Разработка акусто-эмиссионного метода и средств контроля напряженного состояния массива горных пород

• Автор: Кривошеев, Игорь Александрович
• Шифр специальности: 25.00.20
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Хабаровск
• Количество страниц: 348 с. : ил.

1.1 Общий анализ применения метода акустической эмиссии для контроля массива горных пород
1.2 Анализ состояния разработки многоканальных акустоэмиссионных систем контроля
1.3 Анализ схем преобразований и обработки сигналов акустической эмиссии
1.4 Цель работы
1.5 Задачи исследований и методы их решения
Глава II. Методы селекции моделей, аппроксимирующих экспериментальные данные
2.1 Методы селекции моделей
2.2 7Рфункция и Тккритерий
2.3 Асимптотический Тк критерий
2.3.1 Асимптотический Тк критерий аналитический подход
2.3.1 Плотность распределения Тк
2.3.2 Асимптотический Тк критерий приближенный подход
Глава III. Статистические методы оценивания точности линейной регрессионной модели
3.1 О доверительной границе систематической погрешности модели, аппроксимирующей экспериментальные данные
3.1.1 Оценивание систематической погрешности модели с использованием несмещенной оценки дисперсии погрешностей измерений
3.1.2 Оценивание систематической погрешности модели при отсутствии сведений о несмещенной оценке дисперсии погрешностей измерений
3.2 Влияние корреляций погрешностей измерений на систематическую погрешность эмпирической зависимости
Глава IV. Статистические методы оценки изменения физического состояния массива горных пород
4.1 Статистический метод обработки сигналов акустической эмиссии в горном массиве
4.1.1 .Классический метод обработки экспериментальных данных
4.1.2.Робастный метод обработки экспериментальных данных
4.2 Скорректированный Ркритерий проверки однородности выборок относительно дисперсий
4.3 Применение эксцесса распределения флуктуаций к обработке геофизического эксперимента
4.4 Проверка качества МНКмодели без привлечения конкурирующей модели 7
Глава V. Методы определения местоположения источников акустической эмиссии в массиве горных пород
5.1 Абсолютновременной метод локации
5.2 Динамические методы локации
5.3 Разностновременной метод локации
5.3.1 Векторный вариант разностновременного метода локации
5.4 Геофизическис антенны
5.5 Метод связанных диполей
5.6 Численное моделирование диаграмм направленности геофизических антенн и определения точностных характеристик
5.7 Определение энергии акустической волны в очаге по сигналам акустической эмиссии
Глава VI. Разработка приемных преобразователей и методов контроля их характеристик
6.1 Образцовые преобразователи
6.2 Создание первичных специализированных преобразователей и исследование их характеристик
6.3 Разработка емкостных преобразователей
6.4. Контроль характеристик первичных преобразователей
6.4.1 Натурный способ определения диаграммы направленности первичных преобразователей скважинного типа
6.4.2 Стенд метрологического контроля характеристик первичных преобразователей
6.5 Акустический контакт и установка преобразователей в скважину
Глава VII. Разработка многоканальной системы контроля изменения физического состояния массива горных пород
7.1 Эксплуатационный контроль физических процессов в горном массиве методом акустической эмиссии
7.2 Исследование амплитудного распределения сигналов АЭ трехуровневым дифференциальным анализатором амплитуд
7.3 Обоснование и разработка многоканальной геофизической аппаратуры контроля горного давления
7.4 Лабораторные испытания разработанного комплекса для локации АЭ
в МГП
7.5 Геологическая и горнотехническая характеристика Таштагольского рудника
7.6 Натурные испытания разработанного аппаратурного комплекса
7.7 Совершенствование метода акустической эмиссии для контроля
массива горных пород
Заключение
Литература


Если, скажем, после функции, которая вызывает существенное уменьшение СКС, в МНКмодель включается функция, принадлежащая шумовому хвосту, то на графике СКС появится излом, т. Можно показать, что при определенном характере поведения смещения вероятность образования ложных минимумов может быть больше, чем 0,5. В не только подчеркивается возможность появления ложных минимумов на графике реализации остаточной дисперсии, но и содержится рекомендация, как их обнаружить. Для этой цели предлагается сравнить минимальное значение остаточной дисперсии с независимой от нее несмещенной оценкой дисперсии ошибок с помощью критерия. В случае, если это различие значимо, принимается решение, что минимум остаточной дисперсии ложный. В такой ситуации рекомендуется включать в МНКмодель дополнительные функции для того, чтобы получить более глубокий минимум. Однако когда повторные эксперименты невозможны, например, по экономическим причинам, остаточная дисперсия является единственной оценкой дисперсии ошибок и поэтому применить критерий для
обнаружения ложных минимумов нельзя. Перейдем к рассмотрению других методов селекции МНКмоделей. Рр, 2. Б,, и Эр остаточная сумма квадратов и остаточная дисперсия соответственно. Предпочтение отдается той МНКмодели, которой соответствует минимальное значение статистики. Из 2. Ьр. Ср 5 2ри,
где Эр несмещенная оценка дисперсии ошибок. Критерий 2. Ср чЬрЬ 2рп. В случае единственной серии измерений несмещенной оценки дисперсии ошибок нет ее можно получить только по повторным экспериментам. МНКмодель с избыточным числом функций.