隨著礦石需求的增加和綠色高效生產(chǎn)的深入人心,對(duì)爆破這個(gè)重要的礦山生產(chǎn)手段提出了更高的要求。由于礦巖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,為了達(dá)到好的爆破效果就需要選取合理的爆破參數(shù)。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)獲取爆破參數(shù)可靠,但是成本高、效率低,爆破參數(shù)優(yōu)化研究需要大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)實(shí)施難度大。所以,論文采用智能算法和數(shù)值模擬對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提高了研究效率,同時(shí)符合當(dāng)前的爆破參數(shù)優(yōu)化的研究趨勢(shì)。我國(guó)某地下礦山將爆破作為開(kāi)拓和采礦主要手段,隨生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大,需要對(duì)現(xiàn)有爆破技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化和相應(yīng)評(píng)價(jià),為后續(xù)生產(chǎn)提供技術(shù)參考。為了科學(xué)有效的解決這些問(wèn)題,通過(guò)查閱相關(guān)的文獻(xiàn)資料,并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用智能算法和數(shù)值模擬對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。具體的研究包括以下幾個(gè)方面:(1)基于56組礦巖可爆性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),采用粗糙集理論(RS)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)約,結(jié)果顯示“塊度平均合格率”是冗余屬性。利用51組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,5組數(shù)據(jù)作為檢測(cè)樣本,采用屬性約簡(jiǎn)前的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)預(yù)測(cè)得到的礦巖可爆性指數(shù)與實(shí)際值的平均誤差為9.68%,而屬性約簡(jiǎn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RS-BPNN)的平均誤差為7.29%;同樣,采用屬性約簡(jiǎn)前的支持向量機(jī)(SVM)預(yù)測(cè)得...

【文章頁(yè)數(shù)】：95 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1近似空間(U，R)中集合X的近似劃分[106]

=稱(chēng)為X的B負(fù)域。圖2.1近似空間(U，R)中集合X的近似劃分[106]X為R可定義集當(dāng)且僅當(dāng)R(X)R(X)=X為R粗糙集當(dāng)且僅當(dāng)R(X)R(X)≠2.4.2約簡(jiǎn)的常用算法（1）窮舉法窮舉法是在一定范圍內(nèi)依次驗(yàn)證....

圖2.2遺傳算法的基本流程

14最佳的計(jì)算效果，遺傳算法的基本流程如圖2.2所示。圖2.2遺傳算法的基本流程2.5支持向量機(jī)理論2.5.1支持向量機(jī)簡(jiǎn)介支持向量機(jī)理論是繼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論之后出現(xiàn)的一種新的學(xué)習(xí)算法[125]。它以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為基礎(chǔ)[126]，達(dá)到構(gòu)造最優(yōu)超平面....

圖4.6模型圖

43圖4.6模型圖4.5.3爆破誘導(dǎo)崩落模擬結(jié)果分析結(jié)合本章第四節(jié)的模擬模型和相關(guān)模擬結(jié)果，建立起了爆破誘導(dǎo)崩落模擬模型。炸藥起爆為延時(shí)起爆，并且從孔底開(kāi)始起爆，延時(shí)為20ms時(shí)爆破的模擬過(guò)程通過(guò)部分圖片呈現(xiàn)，如圖4.7所示。3ms10ms21ms40ms60m....

圖4.7延時(shí)20ms應(yīng)力云圖

3ms10ms21ms40ms60ms80ms圖4.7延時(shí)20ms應(yīng)力云圖由圖4.7可知，在模擬時(shí)間進(jìn)行到2ms時(shí)，預(yù)裂孔全部起爆，其周?chē)膽?yīng)力變化不太明顯，但能夠看出在起爆位置已經(jīng)有了應(yīng)力的變化。在模擬時(shí)間進(jìn)行到10ms時(shí)，預(yù)裂孔炸藥的能量已經(jīng)開(kāi)始擴(kuò)散。在模....

本文編號(hào)：3940833