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申请/专利权人：北京奥信化工科技发展有限责任公司;武汉科技大学

摘要：本发明公开了基于智能优化算法的爆破设计参数优化方法，包括如下步骤：获取岩石系数和均匀度指数，根据所述岩石系数和均匀度指数，修正Kuz‑Ram预测模型；根据修正后的Kuz‑Ram预测模型，建立爆破参数与爆破质量的关系，并作为爆破参数优化模型的约束条件；采用差分进化算法求解所述爆破参数优化模型，得到最优爆破设计参数；以及，基于智能优化算法的爆破设计参数优化装置。本发明具有能更加快速、准确、稳定的获取爆破设计参数等优点。

主权项：1.一种基于智能优化算法的爆破设计参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤：获取岩石系数和均匀度指数，根据所述岩石系数和均匀度指数，修正Kuz-Ram预测模型；根据修正后的Kuz-Ram预测模型，建立爆破参数与爆破质量的关系，并作为爆破参数优化模型的约束条件；采用差分进化算法求解所述爆破参数优化模型，得到最优爆破设计参数；所述修正后的Kuz-Ram预测模型为： 其中，X50为平均破碎块度；p1和p2为修正系数；A为岩石系数；q为炸药单耗，kgm3；Q为单孔装药量，kg；E为炸药相对重量威力；n为均匀度指数；W为最小抵抗线，m；D为炮孔直径，mm；δ为钻孔标准差；S为排距，m；m为密集系数，m＝SW；L为不计超深的装药长度，m；H为台阶高度，m；所述爆破参数优化模型为：minCS,W,Sd,St,u＝C1+C2+C3 其中，C为钻爆成本，元；Sd为超深，m；St为堵塞长度，m；u为爆破设计孔数；C1为起爆具成本，元；C2为炸药成本，元；C3钻孔成本，元；R*·为修正后的大块率公式；xp为大块尺寸，cm；Rmax为大块率约束上界；V为爆破方量，m3；Vmin为爆破方量约束下界，m3；所述差分进化算法，包括如下步骤：S1、参数和种群初始化：种群规模NP，迭代计数iter＝1，变异系数F1和F2，交叉系数Cr1，搜索进程控制参数Var1和Var2，种群随机初始化；S2、计算种群分布密度Var和所有个体的函数值，并根据种群所有个体函数值更新当代最优个体Xbiter， 其中，Maxj和Minj分别为当前种群所有个体第j个分量的最大值和最小值；Upj和Lowj分别为个体第j个分量的取值上界和下界；Dim表示问题的维度；S3、根据Var的取值，确定搜索进程：若Var1≤Var，则处于全局搜索阶段，执行S4；若Var2≤Var＜Var1，则处于局部搜索阶段，执行S5；若Var＜Var2，则执行S6；S4、变异操作：生成变异个体时，在当前种群中随机选取N个个体做为“邻居”，执行“DEeighbor1”，变异系数F1，组成变异种群；边界处理：对超出搜索空间的个体进行重新赋值；交叉操作：交叉系数Cr1，生成试验种群；贪婪选择：将当前种群和试验种群合并，选择函数值较优的前NP个个体组成子代种群，迭代计数加1；执行S2；S5、变异操作：变异系数F2，生成变异个体时，执行“DEbest1”，组成变异种群；边界处理和选择同S4；迭代计数加1；执行S2；S6：停止迭代，输出最优个体Xbiter和对应的函数值，完成优化。

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