PFC5.02D是一款先进的地质工程软件,专门用于模拟和分析岩石或土壤材料在受到外力作用时的行为。在本案例中,我们将深入探讨如何利用PFC5.02D软件进行煤层开挖的数值模拟,重点关注分步开挖方法。分步开挖是一种逐步揭露煤层的技术,每一步开挖都受到严格控制,以减少对周围岩体的扰动,保证开挖过程的安全和效率。 在模拟煤层开挖过程中,首先需要建立一个地质模型,该模型应该包括煤层以及其上下岩层的物理特性。接下来,通过定义不同的边界条件和材料属性,模拟开挖过程中的应力变化和位移情况。数值模拟的关键在于合理地选择和调整参数,如材料的强度、刚度、摩擦系数、黏聚力等,以及开挖步骤的划分。 案例代码是整个数值模拟的核心,它包含了开挖步骤的实施细节,如每一步开挖的范围、时间、速度等。通过编写代码,可以控制模拟的进程,确保模拟结果的准确性和可靠性。实施步骤中还包括了如何处理开挖过程中可能出现的突发情况,比如裂隙的扩展、地压的突然变化等。 在分析和评估开挖效果时,我们会关注煤层的稳定性和开挖对周边岩体的影响。通过对比不同开挖步骤后的应力分布和变形情况,可以评估分步开挖的成效。此外,实施与效果的分析还包括对开挖面稳定性的评估,以及对整个开挖过程的安全性评价。 文档中提到的“煤层分步开挖案例分析”、“煤层开挖案例代码及实施步骤”、“煤层开挖案例分析分步开挖的实施与效果”等文件,都是本案例研究的重要组成部分。这些文档详细记录了煤层分步开挖的整个过程,包括案例的选择、模拟参数的设定、开挖方案的制定、结果的分析和评价等。 在研究过程中,还涉及到一些图像文件,如4.jpg、1.jpg、3.jpg、2.jpg、5.jpg,这些图像可能用于展示模拟前后的对比、开挖过程中的关键步骤、以及煤层和岩体的结构特征等。图像的使用有助于更直观地理解分步开挖的效果和过程。 本案例研究的实施是基于PFC5.02D软件平台的,该软件提供了强大的数值模拟工具,能够模拟复杂地质条件下的岩土工程问题。通过本案例的深入分析,不仅可以加深对分步开挖技术的理解,还能提高煤层开挖工程的设计和施工水平,为类似工程提供宝贵的经验和数据支持。
2025-04-07 20:18:38 6.78MB css3
1
​ 一、实验目的 1掌握RFM分析方法和k-means聚类的方法,能够进行价值识别 2掌握Python 聚类的方法 3.EM聚类(基于高斯混合模型的EM聚类) 二、知识准备 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在客户分类中,RFM模型是一个经典的分类模型,利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体,从而分析不同群体的客户价值。 三、实验准备 1.使用算法:RFM模型、聚类算法 2. 数据来源 RFM数据集为英国在线零售商在2010年12月1日至2011年12月9日间发生的所有网络交易订单信息。该公司主要销售礼品为主,并且多数客户为批发商。 数据集介绍及来源: https://www.kaggle.com/carrie1/ecommerce-data https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail# 特征说明: InvoiceNo:订单编号,由六位数字组成,退货订单编号开头有字母C StockCode
2025-04-01 11:15:09 8.17MB
1
案例资料大全(附带vue,linux,springCould,javase等,案例代码) 前端基础:前端html+css零基础教程,2023最新前端开发html5+css3视频 Vue全家桶:Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通 React:React教程(2022加更,超火react教程) 前端入门神课【全网最好】 前端html+css零基础教程,2023最新前端开发html5+css3视频 HTML5+CSS3:前端html+css零基础教程,2023最新前端开发html5+css3视频 JavaScript:JavaScript基础&实战丨JS入门到精通全套完整版 jQuery:jQuery教程(jquery从入门到精通) AJAX:【尚硅谷】3小时Ajax入门到精通 ES6-ES11:Web前端ES6教程,涵盖ES6-ES11 Node.js:2023版Node.js零基础视频教程,nodejs新手到高手 AngularJS:AngularJS实战教程angular.js
2024-09-11 16:00:52 192.63MB vue.js linux java
1
CFD各种案例代码(Fortran语言)
2024-06-19 17:06:13 3.17MB 流体力学
1
ormer开发实战案例代码
2024-04-09 16:36:51 8.1MB
1
本项目基于 weibo_senti_100k.csv 数据集,分别使用朴素贝叶斯、逻辑回归、LSTM、CNN、BERT等模型进行了实验,其中涉及的词向量表示方式包括one-hot、Bag of Words、TF-IDF、Word2Vec、Glove等。对于Word2Vec和Glove词向量的构建过程,本项目也提供了相关代码。项目中模型的训练运行脚本为train.sh,如bert_train.sh,模型的测试运行脚本为test.sh,如bert_test.sh。此外,本项目也会给出如何将训练好的BERT模型以服务的形式进行部署,以满足商业应用中的实时性需求。针对具体模型的使用,请读者查看*_README.md文件。希望通过本项目的学习,读者能够对情感分析中常用的模型技术有进一步的理解。
1
基于Java的管理系统源代码,开发工具为NetBeans。本来是给桂林联通做的,后因故搁置。半成品!
2023-03-24 10:53:44 1.65MB 管理系统 源代码 NetBeans
1
基于Cesium+vue实现的倾斜摄影压平效果,无需修改Cesium源码 ps:仅适用于Cesium版本1.87及更高版本,代码中示例了倾斜摄影整体压平效果及测试局部压平效果,目前还不支持绘制区域压平,可根据代码思路进行扩展研究
2023-01-27 15:22:20 2KB Cesium JS 倾斜摄影压平
1
[ 代码审计篇资源 ] eclipse_64绿色版免安装 [ 代码审计篇 ] 代码审计案例详解中讲到的知识点最好还是自己搭建环境实践一下。 详情可以看我的文章:[ 代码审计篇 ] 代码审计案例详解(一) SQL注入代码审计案例
1
京东案例代码
2022-12-15 19:17:50 382KB 京东案例代码
1