[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配料爆破參數(shù)智能設(shè)計(jì)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611107816.X
• 申請(qǐng)日: 2016-12-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106650052A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈寶良;余學(xué)農(nóng);羅熠;王勵(lì);吳楠;張慧;柏龍君;余仁勇;郭亮;余祎
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 武漢長(zhǎng)江儀器自動(dòng)化研究所有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F17/50
• 分類(lèi)號(hào): G06F17/50;G06N3/04
• 代理公司: 北京匯澤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11228
• 代理人: 程殿軍,張瑾

1.一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配料爆破參數(shù)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、根據(jù)爆破環(huán)境和地質(zhì)條件的改變，建立并嵌入預(yù)測(cè)模型；

S2、根據(jù)歷史實(shí)驗(yàn)、爆破數(shù)據(jù)及碾壓監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)修正預(yù)測(cè)模型并預(yù)測(cè)理想爆破塊度；

S3、建立巖體天然塊度與理想爆破塊度的映射關(guān)系，事先對(duì)爆破參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配料爆破參數(shù)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S1中預(yù)測(cè)模型為Kuz-Ram爆破塊度預(yù)警模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配料爆破參數(shù)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述Kuz-Ram爆破塊度模型包括R-R分布函數(shù)和Kuznetsov方程；

所述R-R分布函數(shù)包括石料特征尺寸x⁰和塊度分布不均勻指數(shù)n兩個(gè)變量，表達(dá)式為：

$R=1-e^{-{\left(\frac{x}{x_0}\right)}^n}$

式中，R為小于某一粒徑x的百分比，x為巖塊顆粒粒徑，x₀為特征塊度；

所述Kuznetsov方程為爆破平均塊度與爆破能量、巖石特性的經(jīng)驗(yàn)方程，其表達(dá)式為：

$\stackrel{\‾}{X}=A\·q^{-0.8}{Q}^{1/6}{(115/E)}^{19/30}$

式中，A為巖石系數(shù)，Q為單孔裝藥量，E為炸藥相對(duì)威力，q為炸藥單耗。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配料爆破參數(shù)智能設(shè)計(jì)方法，其特征在于，所述Kuz-Ram爆破塊度模型中，塊度分布不均勻指數(shù)n算法如下：

n＝(2.2-14w/d)(1-e/w)[1+(m-1)/2]L/H

式中，W為最小抵抗線，d為炮孔直徑，e為鉆孔精度標(biāo)準(zhǔn)差，m為間距系數(shù)，m＝a/W，a為孔距；L為不計(jì)超鉆部分的裝藥長(zhǎng)度；H為臺(tái)階高度。