【摘 要】
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为预防露天矿爆破引起的事故,基于安全和经济方面的考虑,对露天矿爆破方案进行优化选择,提出将人工神经网络(ANN)模型与遗传算法(GA)相耦合,从而进行爆破方案优化。研究露天
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,大连交通大学辽宁省隧道与地下结构工程技术研究中心,辽宁工程技术大学资源与环境工程学院,
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为预防露天矿爆破引起的事故,基于安全和经济方面的考虑,对露天矿爆破方案进行优化选择,提出将人工神经网络(ANN)模型与遗传算法(GA)相耦合,从而进行爆破方案优化。研究露天矿爆破可能引起的2种主要危害形式:超爆和飞石,进而确定超爆深度和飞石距离为爆破方案的被优化目标参数。另一方面,炮眼深、间距、装药深度、阻塞深度、单位炸药消耗量和钻孔率对超爆深度和飞石距离的影响是复杂的、非线性的,因而将其作为爆破方案的影响参数。分别用影响参数和目标参数作为ANN的输入值和输出值加以训练,训练后的ANN数据作为GA的适应度函数进行方案优化。结果表明:可找到符合工程实例数据的爆破方案集合,借助Pareto图,可得到相关参数的值最小(超瀑深度为0.6999m,飞石距离为27.3386m)的最优爆破方案。
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