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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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百度查询: 北京奥信化工科技发展有限责任公司 武汉科技大学 基于智能优化算法的爆破设计参数优化方法及装置
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