随着我国国民生活水平的不断提高,整个社会对交通运输条件的要求越来越高,基础设施建设逐步加快,使得隧道工程日益增多。钻爆法具有施工简便、适应性强、开挖成本低的优势,再加上钻爆技术的不断提高,使得隧道工程开挖仍以钻爆法为主。当前隧道钻爆法开挖爆破方案设计大多存在依赖工程经验、依靠人工、粗放式、效率低、不够直观的缺点。计算机技术以及人工智能领域的高速发展,促使隧道爆破设计朝着智能化方向发展。本文基于隧道爆破设计理论,运用计算机编程技术、互联网+和三维可视化技术,开展了隧道钻爆开挖爆破方案智能设计方法与系统研究。本文主要工作及研究成果如下:（1）确定了隧道钻爆开挖的掘进参数和炮孔参数计算方法,提出了隧道爆破方案智能设计方法。其中隧道掘进参数主要包括单循环进尺、炮孔直径、装药直径、装药结构、起爆方法以及爆破安全距离,炮孔参数主要包括掏槽孔、周边孔、辅助孔的相关参数。对隧道断面轮廓绘制算法及炮孔智能化布置方法进行研究。隧道断面轮廓的绘制,首先是确定隧道轮廓段的线型,然后根据不同线型相应的算法确定其起始点、终点坐标及圆心坐标。爆破方案中的炮孔智能化布置则通过确定各类型炮孔的炮孔个数、距中心线距离、排距、起始位置、孔距等参数,并结合计算机编程技术实现参数化智能布置,最终精确地在断面轮廓图中确定炮孔位置并绘制出来。（2）提出了炮孔角度三维效果展示算法、炮孔爆破负担的破岩体积算法和装药量计算方法。根据掏槽孔和周边孔的布孔特点分别确定其炮孔角度展示算法。炮孔角度三维效果展示是根据炮孔角度、长度结合相关算法确定出炮孔的孔口及孔底坐标,并运用可视化编程语言JavaScript及基于WebGL技术的Three.js图形库来实现的。通过炮孔的三维模型,对各类型炮孔的空间破岩体积进行量化,确定出炮孔爆破负担的破岩体积,并将量化结果与炸药单耗相结合提出了装药量精确计算方法。（3）研究确定以遗传算法优化的BP神经网络模型作为爆破效果预测和参数优化的方法。本文使用Matlab编制程序,采用济莱高铁寨山隧道的现场爆破数据对建立的神经网络模型进行训练和预测。对比分析训练结果预测值与实际测量值,其误差较小,最大误差为12.2%,可确定该神经网络模型具有可行性。根据隧道爆破效果要求,并结合工程现场条件,反向调整确定爆破参数,最终确定适合该工程的最优参数。同时根据现场试验,提出了一种更为优化的装药结构,即水压爆破装药结构,并将其应用于寨山隧道工程中,其对爆破效果的优化较为明显。（4）开发出“隧道掘进爆破大数据平台”,已实现该平台中部分功能及模块,如隧道项目创建、爆破方案智能化设计、爆破参数优化。针对爆破精细化爆破需求,通过现场调研进行系统架构及功能需求分析,交叉应用计算机软件技术,如JavaScript、Canvas、React、Nest、PostgreSQL等,实现隧道钻爆开挖爆破智能设计系统的研发。将研发出的“隧道掘进爆破大数据平台”初步应用在济莱高铁寨山隧道工程中,明显提高了爆破方案设计效率,对爆破开挖效果具有改善作用。该平台累计大量爆破案例后,可为类似隧道工程开挖的爆破方案设计提供一定的指导。