發(fā)布時間：2017-05-13 13:08

  本文關鍵詞：巖石預裂爆破成縫分析及爆破參數確定的智能研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 目前的預裂爆破成縫理論及成縫模型還不夠完善，不能較好的解釋巖石預裂爆破成縫過程。工程實踐中多采用經驗公式來設計和指導施工，由于巖石預裂爆破成縫過程受巖石性質、地質條件、裝藥量、孔間距等多種因素的制約，很難用一個精確的公式來表達各因素之間的關系，，故造成巖石預裂爆破成縫不理想，經驗公式很難推廣。 神經網絡作為一種智能技術，已經在模式識別、認知科學、人工智能和最優(yōu)化問題等領域中得到了較好的應用。近幾年，爆破界學者把人工神經網絡運用在預測爆破效果及爆破振動峰值上取得了較好的效果。 運用人工神經網絡綜合考慮影響巖石預裂爆破成縫的因素，建立運算模型智能系統(tǒng)，可克服目前預裂爆破成縫理論、成縫模型、經驗公式的不足，對實際工程的設計與指導，具有很大的現(xiàn)實意義 本文以巖石預裂爆破成縫作為研究對象，對礦巖的預裂成縫機理及其參數設計進行了研究。首先分析了巖石成縫的理論、機理和減震作用，研究了裂紋的起裂、擴展和止裂；分析了各種因素對巖石預裂爆破成縫的影響，確定了礦巖強度、孔徑、炸藥類型和裂隙發(fā)育程度作為主要影響因素；并研究了BP神經網絡工作原理、結構和缺陷，把改進的BP神經網絡運用在巖石預裂爆破參數設計中，建立以礦巖強度、孔徑、炸藥類型和裂隙發(fā)育程度為主要影響指標的BP神經網絡的預裂爆破參數設計識別模型；運用MATLAB 6.5語言開發(fā)了爆破參數設計的智能系統(tǒng)，實現(xiàn)了預裂爆破參數設計的自動化，用工程實例驗證系統(tǒng)模塊的功能。 應用人工神經網絡技術實現(xiàn)了爆破參數的設計。該方法實際上是一種智能化的非線性類比。它具有工程類比法的特點，又消除了人為判斷的干擾。因而，設計更為可靠。
【關鍵詞】：預裂爆破 參數設計 非線性 BP神經網絡 MATLAB 模塊 智能系統(tǒng)
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2004
【分類號】：TD235
【目錄】：

• 第一章 緒論6-11
• 1.1 預裂爆破在工程中的運用概述6-7
• 1.2 預裂爆破的研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 現(xiàn)有成縫模型的局限性8-9
• 1.4 人工智能在爆破界中的運用概述9-10
• 1.5 本論文研究的意義和主要內容10-11
• 第二章 預裂爆破成縫機理及減震效果11-23
• 2.1 預裂爆破成縫機理11-20
• 2.1.1 成縫機理11-12
• 2.1.2 孔壁初始壓力12-14
• 2.1.3 裂紋的起裂14-20
• 2.1.3.1 預裂孔的起裂方位14-17
• 2.1.3.2 裂紋的起裂17-18
• 2.1.3.3 裂紋的擴展與止裂18-20
• 2.2 預裂爆破減震及效果分析20-23
• 2.2.1 預裂爆破減震原因20-21
• 2.2.2 預裂爆破減震效果分析21-23
• 第三章 影響預裂爆破成縫及其爆破參數設計的因素確定23-32
• 3.1 影響預裂爆破成縫的因素23-25
• 3.1.1 炸藥性質23-24
• 3.1.2 礦巖物理力學性質24
• 3.1.3 地質條件24
• 3.1.4 鉆孔的孔徑24
• 3.1.5 巖體初始應力24-25
• 3.2 選取爆破參數設計的原則25
• 3.3 影響爆破參數設計主要指標量的確定25-27
• 3.4 預裂爆破成縫設計樣本的確定27-32
• 第四章 神經網絡在預裂爆破中的運用研究32-55
• 4.1 人工神經網絡簡介32-37
• 4.2 BP神經網絡模型37-43
• 4.2.1 BP神經網絡的基本思想37-38
• 4.2.2 BP網絡學習算法38-39
• 4.2.3 BP網絡的數學原理39-42
• 4.2.4 BP算法流程圖42-43
• 4.3 BP神經網絡模型的改進43-45
• 4.3.1 BP算法的缺陷43
• 4.3.2 改進的BP算法43-45
• 4.4 MATLAB神經網絡工具箱的簡介45-47
• 4.4.1 MATLAB及其神經網絡工具箱的簡介45
• 4.4.2 運用神經網絡工具箱設計網絡的原則和過程45-47
• 4.5 爆破參數設計的構建47-55
• 4.5.1 網絡層數的確定47
• 4.5.2 輸入和輸出層的設計47-49
• 4.5.3 隱含層的神經元數49-50
• 4.5.4 激活函數的選取50-53
• 4.5.5 初始權值的選取53
• 4.5.6 學習速率53-54
• 4.5.7 期望誤差的選取54-55
• 第5章 爆破參數設計智能系統(tǒng)的開發(fā)與應用55-65
• 5.1 爆破參數設計智能系統(tǒng)的開發(fā)55-56
• 5.1.1 智能系統(tǒng)開發(fā)工具55
• 5.1.2 系統(tǒng)的基本結構55-56
• 5.1.3 系統(tǒng)運行環(huán)境56
• 5.2 爆破參數設計智能系統(tǒng)的使用56-62
• 5.3 爆破參數設計智能系統(tǒng)的應用實例62-65
• 5.3.1 系統(tǒng)網絡訓練62-63
• 5.3.2 系統(tǒng)應用實例63-65
• 第6章 總結與展望65-67
• 6.1 總結65-66
• 6.2 展望66-67
• 參考文獻67-70
• 致謝70-71
• 讀碩士期間發(fā)表的論文71

【引證文獻】

中國期刊全文數據庫 前4條

1 林苗苗;余德運;;高速公路路塹邊坡預裂爆破參數選擇[J];爆破;2008年01期

2 羅理高;;預裂爆破在水庫邊坡開挖中的應用——以廣西平南縣東平水庫為例[J];技術與市場;2011年07期

3 楊秋奎;廟延鋼;穆大耀;鄔慶生;張智宇;;八洋河料場寬孔距預裂爆破研究[J];露天采礦技術;2007年01期

4 李煒;;數值分析模擬爆生氣體作用下巖石裂紋擴展研究進展[J];工程建設;2008年02期

  本文關鍵詞：巖石預裂爆破成縫分析及爆破參數確定的智能研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：362619