广西花山-姑婆山花岗岩体的三维形态

为了解广西花山-姑婆山花岗岩体的三维形态,使用广西花山-姑婆山花岗岩体的重力资料,首先在花岗岩体的露头范围内,选择一些均匀分布的重力剖面,采用人-机联作的2.5维重力模拟反演方法,求出岩体的断面形态;综合这些断面图,描述花岗岩体的三维切片形态。其次,用粒子群法进行重力三维反演,利用岩体的出露部分和对重力异常上延不同高度求垂向三阶导数的零值线作为参考约束条件,直接反演出岩体的三维分布,绘制花岗岩体的三维立体图。结果表明,花山-姑婆山花岗岩体最大分布面积约为1 596 km2,花山岩体的最大厚度约为11.6 km,姑婆山岩体的最大厚度约为22.7 km。

云南镇康芦子园铅锌矿成矿条件及赋存规律研究

云南省镇康芦子园铅锌矿为近年来发现的的超大型多金属矿床,矿体主要赋存于上寒武统沙河厂组中,受NE向断裂及其旁侧伴生构造所控制,空间上具有等间距侧伏分布的特征。围岩蚀变发育,矿化经历了中低温和中高温两个阶段,大理岩化、夕卡岩化、黄铁矿化、硅化及其蚀变叠加部位矿化强烈。成矿物质主要来源于含矿地层及深部隐伏岩体,通过对矿区含矿地层岩性、控矿断裂构造、围岩蚀变及矿石组构等地质特征的研究,认为该矿床的形成与多期(次)构造运动、岩浆热液活动有关,是一个具有多期次和多种矿质来源的热液夕卡岩型铅锌铁多金属矿床。

优化的粗神经网络在机械故障中的预测研究

为了尽早发现机械故障,做到防患于未然,实施安全生产,在神经网络中引入粗糙集理论和模糊聚类方法,实现建模预测。首先用粗糙集和模糊聚类进行属性约简,去掉冗余的属性。然后根据模糊逻辑规则获取合理的网络输入层、隐含层和输出层,建立优化的粗神经网络预测模型。该模型可以有效地去除神经网络中输入层的冗余神经元,合理的确定隐含层神经元的数目,使神经网络提高了收敛性能,获得更好的非线性逼近能力。应用车床的机械振动采样数据进行仿真实验,结果说明:优化的粗神经网络预测模型,可提取有用信息、简化网络结构,减少训练时间,提高预测精度。在机械振动位移的采样数据预测实验中,取得了良好的效果,对于减少机械故障、实现安全生产、提高经济效益具有重要意义。

基于优化的粗神经网络在地质样品元素的预测研究

在神经网络中引入粗糙集理论和模糊聚类方法,实现建模预测。首先用粗糙集和模糊聚类进行属性约简,去掉冗余的属性。然后根据模糊逻辑规则获取合理的网络输入层、隐含层和输出层,建立优化的粗神经网络预测模型。该模型可以有效地去除神经网络中输入层的冗余神经元,合理地确定隐含层神经元的数目,使神经网络提高收敛性能,获得更好的非线性逼近能力。仿真实验结果说明:优化的粗神经网络预测模型,可提取有用信息,简化网络结构,减少训练时间,提高预测精度。在地质样品元素的预测实验中,取得了良好的效果。

IP测深曲线一维快速反演在找矿预测中的应用

一维快速反演的显著特点，是依据ρ＊ｓ和ρｓ在第ｉ个极距γｉ处的梯度，快速计算出体积极化地质体的实际埋深以及所对应的实际η和实际ρ值。通过广西博白东桃、望海嶂铅锌矿区和兴安杨梅铅锌矿区的电阻率／ＩＰ测深剖面资料的一维快速反演处理，结合矿区地质规律，进行找矿预测。对发现的异常经钻探验证，证实ＩＰ测深曲线一维反演技术方法可行，效果明显。

浅层地震技术在工程勘察中的应用效果

文章通过对浅层地震勘探在工程勘察中应用效果资料的综合分析,认为采用物探方法配合钻探是必要的,对于全面了解地层的变化、不良地质体发育、赋存空间具有重要的意义。

试论高层建筑的地基处理

简要的介绍了高层建筑基础的基本含义。通过对高层建筑地基基础施工工艺及方法的说明,阐述了工程实际中地基的不确定性对高层建筑基础的影响和高层建筑基础选型的重要性。

沉陷的独立性基础托换处理

某收费站罩棚由8个独立柱基础组成,因上水管破裂造成水浸入地基。下伏的持力层-粉质粘土胶结程度比较差,颗粒连结弱,遇水后极易软化崩解,水浸入后致使土由硬塑状态变成了软塑状态,其中一个柱基发生了严重沉陷与倾斜,影响了工程的使用。针对工程的特点及场地岩土的特性,设计了静压钢桩托换方案,通过计算与执行施工组织方案,处理达到了预期的处理效果。工程设计及施工方案方便、程序简单、有利于施工、造价低、工期短,治理经验可供类似工程借鉴。