基于RBF神经网络的爆破参数优选试验研究

• 作者: 刘伟军 张德明 张钦礼 杨伟 王新民
• 来源期刊: 爆破
• 学科: 工学
• 关键词: 地下开采 回采工艺改进 正交试验 RBF神经网络 爆破综合期望指数
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与技术探索
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TD235.1
• 字数: 2871字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1001-487X.2017.01.001

摘要

为了优化某矿山采场的爆破参数,提出了水平凿岩方式代替上向倾斜凿岩方式的改进方案.根据改进方案,在采场中进行了L9(33)的爆破参数正交试验,获取了9组试验结果.利用RBF神经网络模型对试验结果进行预测,以最小抵抗线、孔间距、周边孔距作为输入因子,炸药单耗、大块率作为输出因子,当隐含层个数为9时,预测效果最优;在综合考虑爆破成本和爆破效果的前提下,提出了爆破综合期望指数公式来最终优选爆破参数,获取了48个爆破综合期望指数,最大值1.134.综合分析,最终推荐矿山最优爆破参数为:排距1 m,孔间距1.4m,周边孔距1 m,炸药单耗0.185 kg·t-1.实际应用证明,选择的孔网参数合理,大块率降低至7％以下,极大的降低了爆破成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新民	中南大学资源与安全工程学院	181	2580	25.0	40.0
2	张钦礼	中南大学资源与安全工程学院	180	2235	24.0	38.0
3	张德明	中南大学资源与安全工程学院	23	207	9.0	14.0
4	杨伟	中南大学资源与安全工程学院	20	212	9.0	14.0
5	刘伟军	中南大学资源与安全工程学院	5	26	3.0	5.0