矿冶工程

作者：陈莎莎, 何理, 李腾飞, 张鑫玥, 彭胜, 姚颖康, 刘昌邦, 陈江伟

单位：1.武汉科技大学 冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430065；2.湖北省智能爆破工程技术研究中心, 湖北 武汉 430065；3.江汉大学 爆破工程湖北重点实验室, 湖北 武汉 430056；4.武汉科技大学 城市与建设学院, 湖北 武汉 430065；5.武汉爆破有限公司, 湖北 武汉 430056；6.中国建筑第七工程局有限公司, 河南 郑州 450004

关键词：岩石爆破, 破碎块度, 模型试验, 块度预测, ACO-BP模型

基金：国家自然科学基金(52274136,51904210)；爆破工程湖北省重点实验室基金项目(BL2021-11)；湖北省重点研发计划(2020BCA084)

为了对岩石爆破破碎块度进行有效预测,设计开展了混凝土试件钻孔爆破试验,得到不同试验条件下的破碎块度归一化值分布,最终选取试块尺寸40 mm以上进行研究。采用Spearman相关系数分析各试验条件参数之间的相关性,再采用蚁群算法(ACO)优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建ACO-BP模型。结合现场试块爆破破碎块度数据对模型进行了训练和测试,并将预测模型与BP神经网络模型、随机森林(RF)模型、极限梯度提升(XGboost)模型进行了对比。结果表明,ACO-BP模型预测爆破块度均方根误差为0.13,平均绝对误差为0.11,决定系数为0.92,预测精度和适用性更高,能够更准确地预测岩石爆破破碎块度。

来源：2024年第5期

《矿冶工程》期刊编辑部

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