高陡边坡整体与局部失稳的强度折减及安全度判别分析

为了实现从整体和局部都能较为准确地分析弧状高陡边坡安全稳定性,指导露天采矿高陡边坡设计,采用有限差分强度折减法分析边坡稳定性,获得边坡整体的安全系数。对每个计算单元引入安全度进行分析,获得边坡局部安全系数;将最大节点位移时步曲线收敛性作为边坡失稳的判定准则,弥补了采用其他准则时由于人为指定容差而引起的较大误差;以某铁矿西南边坡为例,运用FISH语言编制强度折减法、失稳准则和安全度相关程序进行计算。研究表明:有限差分强度折减法、基于最大节点位移时步曲线收敛性的失稳准则和计算单元安全度相结合的边坡稳定性分析方法适合于弧状边坡稳定性分析,研究为弧状高陡边坡设计提出了新的思路。     

改进Verhulst模型与灰色效果测度的软岩巷道顶板破坏规律分析

为了对软岩巷道顶板的位移进行有效预测,防止因顶板位移过大而使得巷道破坏带来损失,利用改进Verhulst模型与灰色效果测度理论对软岩巷道顶板破坏规律进行分析。利用位移监测手段对矿山部分巷道顶板位移进行监测,利用预测精度更高的改进Verhulst模型对检测结果进行分析,得到巷道顶板的最终位移,并判断巷道破坏情况。对影响巷道顶板位移的顶板地应力、围岩质量、巷道跨度以及支护方式等因素灰色效果进行综合测量,将测度值与巷道破坏情况相结合,得到矿山各巷道顶板的宏观稳定性评价结果。研究结果表明:当灰色预测效果测度值在0～0.705 1之间时,巷道是比较稳固的,为巷道进行二次支护提供了依据。     

深度探讨江西某县小型土地管理信息系统设计与实现

本文基于笔者从事土地管理工作的背景,以江西某县土地管理信息系统设计与实现为研究对象,深度探讨了应用ArcEngine的系统的构建思路和流程,分析了系统的体小型系结构,系统功能模块和具体构建思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

市级地籍图形管理信息系统架构设计探讨

本文基于笔者多年从事国土信息化建设的相关工作经验,以市级地籍图形信息系统总体设计为研究对象,论文首先分析了系统建设的目标、原则和总体框架,进而探讨了系统的功能设计,在此基础上,笔者给出了具体的子系统设计思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。     

基于主成分聚类分析的采矿方法优选

 采矿方法优选涉及到多指标体系的分类及综合评价问题,利用主成分分析简化了指标结构,将主成分分析与聚类分析相结合,提出了主成分聚类分析法,并基于该方法对来自某矿山的15个试样的采矿方法进行了优选。在此过程中,针对传统主成分分析方法的缺点和应用中可能出现的误区,通过均值化改进了主成分分析的特征提取,通过以主成分得分为新的数据基础做聚类分析改善了综合评价效果;对主成分含义给出了较为明确的解释;对主成分聚类、第一主成分得分、主成分综合得分的排序结果进行了对比分析。研究表明,主成分聚类分析法则既可以对多变量数据进行合理地分类,又能对各类优劣程度做出综合评价,能充分反映矿山的实际情况,终选出的采矿方法在工业试验后成效显著,验证了该决策方法是切实可行的。     

基于足底压力的人体重心轨迹包络面积算法

为了评估人体平衡功能,需要计算人体重心轨迹包络曲线的面积,提出了一种包络曲线的计算方法。首先,通过足底压力采集系统获取足底压力数据,计算得到人体重心点;然后,提出了一种基于斜率逐步比较的重心轨迹包络凸多边形构造法,通过斜率比较筛选出包络凸多边形的顶点;最后,根据斜率大小对凸点进行排序,通过三角形面积累加得到包络凸多边形的面积。计算实例证明,提出的算法与经典的快包法相比提高了人体重心轨迹包络曲线面积的计算速度,算法具有良好的稳定性,稳定性差值在±0.01 s之内,算法的时间复杂度为O(nlgn),可有效应用于人体重心轨迹包络面积的计算。     

可视化仿真中某低铝硅比薄矿体动态储量计算

 运用Dimine数字矿山软件系统对重庆铝土矿灰河采区建立钻孔数据库,进行原始样品统计分析及空间数据的变异函数分析,阐述了估值方法的选择原则。分别采用距离幂次反比法和传统方法对示例矿体的有用化学组分进行品位推估,将距离幂次反比法估值后的块段模型分别按组分A/S、Al2O3品级及中段高度进行区间显示和储量统计。另外,对不同估值方法的储量计算结果进行对比分析,并做了较为严格的精度检验。实践表明,该采区内样品之间有相关性,并不完全随机,但3个方向的变异性并不明显;有用矿物成分呈层状、似层状,平面形态表现为区域性富集,不同品级间的界限较为明确;A/S和Al2O3的平均品位值基本随中段高度的增加而呈平稳上升趋势,储量的峰值出现在灰河采区中部900m附近;各估值方法所得储量与初步设计时统计的储量存在不同程度的偏离,并指出传统方法（尤其是块段法）较为适合该采区矿体（矿体薄）的品位推估和储量计算,为矿山进行资源评估和合理规划设计及生产提供了理论依据。     

基于YOLOv3及迁移学习的河道船舶目标检测算法

为加强对河道监控视频图像中散体物料采运船舶的监测和跟踪，从而辅助实现智能、高效的河道采砂监管和散体物料调度，基于You Only Look Once version 3（YOLOv3）算法及迁移学习提出一种河道散体物料船舶目标检测算法。首先使用COCO数据集训练初始的YOLOv3算法，得到模型的预训练权重；然后对从广西重要河道周围监控设备采集的采砂运砂船舶影像数据进行图像处理，得到高质量船舶数据集；最后以此数据集为驱动，利用迁移学习得到的预训练权重来训练针对河道采砂船等重点目标的YOLOv3检测模型。该模型采用Darknet-53作为主干网络，并融合了多尺度的特征图，从而实现对小、中、大等各类目标的检测。实验结果表明：该算法在测试集上的平均精度和检测速度分别达到98.00%和17.78 fps，对提高河道采砂监管效能和实现散体物料智能调度具有现实意义。