基于BP神经网络的地下采场爆破振速预测

为降低矿石开采中爆破振动的危害并达到最佳爆破效果,以河北唐山某矿山地下采场－156 m阶段爆破开采为例,采集了爆破振动监测数据,运用BP神经网络与萨道夫斯基经验公式分别对爆破峰值振速进行预测。结果表明:BP神经网络平均误差为17.22%;萨氏公式平均误差为40.76%。BP神经网络预测地下采场爆破振速是可行的。     

东露天采场临近边坡的爆破工作

武钢大冶铁矿东露天采场已由山坡露天过渡工到深凹露天，目前已采到－１３２水平，形成这坡的垂高达４０８ｍ几十年来，生产实践与科学研究相结合，根据矿岩性总结出：边坡稳定性分类，合理的微差间隔时间，临近边声爆破的要求，临近边坡爆破起爆方式，这些都国矿山的建设和发展作出了重大贡献。     

基于极限平衡法的露天采场边坡稳定性评价

露天采场边坡失稳直接影响矿山的生产与安全,目前应用极限平衡法对露天采场边坡进行稳定性评价相对成熟。现以辽阳下达河理石矿为例,运用极限平衡法对露天采场边坡进行边坡稳定性分析     

程潮铁矿采场可爆性模糊综合评价

针对程潮铁矿无底柱分段崩落法采场爆破,以弹性波波阻抗、岩石的坚固性、岩体的裂隙性、标准爆破漏斗体积时炸药的单耗作为分级指标,在程潮铁矿-375 m地段现场进行的一系列单孔爆破漏斗试验和跨孔声波测试,利用模糊识别理论对岩体可爆性进行模糊综合评价.     

基于AHP-TOPSIS方法的儿童安全座椅设计方案评价研究

目的 解决儿童安全座椅设计方案评价过程中的主观性和片面性等问题,获得科学的设计方案。方法 依据文献研究和用户与专家问卷找出消费者选购产品时考虑的需求点和问题点,初选出儿童安全座椅评价指标;采用合理性测评筛除低效用指标,确定儿童安全座椅评价指标体系的科学构建。提出一种结合层次分析法（AHP）和逼近理想解排序法（TOPSIS）的综合评价方法,对3款儿童安全座椅的设计方案进行综合评价优选,确定第2种设计方案为获得分数最高的优选方案。结论 AHP-TOPSIS模型应用于儿童安全座椅设计方案的优选可以消减决策者对设计方案评价的片面性与主观性,实现相对科学的儿童安全座椅设计方案的评价。该方法在其他产品开发过程中处于设计阶段的方案评价与优选具有一定的通用性。     

露采爆破效果评价的灰色模型及其应用

露采爆破效果的优劣是由多项指标控制的，是一个综合评价问题。本文运用灰色系统理论建立了评价灰色模型，并应用该模型来评价露采爆破效果。     

基于AHP-TOPSIS法的矿岩可爆性评价

为了弥补矿岩可爆性分级在工程应用中的不足,利用AHP-TOPSIS法建立综合评价模型。选取矿岩容重γ、波阻抗K、普氏系数f、平均裂隙距d、炸药单耗q作为可爆性评价指标,采用灰色关联分析方法确定各指标的重要性程度,运用AHP法获得各指标权重W,进而获得了TOPSIS法的各指标的贴近度值C+,得到矿岩可爆性分级结果为S_1=0,S_2=12.68%,S_3=27.32%,S_4=41.57%,S_5=57.47%,S_6=83.41%,S_7=1。将该模型运用于利比里亚邦州邦矿铁矿工程实践,结果表明:对不同岩性矿区进行可爆性分级,针对不同可爆性等级的矿区采用不同的爆破设计参数,降低了矿石大块率,取得了较好的经济效益。     

