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地下厂房岩壁梁开挖后不仅要求有光滑的轮廓面,而且破坏范围最小,因此开挖难度大、质量要求高。在开挖该部位时常通过工程类比和在相似地段进行现场爆破试验,来决定爆破开挖参数,这种开挖方法成本高,有时效果也不理想。本文选择有代表性的实际爆破参数为样本,确定炸药类型、岩体裂隙发育程度、孔径、孔深、线装药密度、最小抵抗线、孔间距为影响爆破开挖效果的主要因素,应用神经网络建立岩壁梁爆破参数优化模型,进行爆破参数优化设计,并与爆破试验得出试验参数相比较,结果表明设计值与现场试验值吻合较好。对爆破试验部分进行声波检测也表明其爆破质量最好,其爆破松动圈范围最小。 相似文献
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爆破工程中的参数设计和器材选用直接影响到爆破综合成本,如何选择适宜的爆破参数和爆破器 材,使得爆破综合成本降低,是人们极为关心的问题.提出了一种考虑炮孔参数及爆破器材性能的优化模型,通过分析表明,虽然器材性能的提高使器材价格升高,但爆破总成本更低. 相似文献
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为解决新桥矿大块率高、炸药单耗高及爆破效率低等问题,在对爆破工艺改进的基础上设计有限的爆破试验(13组试验)获取样本,并建立BP神经网络预测模型(隐含层节点数取9),以最小抵抗线W、孔间距a、周边孔距Z作为输入因子,以炸药单耗、大块率作为输出因子预测、优选爆破参数.优化推荐W=0.8 m、a=1 m、Z=0.8 m,对应的炸药单耗为0.2001 kg/t,仅为原工艺的50%;大块率为5.2091%,仅为原工艺的20%;生产效率提高了约65%.该方法采用有限的试验与智能预测相结合,实现低成本获取真实样本,并提高了预测精度. 相似文献
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为解决新桥矿大块率高、炸药单耗高及爆破效率低等问题,在对爆破工艺改进的基础上设计有限的爆破试验(13组试验)获取样本,并建立BP神经网络预测模型(隐含层节点数取9),以最小抵抗线W、孔间距a、周边孔距Z作为输入因子,以炸药单耗、大块率作为输出因子预测、优选爆破参数。优化推荐W=0.8 m、a=1 m、Z=0.8 m,对应的炸药单耗为0.2001 kg/t,仅为原工艺的50%;大块率为5.2091%,仅为原工艺的20%;生产效率提高了约65%。该方法采用有限的试验与智能预测相结合,实现低成本获取真实样本,并提高了预测精度。 相似文献
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岩体爆破参数设计的神经网络模型 总被引:6,自引:1,他引:6
应用神经网络系统建立了岩石爆破块度级配要求及岩性等参数与爆破设计参数之间的神经网络模型,利用此模型可以根据开采块度级配要求确定爆破施工参数.仿真结果表明,该网络模型具有很好的应用价值. 相似文献
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灰色系统局势决策法在硐室爆破参数优化中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对灰色系统局势决策法在硐室爆破参数优化中的应用进行了探讨。由于硐室爆破参数的选取在很大程度上是基于工程实践中总结出的经验公式、由设计者根据工程要求确定的,故对所确定的方案是否能得到满意的效果和最经济成本还不能确认。针对这种爆破参数系统信息不完全、关系不明确、无法根据经验得出满意结果的情况,本文提出了一种对爆破参数选取进行灰色系统局势决策的方法,建立了相应的灰色关联空间,程序模型和目标函数,优化出符合工程要求和尽可能降低爆破成本的较满意的设计方案。 相似文献