾构离开监测断面40 m后沉降趋于稳定;不同深度土体的横向水平位移也不相同,最大位移发生在隧道埋深一半左右。因此,盾构超越施工对先建隧道的影响非常明显。