مرجع آموزش زمین شناسی، سنجش از دور، معدن و عمران
جامع ترین و معتبرترین آموزش برای نرم افزار های زمین شناسی، مهندسی معدن، ژئومکانیک (مکانیک سنگ و ژئوتکنیک)، عمران (خاک و پی)
............................................
رزومه مدرسان:دانشجویان کارشناسی ارشد و دکترا رشته های مهندسی معدن و عمران دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلی تکنیک) تهران
جهت آموزش حضوری و غیر حضوری (آنلاین و تهیه فیلم آموزشی) نرم افزار ها با شماره های زیر تماس حاصل فرمایید............................................
09157330367-09381295869 اسمعیلی-مدیریت وبسایت........ ................................................ در صورتی که موفق نشدید با شماره های فوق تماس حاصل فرمایید از طربق ایمیل زیر نیز می توانید در خواست خودتان را مطرح نمایید.......................................
raminesmaeili68@gmail.com
...................این سایت در ستاد ساماندهی پایگاه های اینترنتی به ثبت رسیده است و تمامی محصولات و خدمات این سایت حسب مورد دارای مجوز های لازم از مراجع مربوطه می باشد. همچنین فعالیت های این سایت تابع قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران است
کاربرد شبکه های عصبی در تخمین عقب زدگی ناشی از انفجار در معادن روباز مطالعه موردی درمعدن باغک از معادن سنگ آهن سنگان
چکیده عقب زدگی اثر جانبی ناخواسته عملیات انفجار در معادن روباز است. این پدیده می تواند باعث ناپایداری دیواره هایمعدن، سقوط ماشین آلات، خردایش ضعیف و ترقیق بالاشود. هدف این مقاله مقایسه و انتخاب مناسب ترین شبکه ازبینشبکه های عصبی MLP ، RBF و Elman جهتتخمین عقب زدگی ناشی از انفجار می باشد. برای این امر، پایگاه دادهای متشکل از 50 انفجار انجام شده در معدن باغک از معادن سنگ آهن سنگان تهیه شد. در این پایگاه داده، پارامترهاینسبت فاصله ردیفی چال به بارسنگ، ضریب سفتی، طول انسدادچال، خرج ویژه، چگالی سنگ و مقاومت فشاری تکمحوره سنگ ها به عنوان پارامترهای ورودی و عقب زدگی به عنوان تنها پارامتر خروجی است. ارزیابی مدلهای ساختهشده نشان داد که، هر سه شبکه در تخمین عقب زدگی از اقبال مطلوبی برخوردار بودهاند. اما شبکهی عصبی MLP درتخمین عقب زدگی از عملکرد مطلوبی نسبت به RBF و Elman برخوردار بوده است. البته شبکهی RBF از ساختار سادهو آموزش سریع نسبت به شبکههای عصبی MLP و Elman است.
واژه های کلیدی:
آتشکاری . شبکه های عصبی مصنوعی . عقب زدگی . معدن سنگ آهن سنگان
سومین کنفرانس معادن روباز ایران (1394)
برای دانلود به ادامه مطلب بروید
کاربرد شبکه های عصبی در تخمین عقب زدگی ناشی از انفجار در معادن روباز مطالعه موردی درمعدن باغک از معادن سنگ آهن سنگان
چکیده عقب زدگی اثر جانبی ناخواسته عملیات انفجار در معادن روباز است. این پدیده می تواند باعث ناپایداری دیواره هایمعدن، سقوط ماشین آلات، خردایش ضعیف و ترقیق بالاشود. هدف این مقاله مقایسه و انتخاب مناسب ترین شبکه ازبینشبکه های عصبی MLP ، RBF و Elman جهتتخمین عقب زدگی ناشی از انفجار می باشد. برای این امر، پایگاه دادهای متشکل از 50 انفجار انجام شده در معدن باغک از معادن سنگ آهن سنگان تهیه شد. در این پایگاه داده، پارامترهاینسبت فاصله ردیفی چال به بارسنگ، ضریب سفتی، طول انسدادچال، خرج ویژه، چگالی سنگ و مقاومت فشاری تکمحوره سنگ ها به عنوان پارامترهای ورودی و عقب زدگی به عنوان تنها پارامتر خروجی است. ارزیابی مدلهای ساختهشده نشان داد که، هر سه شبکه در تخمین عقب زدگی از اقبال مطلوبی برخوردار بودهاند. اما شبکهی عصبی MLP درتخمین عقب زدگی از عملکرد مطلوبی نسبت به RBF و Elman برخوردار بوده است. البته شبکهی RBF از ساختار سادهو آموزش سریع نسبت به شبکههای عصبی MLP و Elman است.
واژه های کلیدی:
آتشکاری . شبکه های عصبی مصنوعی . عقب زدگی . معدن سنگ آهن سنگان
سومین کنفرانس معادن روباز ایران (1394)
بلافاصله پس از پرداخت هزینه لینک دانلود توسط سیستم فعال و در اختیار شما قرار می گیرد و یک کد رهگیری جهت پیگیری احتمالی درخواست، به شما داده می شود. همچنین بعد از چند ثانیه به صفحه مورد نظر جهت دریافت مقاله انتقال داده خواهید شد.
عضو شوید
عضویت سریع
آمار مطالب
آمار بازدید
