ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

Lerchs-Grossmann algoritmus×Rock Mass Rating (RMR)×
TudományterületBányamérnöki tudományBányamérnöki tudomány
MódszercsaládProcess / pipelineProcess / pipeline
Keletkezés éve19651973
MegalkotóHelmut Lerchs and Israel GrossmannZbigniew T. Bieniawski
TípusGraph-theoretic algorithm for pit limit optimizationEmpirical classification for geotechnical engineering
AlapműLerchs, H., & Grossmann, I. F. (1965). Optimum design of open-pit mines. Canadian Mining and Metallurgical Bulletin, 58(633), 47-54. link ↗Bieniawski, Z. T. (1989). Engineering rock mass classifications. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0-471-60437-4
Alternatív nevekLerchs-Grossmann Method, LG AlgorithmRMR, Bieniawski Classification, RMR89
Kapcsolódó43
ÖsszefoglalóThe Lerchs-Grossmann Algorithm is a graph-theoretic method for determining the ultimate pit limit in open-pit mining operations. Introduced by Helmut Lerchs and Israel Grossmann in 1965, it maximizes the net present value of extracted ore while respecting slope stability constraints. This algorithm forms the theoretical foundation for most modern pit optimization software.The Rock Mass Rating (RMR) system, developed by Zbigniew Bieniawski starting in 1973, is an empirical classification that characterizes rock mass quality and estimates mining and civil engineering behavior. RMR combines five measurable geotechnical parameters into a single index ranging from 0 to 100, where higher values indicate stronger, more stable rock masses. It is the most widely used rock classification system worldwide for underground mining design.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Lerchs-Grossmann Algorithm · Rock Mass Rating. Letöltve 2026-06-19, forrás: https://scholargate.app/hu/compare