煤矿巷道光面爆破智能设计系统开发与应用

• 作者: 凌天龙 李胜林 柴鹏伟 梁书锋 武宇
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 煤矿巷道 光面爆破 人工神经网络 智能设计
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 矿业与安全工程
• 页码范围: 29-35
• 页数: 7页
• 分类号: TD235.4+7
• 字数: 4530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16186/j.cnki.1673-9787.2018.02.005

摘要

为了得到煤矿巷道光面爆破参数,使用BP神经网络技术对参数进行预测和优选,并用C#语言开发了巷道光面爆破智能设计系统.通过分析影响巷道光面爆破效果的主要因素,将普氏系数、节理裂隙发育情况、炮孔直径、掘进面积等8个因素设置为输入层参数.以光面爆破理论研究和煤矿一线生产调研为基础,建立BP网络神经,进行网络学习,训练样本,并应用该系统对不同矿区的实际巷道进行爆破方案设计.结果表明,预测的参数与实际爆破参数较为一致,在现场试验中也取得较好效果,说明该系统可以提高煤矿巷道光面爆破参数设计的可靠性,对煤矿巷道光面爆破参数设计具有一定的参考价值.