%0 Journal Article
%T 基于神经网络优化遗传算法的爆破参数优化
%A 崔铁军
%A 马云东
%A 白润才
%J 地震工程与工程振动
%P 257-262
%D 2014
%R 10.13197/j.eeev.2014.01.257.cuitj.035
%X 对于露天铁矿开采而言，爆破是一项重要且危险的开采活动。从安全的角度看，爆破的两种主要危害形式为超爆和飞石。影响爆破方案的因素有很多，包括矿石的自然属性和爆破方案等。对于同一矿场主要考虑的爆破方案参数包括炮眼深（HL）、间距（S）、装药深度（B）、阻塞深度（ST）、单位炸药消耗量（PF）和钻孔率（SD）。它们对超爆深度（BB）和飞石距离（FR）的影响是复杂的，非线性的。为了防止超爆和飞石造成事故，爆炸的参数必须在安全、经济的范围内。本文使用爆破影响因素和BB及FR分别作为神经网络（神经网络）的输入值和输出值加以训练，训练后的神经网络作为遗传算法（GA）的适应度函数。在使用GA寻找到最优的BB和FR，从而对爆破方案参数进行优化。结果表明该方法有效可行。
%K 神经网络
%K 遗传算法
%K 采矿爆破
%K 参数优化
%U http://dzgc.iemzzs.com/oa/darticle.aspx?type=view&id=20140135