采场采用聚能管爆破控顶应用研究

针对凡口矿典型难采矿体存在装药结构复杂、操作困难、作业时间长、爆后顶板破碎、松石多、易给生产带来严重的安全隐患等问题,首次采用聚能管对采场顶板进行控制爆破,利用聚能管的定向聚能作用,减少顶板的损伤破坏。试验表明,聚能管能够有效控制顶板的爆破效果,减少松石量、钻孔数量及装药量,炸药的利用效率可提高至少30%,超欠挖小于50mm,炮孔痕率大于89%,炮孔数减少20%。同时,该技术也是首次应用于采场控顶爆破,丰富了爆破理论。     

采场采用聚能管爆破控顶应用研究

针对凡口矿典型难采矿体存在装药结构复杂、操作困难、作业时间长、爆后顶板破碎、松石多、易给生产带来严重的安全隐患等问题,首次采用聚能管对采场顶板进行控制爆破,利用聚能管的定向聚能作用,减少顶板的损伤破坏。试验表明,聚能管能够有效控制顶板的爆破效果,减少松石量、钻孔数量及装药量,炸药的利用效率可提高至少30%,超欠挖小于50mm,炮孔痕率大于89%,炮孔数减少20%。同时,该技术也是首次应用于采场控顶爆破,丰富了爆破理论。     

基于模糊神经网络爆破效果评价模型

露天矿爆破效果的好坏直接影响矿山后续生产工序和效益。为此建立一种科学有效的爆破效果评价模型,对爆破效果进行分析,然后根据分析结果指导后期矿山生产。于是基于模糊神经网络理论,选取了大块率、根底、爆破振动、延米爆破量等8个评价指标,采用10分制将爆破效果等级划分为5级,建立了爆破效果综合评价模型。选取研山露天矿实际爆破数据,利用MATLAB软件,对三种不同孔径爆破方案进行评价。评价结果表明:φ250 mm孔径爆破评价结果在Ⅱ级及以上的比例达到74.07%,效果最好;φ310 mm孔径爆破评价结果在Ⅱ级及以上的比例为50.85%,效果最差。结果表明模型分析结果与现场实际情况符合,评价结果可为矿山爆破方案制定与决策提供依据。     

基于AG-AHP和物元模型的爆破效果评价研究

爆破效果是直接影响拉斗铲作业效率及生产成本的重要因素,而爆破效果受众多因素的影响。结合工程实际,从爆破安全、爆破质量和爆破经济效益三个方面对爆破效果进行综合评价。选取了爆破震动、大块率和炸药单耗等10个影响因素,构建了爆破效果评价指标体系。运用遗传层次分析法确定了评价指标的权重,结合物元理论确定了经典域和节域,建立了基于AG-AHP和物元模型的爆破效果评价模型。将所建立的模型应用于某铜矿近期六个采场爆破评价,采用Matlab软件编程计算了六个采场爆破效果的关联度和综合关联度,给出了个采场爆破效果,该评价效果与实际相吻合。     

基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测

以某地下水封洞库爆破工程为研究对象,全面考虑影响爆破振动的各种因素,提出了基于粗糙集理论的模糊神经网络(RS-FNN)预测方法进行质点峰值速度和主频率预测。首先采用粗糙集理论获得最优属性集,然后对实测数据进行模糊处理,建立质点峰值速度和主频率的12-25-1 RS-FNN网络预测模型,并与基于萨道夫斯基经验公式的预测模型进行对比研究。研究结果表明:RS-FNN对质点峰值速度预测要优于经验公式,同时,RS-FNN也首次实现了对主频率的预测,为保障工程爆破安全提供了一定的理论指导。     

基于BP网络的采场爆破钻孔参数优化

针对某硫铁矿生产过程中存在的爆破材料消耗大、大块率高、生产能力低等问题,根据爆破参数对爆破效果的影响的原理,选择不同的凿岩参数,在采场进行工业试验。同时以最小抵抗线、孔间距、周边孔距等作为模型的输入因子,单位炸药消耗量和大块率作为模型的输出因子,并以工业实验数据为训练样本,建立BP神经网络预测模型对爆破参数进行优化,得到最优爆破参数为:最小抵抗线0.8 m,孔间距0.9 m,周边孔孔距0.8 m,对应的炸药单耗为0.2223 kg/t,大块率为5.15%。优化结果表明,所选参数合理,可有效降低矿山的生产成本。     

