第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 非线性动力学研究现状 2
1.3 冲击地压研究现状 4
1.3.1 在冲击地压机理方面的研究 4
1.3.2 在实验方法和手段方面的研究 6
1.3.3 在损伤力学方面的研究 8
1.4 非线性动力学在冲击地压中的研究现状 11
1.5 研究方法和内容 13
第2章 压缩荷载作用下煤岩损伤扩展规律实验研究 15
2.1 CT检测理论 15
2.1.1 CT检测技术的发展历史 15
2.1.2 CT检测的数学原理 16
2.1.3 研究实验所用CT机 17
2.2 CT机专用煤岩单轴（三轴）加载系统 18
2.2.1 设备概况 18
2.2.2 实验方法 18
2.3 单轴压缩荷载下煤岩损伤扩展机理CT实验 19
2.3.1 实验概况 19
2.3.2 实验结果分析 20
2.3.3 单轴压缩时煤岩损伤扩展细观规律 29
2.4 结语 35
第3章 煤岩体损伤力学分析 37
3.1 煤岩体损伤描述 37
3.1.1 煤岩体损伤张量 37
3.1.2 净应力张量 40
3.1.3 本构关系和损伤演变方程 41
3.2 煤岩体动力损伤力学分析 42
3.2.2 煤岩体动力损伤分析的数值方程 43
3.2.1 煤岩体损伤的动力学方程 43
3.2.3 刚度矩阵、质量矩阵和阻尼矩阵与煤岩体损伤的关系 44
3.3 煤岩体动态CT实验的损伤描述 48
3.3.1 基于CT数的损伤变量 48
3.3.2 CT数减小率 49
3.3.3 煤岩损伤CT数分布的特性规律 49
3.4 煤岩一维弹脆性损伤本构模型 51
3.4.1 煤岩损伤本构模型 51
3.4.2 单轴压缩下煤岩损伤本构模型及损伤演化方程 54
3.5 损伤结构的有限元分析 57
3.6 损伤结构有限元分析的实现 60
3.6.1 有限元分析方法 60
3.6.2 损伤及变形耦合计算的特点及方法 62
4.1 混沌的本质特征 65
第4章 煤岩CT实验中的分叉与混沌特征 65
4.2 混沌概念的界定 67
4.3 煤岩CT实验中的分叉和混沌特征 68
4.4 复杂构形与元胞自动机 74
4.4.1 一维元胞自动机 75
4.4.2 元胞自动机的推广 76
4.4.3 元胞自动机的动力学行为分类 77
4.4.4 用元胞映射求解Logistic方程 78
4.4.5 用迭代法求解Logistic方程 79
第5章 冲击地压的粘滑失稳机理及非线性动力学行为分析 83
5.1 引言 83
5.2 冲击地压的粘滑失稳机理 84
5.2.1 冲击地压的失稳机理 84
5.2.2 冲击地压系统的静力特性 85
5.2.3 冲击地压系统的动力特性 86
5.3 冲击地压系统的非线性动力学行为和演化行为 87
5.4 结语 102
第6章 冲击地压的自组织特征研究 105
6.1 引言 105
6.2 冲击地压系统的建模 107
6.3 复杂系统建模的自组织原理 108
6.3.1 复杂系统建模的基本途径 108
6.3.2 冲击地压系统模型自组织原理 109
6.4 冲击地压动力方程的基本反演方法 112
6.5 冲击地压系统的演化和突进分析 114
6.5.1 冲击地压两子系统相互作用时系统演化与突进的相图分析 114
6.5.2 一般两子系统相互作用时系统演化与突进的相图分析 118
6.5.3 相图法在冲击地压分析中的优点 122
6.6 冲击地压和煤岩CT实验中的自组织特征 123
6.6.1 自然界的自组织特性 123
6.6.2 冲击地压的分形特征 124
6.6.3 冲击地压中的自组织特征 125
6.6.4 砚石台煤矿冲击地压临界深度的确定 127
6.6.5 煤岩CT实验中的自组织特征 131
6.7 结语 137
第7章 砚石台矿冲击地压及其突变理论分析 139
7.1 引言 139
7.2 砚石台煤矿地质条件概述 139
7.2.1 井田地层 140
7.2.2 矿区地质构造 140
7.2.3 砚石台矿煤岩物理力学特性 141
7.2.4 砚石台煤矿地应力分析 142
7.3 砚石台矿冲击地压的地质力学模型 143
7.4 砚石台矿冲击地压的突变理论模型 145
7.4.1 引言 145
7.4.2 突变理论的数学模型 146
7.4.3 顶底板岩体和煤层系统的尖点突变模型 147
7.5 采掘活动诱发冲击地压的机制分析 152
7.5.1 临界微扰诱发冲击地压的机制 153
7.5.2 超前强扰诱发冲击地压的机制 154
7.6 结语 156
第8章 人工神经网络和遗传算法相结合的方法在冲击地压预测中的应用 157
8.1 引言 157
8.2 人工神经网络的预测方法 158
8.2.1 人工神经网络的基本原理 158
8.2.2 BP人工神经网络算法的数学描述 159
8.2.3 标准BP算法存在的问题及其原因 160
8.2.4 BP算法的改进 161
8.2.5 BP神经网络的网络结构和参数η，α的确定 162
8.3 遗传算法（GA）的原理 167
8.3.1 GA的生物学背景 167
8.3.2 简单遗传算法的原理介绍 168
8.3.3 简单遗传算法的选择、杂交、变异运算 169
8.3.4 遗传算法的数学基础 171
8.4 BP神经网络和遗传算法相结合预测冲击地压 172
8.4.1 用遗传算法调节人工神经网络结构 173
8.4.2 GA和BP神经网络相结合预测冲击地压的运算流程 173
8.5 冲击地压预测软件BPAGA Tools的实现 175
8.5.1 BPAGA Tools面向对象性设计思想 175
8.5.2 BPAGA Tools C/S模式数据库设计思想 175
8.5.3 BPAGA Tools的系统结构及其实现 177
8.6 BPAGA Tools的运行实例 178
8.6.1 BPAGA Tools的使用指南 178
8.6.2 BPAGA Tools的运行实例 182
8.6.3 BPAGA Tools的其他功能 185
8.7 结语 185