ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

Lerchs-Grossmann Algorithm×Rock Mass Rating (RMR)×
สาขาวิชาวิศวกรรมเหมืองแร่วิศวกรรมเหมืองแร่
ตระกูลProcess / pipelineProcess / pipeline
ปีกำเนิด19651973
ผู้ริเริ่มHelmut Lerchs and Israel GrossmannZbigniew T. Bieniawski
ประเภทGraph-theoretic algorithm for pit limit optimizationEmpirical classification for geotechnical engineering
แหล่งต้นตำรับLerchs, 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
ชื่อเรียกอื่นLerchs-Grossmann Method, LG AlgorithmRMR, Bieniawski Classification, RMR89
ที่เกี่ยวข้อง43
สรุปThe 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.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Lerchs-Grossmann Algorithm · Rock Mass Rating. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare