煤矿巷道光面爆破智能设计系统开发与应用
凌天龙
武宇
李胜林
梁书锋
柴鹏伟
1.中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京,1000832.中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京,1000833.中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京,1000834.中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京,1000835.中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京,100083
摘要：为了得到煤矿巷道光面爆破参数,使用BP神经网络技术对参数进行预测和优选,并用C#语言开发了巷道光面爆破智能设计系统.通过分析影响巷道光面爆破效果的主要因素,将普氏系数、节理裂隙发育情况、炮孔直径、掘进面积等8个因素设置为输入层参数.以光面爆破理论研究和煤矿一线生产调研为基础,建立BP网络神经,进行网络学习,训练样本,并应用该系统对不同矿区的实际巷道进行爆破方案设计.结果表明,预测的参数与实际爆破参数较为一致,在现场试验中也取得较好效果,说明该系统可以提高煤矿巷道光面爆破参数设计的可靠性,对煤矿巷道光面爆破参数设计具有一定的参考价值.
关键词：煤矿巷道光面爆破人工神经网络智能设计
分类号：TD235.4+7(矿山设计与建设)
资助基金：国家自然科学基金(10272109)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 29-35 )
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