文献类型：期刊文章

作　　者：何茂林[1] 解明聪[2] 徐振洋[1]

HE Maolin;XIE Mingcong;XU Zhenyang(School of Mining Engineering,Liaoning University of Science and Technology,Anshan,Liaoning 114051,China;Pittsburgh College,Sichuan University,Chengdu,Sichuan 610207,China)

机构地区：[1]辽宁科技大学矿业工程学院,辽宁鞍山市114051 [2]四川大学匹兹堡学院,四川成都610207

出　　处：《矿业研究与开发》

基　　金：“十三五”国家重点研发计划项目(2016YFC0801603);辽宁科技大学人才资助项目(601011507-25)。

年　　份：2022

卷　　号：42

期　　号：1

起止页码：36-41

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现矿山快速准确地选取爆破参数,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)来优化BP神经网络的数学模型,以抗拉强度、弹性模量、内摩擦角等6项影响矿岩可爆性因素为输入因子,以炮孔间距和炸药单耗为输出因子,基于训练样本建立参数优选模型。以辽阳宏盛镁矿为例,通过优选得到了该矿的爆破参数孔底距为1.5 m,排距为1.2377 m,炸药单耗为0.1603 kg/t。实践证明,此模型有效改善了传统BP神经网络收敛速度慢、精度相对较低等缺陷,相比经验公式得到的炸药单耗降低了27.2%,大块率控制在5%以内,优选的爆破参数能够取得良好的爆破效果。

关 键 词：矿岩爆破  爆破参数 BP神经网络 麻雀搜索算法  

分 类 号：TD854.2]