基于爆堆形态的爆破设计参数预测及优化研究

摘要：

本文针对黑岱沟露天煤矿抛掷爆破——拉斗铲倒堆生产工艺,基于爆堆形态数据,利用BP神经网络模型反演优化爆破设计参数.研究显示,BP神经网络对大量抛掷爆破数据分析处理具有较高适应性,预测效果误差在4.53％内,利用典型爆堆曲线预测爆破参数,输出参数值与相似历史数据对比误差在6.56％内,预测精度不低于93％,预测参数值可用于对露天煤矿的爆破设计方案的优化.

关键词：神经网络、爆堆形态、爆破设计参数、方案优化

所属期刊栏目：17

分类号：TD235;TP391.98(矿山设计与建设)

资助基金：国家重点研发计划资助项目;河北省物联网监控工程技术研究中心资助项目;中央高校基本科研业务费资助项目

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：36-43