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文档格式:PDF 文档大小:907.86KB 文档页数:7
以赞比亚一露天铜矿南帮边坡(矿体下盘)为研究对象,将Rosenbluth点估计方法与节理有限元方法相结合应用于该节理发育的岩质边坡稳定性评价中.建立以边坡岩体材料强度参数(内摩擦角和黏聚力)为输入变量,安全系数为输出变量的概率模型,点估计状态函数的求解过程引入节理有限元方法.通过现场节理及结构面调查,建立边坡节理有限元模型求解边坡安全系数,得到基于安全系数的边坡变形破坏概率统计指标,对边坡稳定性进行了概率分析,分析结果与现场失稳情况一致.该方法既考虑了岩体材料参数在赋值过程中实际存在的不确定性,同时也考虑了节理岩质边坡的节理属性,充分体现了岩层接触作用的非线性关系,使得对节理岩质边坡的稳定性评价更加合理
文档格式:PDF 文档大小:433.73KB 文档页数:6
原子命题是数理逻辑研究的基本单位.分析了原子命题的相关性与逻辑运算之间的关系.在经典二值逻辑中,命题逻辑运算结果的真值只与参与运算的命题的真值有关,而与命题的具体内容无关;在概率逻辑中,命题逻辑运算由命题的关系决定,真值相同的不同命题,逻辑运算结果不一定相同.定义了与经典二值逻辑相容的蕴涵联结词,克服了条件概率不能用于推理的缺点
文档格式:PDF 文档大小:502.43KB 文档页数:4
针对鞍钢眼前山露天铁矿南帮节理岩体边坡的结构特征,应用Monte-Carlo随机模拟原理,进行南帮边坡岩体的三维节理网络模拟,直观地展示了岩体的空间信息.基于岩体损伤力学的基本原理与三维节理网络的计算机模拟技术,探讨了节理岩体损伤张量随机矩阵概率分布规律.结果表明,眼前山铁矿南帮岩体概率损伤张量矩阵的元素均服从正态分布
文档格式:PDF 文档大小:397.56KB 文档页数:6
为解决冷连轧轧制过程中的打滑问题,在引入打滑因子的基础上,建立了以预防打滑为目标的规程优化模型.针对标准遗传算法存在的早熟收敛、振荡和随机性太大等缺点,利用改进的自适应遗传算法进行优化.该算法提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,提高了算子的选优能力,也减少了随机性所产生的误差,同时依据个体适应度的值确定染色体的交叉概率和变异概率,使前期变异明显,后期趋于稳定,保证了种群开发和搜索的平衡及全局收敛性.现场试验及生产实践情况证明,该优化规程模型能够有效地降低打滑发生的概率,提高产品的质量,获得更好的经济效益
文档格式:PDF 文档大小:725.9KB 文档页数:4
通过地质动力区划方法确定了区域地质构造背景.在查明多个突出影响因素与突出危险性之间的内在联系的基础上,建立了多因素模式识别模型,确定了煤与瓦斯突出概率预测准则,采用多因素模式识别概率预测方法完成煤与瓦斯突出危险性的区域预测.划分潘一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出了评估,提高了瓦斯灾害预测的准确性
文档格式:PPTX 文档大小:10.31MB 文档页数:32
6.1 结构设计的目标 6.2 直接概率设计法 6.3 概率极限状态的实用设计表达式
文档格式:PPT 文档大小:968.5KB 文档页数:21
6.1 结构设计的目标 6.2 直接概率设计法 6.3 概率极限状态的实用设计表达式
文档格式:PDF 文档大小:567.42KB 文档页数:8
文中由带随机系数的脱碳动力学方程求出了相应的Fokker—Planck方程,求解得到了脱碳随机过程的转移概率密度函数,从而论证了该过程是一个Gauss—Markov过程。本文最后还提出了将所求得的转移概率密度应用于转炉炼钢过程后期终碳控制的某些设想
文档格式:PDF 文档大小:1.47MB 文档页数:11
系统分析总结了浮选过程中颗粒与气泡的黏附概率模型、EDLVO理论、颗粒-气泡集合体的受力分析、影响因素分析和颗粒-气泡黏附的研究进展.基于接触时间、感应时间的方法和能量势垒的方法,分别从动力学和热力学的角度分析总结了黏附概率模型,并从动力学和热力学的角度解释了颗粒大小、气泡大小、颗粒疏水性、颗粒表面粗糙度和溶液pH对黏附概率的影响,对静态环境和湍流环境中颗粒-气泡集合体进行了受力分析,颗粒和气泡的黏附力有毛细作用力、液体静压力和浮力,静态环境中的脱附力只有重力,但是湍流环境中的脱附力还包括振荡力和离心力.很多研究学者利用先进的仪器和检测手段对颗粒-气泡的黏附做了大量的研究,取得了大量研究成果.颗粒-气泡黏附作用过程相当复杂,试验研究时简化了作用条件,目前理论不能满意解释黏附过程,需要结合实际进行更深层次、更全面的研究
文档格式:DOC 文档大小:358.5KB 文档页数:10
定理 3-1:对于固定信道,平均互信息 I(X;Y) 是信源概率分布 p(x)的∩型凸函 数。 定理 3-2:对于固定信源分布,平均互信息 I(X;Y)是信道传递概率 p(y|x)的∪型凸函 数。 定理 3-3:设离散信道的输入序列 X= (X1X2…XN)通过信道传输,接收到的随机序 列为 Y=( Y1Y2…YN),而信道的转移概率为 p(y∣x)
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