【摘 要】
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为确定合理的爆破参数,建立了RBF神经网络模型,统计了8个矿山的样本数据,将影响矿岩可爆性的6项因素:矿石容重、弹性模量、抗拉强度、矿石坚固性系数、摩擦角、黏结力作为RBF
【机 构】
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锡矿山闪星锑业有限责任公司,中南大学资源与安全工程学院
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为确定合理的爆破参数,建立了RBF神经网络模型,统计了8个矿山的样本数据,将影响矿岩可爆性的6项因素:矿石容重、弹性模量、抗拉强度、矿石坚固性系数、摩擦角、黏结力作为RBF神经网络模型的输入因子,排距、孔底距和一次炸药单耗作为影响爆破参数的输出因子,优选样本参数,得出最优的爆破参数。以某矿中深孔爆破为例,通过RBF神经网络模型优选出该矿的爆破参数:排距1.3 m,孔间距2.2 m,炸药单耗0.32 kg/t。实践证明,选择的孔网参数合理,爆破效果良好。
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