露天边帮下紧邻尾矿库采空区地表充填治理方法

针对采空区废石充填常规处理方法难度大、费用高、安全性差等问题,结合排山楼金矿条件,研究了控制诱导冒落协同地表充填塌陷坑的采空区充填治理方法,包括采用RG井下电视监测评估空区冒落进程,从地表钻井充填保护露天坑尾矿库,崩落矿柱诱导空区冒透地表,地表充填塌陷坑恢复地貌,客土造田与恢复地表使用功能等方法.该方法用于排山楼金矿,使大型活动空区得到安全高效充填治理,取得了良好的技术经济效果.理论分析与实践表明,露天边帮下紧邻尾矿库的倾斜矿体采空区控制诱导冒落协同地表充填的治理方法,可减小采空区废石充填治理的难度,实现大型采空区安全高效治理.     

回采过断层采用深孔爆破技术的研究

介绍了3807回采工作面的地质构造情况,论述了采用深孔爆破技术解决回采工作面过断层的工艺,指出该工艺技术对于生产条件较差、岩石较多的回采工作面提高单产具有很好的借鉴作用。     

谢桥煤矿综采工作面“人—机—环境”系统研究与应用

综采工作面是煤矿生产系统的重要组成部分,其"人—机—环境"相互作用关系直接影响着煤矿的安全生产。本文以谢桥煤矿综采面"人—机—环境"系统为研究对象,并从这三个组成要素出发,对各类影响因素进行了研究和评价,为人、机、环境各子系统的改进提供理论基础和决策支持。继而结合采煤生产循环实际过程,提出"以人为本"的人机工程匹配完善方案,提高人机互动准确度,克服设备三大故障。将研究结果应用到谢桥煤矿13116综采工作面的实际生产,并提出相应的改进措施,使系统功能趋于完善。     

宽沟矿卸压冲击煤层综采面矿压显现规律

中国煤炭开采规模的不断增大和深化,煤矿冲击地压发生的情况也复杂多变,致灾影响因素众多。目前冲击地压灾害仍然是困扰煤矿安全生产的主要灾害之一。根据新疆准南煤田宽沟煤矿条件,采用系统的矿压观测手段,结合工作面煤柱观测和液压支架工况研究,分析了冲击煤层顶板卸压煤柱应力分布规律,及其对液压支架工作特性的影响,研究揭示了冲击煤层在顶板卸压条件下的综采工作面矿压特点。结果表明,适时进行工作面的顶板水压预裂和爆破切顶处理,对工作面顶板矿压显现控制有重要的作用。研究对类似冲击煤层综采工作面的安全生产具有参考价值。     

综放工作面顶煤承载能力和支架工作阻力的探讨

支架工作阻力计算是综放开采研究的主要问题之一.在对顶煤力学性质进行了实验室试验的基础上,总结出顶煤破坏时的强度满足主应力表示的莫尔-库仑强度准则.根据综放工作面顶煤体的受力特点,运用损伤力学应变等效原理,建立了综放工作面控顶距内顶煤体受力力学模型.从顶煤体承载能力的角度,研究综放面支架-顶煤体之间相互作用关系,推出了支架工作阻力的理论计算公式.该模型较好地解释了综放工作面支架工作阻力随顶煤强度的提高而增加的矿山压力显现.研究结论对综放面支架工作阻力计算具有一定的理论指导意义.     

基于R/S分析的城市可持续发展定量评价

根据城市可持续发展理论,利用R/S分析原理和方法,从城市的生产、生活和生态3个方面讨论了山西省太原市在2003～2007年期间的可持续发展的现状和发展潜力对未来一段时间的可持续发展的影响。为决策者提供科学可行的依据和方法。     

脉冲耦合神经网络的人脸识别方法

 在脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)中,基于神经元脉冲震荡的时间序列概念,利用平均时间序列和平均欧氏距离的方法实现了人脸识别.实验仿真表明了该方法的有效性,对不同人脸和复杂表情的人脸均具有较好的识别效果.     

自动获取控制点的人脸表情变形

 提出了一种自动获取控制点的人脸表情变形方法,该方法首先通过主动形状模型(Active Shape Model,ASM)算法自动提取人脸特征点,亦即控制点,然后使用基于控制点的Morphing技术,使一张中性状态的人脸平滑地过渡到有表情的人脸.     

基于模糊层次分析法的既有住宅性能综合评价

以综合改建为目的,将既有住宅性能分为安全性、完好性、适用性、节能性、环境性和协调性等6类指标.运用模糊数学方法对层次分析法进行改进,确定各指标的权重,构建既有住宅性能综合评价模型.克服了传统评价方法的主观随意性,全面考虑各类指标的相互影响关系,改善评判过程中的不确定性.通过评价30个不同的案例,验证该评价模型具有综合性、客观性和可操作性的优点.通过案例讨论,提出各类住宅性能改建的实施方法.     

姿态鲁棒的分块稀疏表示人脸识别算法

针对稀疏表示人脸识别算法对姿态变化敏感的问题,提出一种姿态鲁棒的分块稀疏表示人脸识别算法,通过对人脸进行分块表示并利用仿射变换模型对姿态变化建模,提高稀疏表示人脸识别算法对姿态变化的鲁棒性.同时,通过最小化图像分块重构误差来估计仿射变换参数初值,有效提高仿射变换参数估计精度,进而提升人脸识别算法的性能.实验结果表明,本文算法可在一定程度上克服姿态变化造成的对齐误差,比现有相关算法具有更好的姿态鲁棒性和识别性能.