典型洞型工作面端部围岩变形特征的有限元分析

本文通过对三种典型洞型的三维有限元分析研究,给出了与以往认识不同的几个概念,并为在巷道围岩稳定性分析时,适当地作二维简化给出了一个较合理的范围。另一方面,为在平面有限元分析和反分析中考虑空间效应、确定释放荷载系数提供了重要的参考依据。     

应用功的互等定理法求解弹性中厚板弯曲

本文根据Ｒｅｉｓｓｕｅｒ理论、用功的互等定理法。求解了在均布横向载荷作用下弹性中厚板的弯曲问题．应用本法只需求解一个简单积分方程．就可得到挠曲面方程的精确解．计算表明．这是一种简便有效的方法．     

三刃麻花钻造型原理

研究一种避免普通麻花钻缺点的新型钻头。新型钻头有３条主刀刃、３条芯刃，一个钻尖和３条排屑槽。给出了这种新型钻头前刀面、后刀面的数学模型及刃磨方法，并据此制造了２把样钻。     

综采工作面生产过程的动态模拟

本文在对综采工作面进行大量观测的基础上建立了动态模拟模型；通过对生产过程的模拟和故障分析，寻找系统薄弱环节，预测某些薄弱环节改造后综采面可能达到的产量。     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

机器学习与人脸识别方法概述

对机器学习与人脸识别的基本含义和主要方法进行了概述.提出融合人脸的多种生物特征,改进现有的机器学习算法,并进一步推进机器学习方法在人脸识别中的应用,将十分有利于人脸识别精度的改善和人脸识别速度的提高.     

三维人脸识别算法综述

三维人脸识别与二维人脸识别相比,由于其不受视角、光照、姿势等因素的影响,越来越受到研究者的关注。综述主要是对目前已有的三维人脸识别算法,并且指出了目前三维人脸识别存在的一些问题。     

虚拟综采工作面场景建模研究

虚拟场景建模是虚拟现实技术中的关键技术之一,虚拟综采工作面场景复杂,模型众多,建模工程巨大。在简化模型的基础上,使用实例技术、单元分割和雾化技术建立几何建模,并进一步举例说明物理建模和运动建模的过程。在虚拟场景开发中利用面向对象编程语言VisualC 6.0及三维图形标准库OpenGL,构造了各种模型,最终建立了虚拟综采工作面系统,实现了场景漫游和交互的功能。     

黔北山区几个立地因子对撑绿竹生长的影响

分析了在黔北山区31个样地中6个立地因子对撑绿竹平均胸径、平均竹高及丛平均株数生长的影响.结果表明:(1)海拔、小地形部位、土层厚度及坡度对撑绿竹生长的影响较大,存在显著差异或极显著差异,而不同坡向和土壤类型对撑绿竹的生长则没有显著差异;(2)造林地应选择在海拔700 m以下(尤其是高产竹林),700～800 m则选择背风的山冲山洼,800 m以上不适应撑绿竹生长;(3)小地形部位的坡上部(山脊)不太适应于撑绿竹生长而不宜栽种,其余河滩、山冲(山洼)、坡下部及坡中部等均可栽种撑绿竹;(4)土层厚度中的薄层土(＜40 cm)不太适应于撑绿竹生长,造林地应选择在中、厚层土壤上,最好是厚层土;(5)紫色土和石灰土、阳坡和阴坡均适应于撑绿竹的生长,但紫色土、阳坡生长的撑绿竹相对更好一些.     

高产高效综放工作面设备改造研究

论述了成庄矿综放工作面设备改造,包括伸缩机尾改造、顺槽设备的更新与改造和顺槽皮带机的更新。