本文關(guān)鍵詞：巖石預(yù)裂爆破成縫分析及爆破參數(shù)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(yù)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(yù)裂爆破成縫過程。工程實踐中多采用經(jīng)驗公式來設(shè)計和指導(dǎo)施工，由于巖石預(yù)裂爆破成縫過程受巖石性質(zhì)、地質(zhì)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(guān)系，，故造成巖石預(yù)裂爆破成縫不理想，經(jīng)驗公式很難推廣。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種智能技術(shù)，已經(jīng)在模式識別、認知科學(xué)、人工智能和最優(yōu)化問題等領(lǐng)域中得到了較好的應(yīng)用。近幾年，爆破界學(xué)者把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用在預(yù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合考慮影響巖石預(yù)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(yù)裂爆破成縫理論、成縫模型、經(jīng)驗公式的不足，對實際工程的設(shè)計與指導(dǎo)，具有很大的現(xiàn)實意義 本文以巖石預(yù)裂爆破成縫作為研究對象，對礦巖的預(yù)裂成縫機理及其參數(shù)設(shè)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(yù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理、結(jié)構(gòu)和缺陷，把改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用在巖石預(yù)裂爆破參數(shù)設(shè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)裂爆破參數(shù)設(shè)計識別模型；運用MATLAB 6.5語言開發(fā)了爆破參數(shù)設(shè)計的智能系統(tǒng)，實現(xiàn)了預(yù)裂爆破參數(shù)設(shè)計的自動化，用工程實例驗證系統(tǒng)模塊的功能。 應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)了爆破參數(shù)的設(shè)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(shè)計更為可靠。
【關(guān)鍵詞】：預(yù)裂爆破 參數(shù)設(shè)計 非線性 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) MATLAB 模塊 智能系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號】：TD235
【目錄】：

• 第一章 緒論6-11
• 1.1 預(yù)裂爆破在工程中的運用概述6-7
• 1.2 預(yù)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(nèi)容10-11
• 第二章 預(yù)裂爆破成縫機理及減震效果11-23
• 2.1 預(yù)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(yù)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(yù)裂爆破減震及效果分析20-23
• 2.2.1 預(yù)裂爆破減震原因20-21
• 2.2.2 預(yù)裂爆破減震效果分析21-23
• 第三章 影響預(yù)裂爆破成縫及其爆破參數(shù)設(shè)計的因素確定23-32
• 3.1 影響預(yù)裂爆破成縫的因素23-25
• 3.1.1 炸藥性質(zhì)23-24
• 3.1.2 礦巖物理力學(xué)性質(zhì)24
• 3.1.3 地質(zhì)條件24
• 3.1.4 鉆孔的孔徑24
• 3.1.5 巖體初始應(yīng)力24-25
• 3.2 選取爆破參數(shù)設(shè)計的原則25
• 3.3 影響爆破參數(shù)設(shè)計主要指標量的確定25-27
• 3.4 預(yù)裂爆破成縫設(shè)計樣本的確定27-32
• 第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)裂爆破中的運用研究32-55
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介32-37
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型37-43
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想37-38
• 4.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法38-39
• 4.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理39-42
• 4.2.4 BP算法流程圖42-43
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的簡介45-47
• 4.4.1 MATLAB及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的簡介45
• 4.4.2 運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱設(shè)計網(wǎng)絡(luò)的原則和過程45-47
• 4.5 爆破參數(shù)設(shè)計的構(gòu)建47-55
• 4.5.1 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定47
• 4.5.2 輸入和輸出層的設(shè)計47-49
• 4.5.3 隱含層的神經(jīng)元數(shù)49-50
• 4.5.4 激活函數(shù)的選取50-53
• 4.5.5 初始權(quán)值的選取53
• 4.5.6 學(xué)習(xí)速率53-54
• 4.5.7 期望誤差的選取54-55
• 第5章 爆破參數(shù)設(shè)計智能系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用55-65
• 5.1 爆破參數(shù)設(shè)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(jié)構(gòu)55-56
• 5.1.3 系統(tǒng)運行環(huán)境56
• 5.2 爆破參數(shù)設(shè)計智能系統(tǒng)的使用56-62
• 5.3 爆破參數(shù)設(shè)計智能系統(tǒng)的應(yīng)用實例62-65
• 5.3.1 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練62-63
• 5.3.2 系統(tǒng)應(yīng)用實例63-65
• 第6章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 總結(jié)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(shù)據(jù)庫 前4條

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

2 羅理高;;預(yù)裂爆破在水庫邊坡開挖中的應(yīng)用——以廣西平南縣東平水庫為例[J];技術(shù)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(yù)裂爆破研究[J];露天采礦技術(shù);2007年01期

4 李煒;;數(shù)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(shè);2008年02期

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

本文編號：362619