基于BP神经网络的爆破参数优化

发布时间：2017-08-25 01:22

  本文关键词：基于BP神经网络的爆破参数优化

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【摘要】：针对露天矿山台阶爆破效果欠佳造成后续工艺效率不高的现象,以某露天矿为依托,利用BP神经网络系统建立爆破参数优化预测模型,对现场爆破参数进行优化,对比优化前后的现场爆破效果证明模型优化的爆破参数大大改善了爆破效果,100 cm以上大块率减小6.88个百分点,60 cm以下块度增加了35.94个百分点,为提高铲装效率创造了条件。
【作者单位】： 江西理工大学资源与环境工程学院;江西省上饶市德兴市f大乡政府;
【关键词】： 台阶爆破 爆破参数 BP神经网络 大块率
【基金】：国家自然科学基金项目(51404111;51504102)
【分类号】：TD235.4
【正文快照】： 0引言露天矿山爆破效果的影响因素有很多,使得爆破参数优化成为了一个非常复杂的非线性难题,因为其无法用一个精准的公式来具体表达出影响因素之间的相互关系。在矿山实际生产中,爆破的成本、爆破的质量和铲装的效率都与爆破参数密切相关[1],因此在一定程度上对爆破参数进行准

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本文编号：734252