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

本文提出根据土壤质点振动速度计算爆破震动安全参数的观点。作者根据相似原理导出了计算露天深孔爆破质点振动速度的公式,并根据质点振动的极限速度,建立了计算爆破震动安全距离和极限装药量的公式

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网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

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以特殊钢钢渣、炭黑、促进剂、硫磺、氧化锌、硬脂酸与复合橡胶制备特殊钢钢渣基复合橡胶。测试了内辐射指数、外辐射指数、安定性、拉伸强度、撕裂强度、拉断伸长率、邵尔A硬度、极限氧指数、燃尽时间、浸出液中重金属浓度、矿物组成、粒径分布、导热系数、孔结构、化学成分、微观形貌和热稳定性。研究了特殊钢钢渣作为橡胶功能填料的可行性与环境风险。结果表明：特殊钢钢渣的矿物组成为Ca2SiO4、Ca3Al6Si2O16、（Fe, Mn）2SiO4、Ca3Al2（SiO4）3、Na2TiSiO5、CuMn6SiO12、Na2SiO5、Pb3Ta2O8、Pb3SiO7等金属固熔体，特殊钢钢渣具有良好的粒径分布，其安全性与安定性满足相关国标的要求。特殊钢钢渣基复合橡胶中特殊钢钢渣掺量为20%～40%时，特殊钢钢渣基复合橡胶的拉伸强度为20.0～21.5 MPa、撕裂强度为45.2～48.6 kN·m?1、拉断伸长率为475%～501%、邵尔A硬度为63.5～65.3、极限氧指数为18.5～18.6、燃尽时间为264～292 s、导热系数为0.15～0.17 W·m?1·K?1。特殊钢钢渣的主要重金属氧化物为Cr2O3、PbO和CuO，且以稳定的金属固熔体存在，特殊钢钢渣基复合橡胶中Cu、Zn、Cd、Pb、Cr、Ba、Ni、As等重金属浸出浓度远低于危险废物鉴别标准限值，因此将特殊钢钢渣作为橡胶功能填料安全、可行