乌拉根铅锌矿在国内属于一座罕见的大型沉积岩类型的矿床，该矿主要采用无底柱分段崩落法进行回采落矿。由于矿床赋存性质为砂（砾）岩型层控矿床，工程地质条件差，岩石颗粒之间多为为泥、钙胶结，矿岩物理力学性质弱，节理裂隙较为发育，层间泥夹层分布广，矿岩沿走向性质也呈现出不同程度的变化，岩性变化范围广，开采技术条件复杂。初步开采设计的扇形深孔爆破参数与实际生产情况存在诸多问题，在不同区域未能及时调整爆破参数，导致爆破效果差，矿石块度不能满足选矿要求；前排炮孔起爆对后排炮孔破坏严重，后续装药困难，爆破生产效率低下,爆破成本高；回采进路巷道片帮、冒顶厉害，安全问题突出；在放矿过程中凭借经验出矿，放矿管理混乱，导致放出矿石损失贫化严重。为了实现5000t/d的生产计划，论文在充分掌握乌拉根铅锌矿矿床地质条件和开采技术经济条件的基础上，通过现场工业试验，并结合BP神经网络理论，建立以降低爆破成本为控制指标的模型，对回采过程的爆破参数进行优化，采用爆破数值模拟技术对优化后的爆破参数进行模拟研究，指导爆破开采。论文主要研究内容为：（1）以岩石爆破破碎理论为基础，分析扇形深孔的爆破破碎机理，结合乌拉根铅锌矿实际开采的地质条件和开采技术水平，进行标准抛掷爆破漏斗试验，初步确定炸药单耗值为0.84kg/m3。（2）在标准抛掷爆破漏斗试验的基础上，进行确定实际炸药单耗、排距、孔底距和崩矿步距的正交工业试验。通过试验大致确定各个参数，明确了在不同岩性的区域如何调整爆破参数。（3）充分利用BP神经网络的非线性映射能力强、良好的容错性和自适应能力强等优点，通过上述试验所确定的爆破参数，以BP神经网络为核心建立控制与预测模型，对无底柱分段崩落法的爆破参数更进一步优化。在这个过程中，全面考虑了优化模型的输入与输出，使得模型能够充分体现爆破参数对爆破性能的影响。通过模型的训练与优化预测，模型满足了优化预测要求，最终实现了爆破参数的优化。（4）采用ANSYS/LS-DYNA爆炸模拟技术，对优化后的爆破参数进行了孔口、孔底起爆和孔底微差起爆的计算机数值模拟，重现了三种不同起爆方式时的应力波扩展机理与爆破特点，验证了采用BP神经网络对爆破参数优化的科学性。