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基于PSO改進的BP網(wǎng)絡在爆破大塊率優(yōu)化中的應用

發(fā)布時間:2019-03-02 17:26
【摘要】:為解決地下礦山爆破開采采場大塊率較高的問題,將PSO算法應用于BP網(wǎng)絡中,生成PSO-BP模型對影響大塊產(chǎn)生的主要參數(shù)進行優(yōu)化。以參數(shù)孔底距、排距、一次炸藥單耗、起爆位置為輸入因子,大塊率為輸出因子建立PSO-BP模型,采用現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)初步訓練模型,通過控制變量法對模型參數(shù)的選取分別進行敏感性分析,得出最佳的大塊率PSO-BP評價模型。增加模型各輸入因子水平數(shù),按L16(34)正交表組成優(yōu)選樣本,經(jīng)評價模型的計算預測,搜索出最優(yōu)的大塊率影響參數(shù)值。研究結(jié)果表明:以東際金礦為例,采用孔底起爆方式,得出最佳大塊率預測值9.98%,最優(yōu)參數(shù)值是排距為1.6 m,孔底距為1.8 m,一次炸藥單耗為0.350 kg/m~3。
[Abstract]:In order to solve the problem of high ratio of large blocks in blasting mining of underground mines, the PSO algorithm is applied to BP network to generate PSO-BP model to optimize the main parameters affecting the production of large blocks. Based on the parameters of hole bottom distance, row distance, primary explosive unit consumption, initiation position as input factor and bulk ratio as output factor, the PSO-BP model is established, and the preliminary training model of field measured data is adopted. Based on the sensitivity analysis of the parameters of the model by the control variable method, the best PSO-BP evaluation model of bulk ratio is obtained. According to the orthogonal table of L16 (34), the optimal sample is formed by increasing the number of input factors of the model. Through the calculation and prediction of the evaluation model, the optimal parameter value of the influence of block ratio is found. The results show that: taking Dongji Gold Mine as an example, the optimum mass ratio is 9.98%, the optimum parameter is 1.6m, the hole bottom distance is 1.8m, and the unit consumption of primary explosive is 0.350 kg/m~3. by the way of hole bottom initiation. The results show that the optimum mass ratio is 9.98%, the optimum parameter is 1.6m, 1.8m and 0.350 min respectively.
【作者單位】: 中南大學資源與安全工程學院;
【基金】:國家自然科學基金項目(51374244)
【分類號】:TD235

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本文編號:2433286

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