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矿冶:2023,32(4):-
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基于N阶多项式回归方程的RMR分级方法优化研究
吕冠颖1, 刘畅2,3, 何环莎2,3, 郭泽洋2,3
(1.长沙矿山研究院有限责任公司;2.金属矿山安全技术国家重点实验室;3.、长沙矿山研究院有限责任公司)
Research on Optimization of RMR Classification Method Based on Nth-Order Polynomial Regression Equation
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投稿时间:2022-11-25    修订日期:2022-12-23
中文摘要: 为解决RMR岩体质量分级方法单一评价因素在某一特定强度值或完整性指标附近评分结果会呈现阶梯状突变的问题。利用N阶多项式回归方程,对RMR岩体质量分级体系中单轴抗压强度、点载荷强度、钻孔RQD指标和节理间距与评分体系之间的关系进行了非线性连续拟合,在此基础上优化了原评价体系。结果表明:优化后的RMR岩体质量分级方法消除了原评价体系中的局部突变,使评价结果具有连续性、客观性和现场适用性,该方法已为多个矿山的岩体质量工作评价提供了更为科学、准确的技术支撑和依据。
Abstract:In order to solve the problem that a single evaluation factor of RMR rock mass quality classification method will present a ladder mutation near a specific strength value or integrity index.The relationships among uniaxial compressive strength, point load strength, drilling RQD index and joint spacing in the RMR rock mass quality classification system were nonlinear and continuous fitted by using N-order polynomial regression equation. On this basis, the original evaluation system was optimized.The results show that the optimized RMR rock mass quality classification method eliminates the local mutation in the original evaluation system, and makes the evaluation results have continuity, objectivity and field applicability. This method has provided more scientific and accurate technical support and basis for the evaluation of rock mass quality in many mines.
文章编号:20221125001     中图分类号:    文献标志码:
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引用文本:
吕冠颖,刘畅,何环莎,郭泽洋.基于N阶多项式回归方程的RMR分级方法优化研究[J].矿冶,2023,32(4):.

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