论文摘要
岩层爆破是马家塔露天煤矿岩层剥离过程中的一个非常重要的环节,爆破效果影响着生产过程中的采装、运输等后续工序的效率和总的经济效益。该矿在长期的岩层剥离过程中,由于岩性分布不均,导致了原有的爆破参数与不同爆区的具体岩性不相匹配,从而使得有的爆区爆破效果很好,有的爆区爆破效果非常差,大块率、单耗偏高,残留根底,极大的影响了采装、运输以及整个生产系统的运行。究其原因,其根本在于不同爆区的岩性没有相应合理的爆破参数。大量的理论研究和长期的爆破实践表明,尽管实际工程中因条件、环境等的差异而产生不同的爆破效果,但这些效果同相应的爆破参数、炸药性能、岩土性质等有着内在的联系,在客观上存在一定程度的规律性。而了解、描述这种隐含的规律性,并完成爆破经验的积累和升华就是爆破工作所面对的重要课题。本论文在综述原有爆破效果预测方法的基础之上,利用人工神经网络方法对马家塔露天煤矿岩层爆破试验数据进行了分析,找出主要影响因素、块度分布与爆破参数的内在规律,充分利用人工神经网络具有的自学习、自适应、自组织和非线性动力学特性等特点,建立了面向MATLAB语言的爆破参数反向BP神经网络预测模型,对爆破参数进行反向预测。本模型对原有爆破块度预测模型进行了创新和升华,可以通过理想的爆破效果直接反推其对应的爆破参数,克服了原有模型需要经过多次调整爆破参数才能预测出理想爆破效果的缺点。本论文同时介绍了基于大孔距小抵抗线技术在马家塔露天煤矿岩层爆破中的现场试验情况。通过收集的合理的现场样本数据对爆破参数反向BP神经网络预测模型进行训练,经检验,该模型精度完全符合要求。通过现场试验和基于人工神经网络的爆破参数反向BP神经网络预测模型研究,解决了该矿目前存在的问题,产生了显著的经济效益,并且对该矿将来的生产具有重要指导意义。
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摘要Abstract引言1 国内外岩体爆破块度研究现状及评述1.1 国内外爆破数学模型综述1.2 爆破块度预测模型1.2.1 应力波模型1.2.2 分布函数预测模型1.2.3 能量模型1.2.4 分形模型1.3 各种模型的理论分析与评价1.3.1 对应力波模型的分析与评价1.3.2 对分布函数模型的分析与评价1.3.3 对能量模型的分析与评价1.3.4 对分形模型的分析与评价2 爆破破岩机理及对影响爆破块度分布主要因素的分析2.1 梯段爆破岩石破碎的机理2.1.1 单孔爆破破碎机理2.1.2 排孔齐发爆破机理2.1.3 单排孔微差爆破2.1.4 影响岩体爆破质量的主要因素2.1.5 炸药性能对爆破效果的影响2.1.6 爆破工艺对爆破效果的影响2.1.7 爆破对象的特性对爆破效果的影响2.1.8 爆破参数对爆破效果的影响2.1.9 施工质量对爆破效果的影响2.2 爆破效果的评价指标2.2.1 安全指标2.2.2 质量指标2.2.3 经济指标3 大孔距小抵抗线爆破理论3.1 大孔距小抵抗线爆破机理及理论分析3.1.1 大孔距小抵抗线爆破机理3.1.2 大孔距小抵抗线的理论分析3.1.3 台阶爆破半边漏斗平面形状的几何分析3.1.4 大孔距小抵抗线参数经验值3.2 有关参数的计算与确定3.2.1 岩石系数的计算与确定3.2.2 确定W的计算关系3.2.3 马家塔露天矿岩层爆破试验参数的确定4 人工神经网络及面向MATLAB的BP神经网络设计4.1 神经元模型4.2 神经网络模型的特点4.3 神经网络的工作方式4.4 神经网络的基本性质4.5 神经网络的学习与计算4.6 BP神经网络4.7 面向MATLAB的BP神经网络设计4.7.1 MATLAB语言简介4.7.2 MATLAB神经网络工具箱4.7.3 BP神经网络的训练样本的处理4.7.4 BP神经网络的创建4.7.5 BP神经网络的训练4.7.6 BP神经网络泛化的改进5 马家塔露天煤矿岩层爆破参数的BP神经网络反向预测5.1 矿区概况5.1.1 自然地理5.1.2 岩石工程地质特征5.2 爆破参数的BP神经网络反向预测5.2.1 输入参量的确定5.2.2 输出参量的确定5.2.3 反向BP神经网络训练、模型的计算及仿真5.2.4 对假设样本的爆破参数反向预测5.3 小结6 马家塔露天煤矿岩层爆破参数的试验研究与结果分析6.1 马家塔露天煤矿原有的爆破参数及其分析6.2 现场的爆破参数试验研究6.3 试验研究及反向BP神经网络预测的结果分析结论1 爆破效果分析2 经济效益3 结语参考文献附录 科技查新报告在学研究成果科技查新报告致谢
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标签:马家塔论文; 爆破参数论文; 爆破效果论文; 反向神经网络论文;