基于物元模型的露天爆破效果评价

为了综合考虑采矿生产成本及周围环境安全等因素,有必要对露天爆破效果做出评价。以物元理论为基础,选取矿岩破碎质量、技术经济效益和对环境产生的影响三个方面,建立露天爆破效果评价模型。确定了大块率、松散系数、爆堆形态、延米爆破量、后冲、爆破成本、炸药单耗、炮孔利用率、跟底率、爆破振动、爆破飞石、爆破冲击波、有毒气体、盲炮、噪声等指标及对实际爆破工程收集的数据进行分析,对某一爆破实例的爆破效果进行评价,得出该爆破效果,并对照该矿山实际爆破效果,结果表明:建立物元模型方法对评价露天爆破效果是有效的。     

基于粗糙集理论和TOPSIS的绿色包装评价方法

目的为了减少包装造成的环境污染,研究一种基于粗糙集理论的TOPSIS综合评价法,对包装的绿色程度进行评价。方法构建包括环境、资源、能源、功能、经济等5个方面的绿色包装评价体系,利用粗糙集理论确定权重、TOPSIS方法,并对包装的绿色性进行打分排序,通过包装案例研究验证该方法的可行性。结果通过粗糙集理论与TOPSIS法相结合的评价方法得到了客观的排序结果,并选择出最优的绿色包装方案。结论基于粗糙集理论和TOPSIS的包装评价方法可对绿色包装进行评价,并得到了客观有效的评价结果。     

基于人工智能方法的地下洞室群爆破振动速度预测

特大断面地下洞库爆破开挖工程中涉及到众多的影响因素,为了较准确地预测出爆破振动速度,引入支持向量机理论,建立最小二成支持向量机爆破振动速度预测模型(LS-SVM模型),该模型利用结构风险最小化来提高求解问题的速度和精度。采用该模型对某地下水封LPG洞库工程进行爆破振动速度预测,并与传统的萨道夫斯基回归公式模型(萨氏模型)和模糊神经网络模型(FNN模型)进行对比分析。分析结果表明:LS-SVM模型、FNN模型与萨氏模型的全局均方根相对误差RMSRE分别为4.68%、14.42%与19.33%;LS-SVM模型有14组数据满足预测模型泛化能力误差阀值(6%)的要求,而FNN模型与萨氏模型均不满足要求。因此LS-SVM模型在爆破振动速度预测中的预测性能和泛化能力均优于FNN模型及萨氏模型,可为多因素影响下类似工程爆破振动速度预测提供借鉴经验。     

立井爆破效果预测及模糊综合评价

为了预测立井爆破效果以优化设计参数,确定以影响立井爆破效果的10个设计参数及"循环进尺、炮孔利用率、平均单耗、超欠挖量、周边孔眼痕率"5个效果参数作为输入、输出层样本,建立基于BP神经网络的立井爆破效果预测模型。结果表明:各参数的预测误差大多控制在5%以内,模型能够较好地达到预测目的;为了对预测结果进行定量化评价,以"炮眼利用率、炸药单耗、超欠挖量、周边孔眼痕率"作为评价指标,建立模糊综合评价模型并应用于白家宫2#副井中,评价结果与现场实际情况一致,达到了定量化评价的目的。将二者结合应用,对于优化立井爆破设计参数具有重要作用。     

爆破震动作用下地下洞室支护结构的动态响应分析

大跨度地下洞室顶拱锚喷支护结构在爆破震动作用下的稳定问题是决定地下厂房安全施工与运行的关键因素,运用动力有限元数值模拟,研究了该类型支护结构在爆破震动作用下的动态响应特点,得出了结构中峰值振速和峰值应力的分布规律.