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深孔爆破振动峰值问题的神经网络法研究
The Neural Network Study on Deep-hole Blasting Vibration Peak Value
【Author】 HOU Jun liang 1, HU Shou yun 2, DING Xi ping 2 (1.Hebei Tunnel engineering Co. Ltd., Tangshan Hebei 063004, China; 2.China Railway 16th Group Co., ltd., Beijing 100018, China)
【机构】 河北地矿建设工程集团隧道工程公司; 中铁十六局集团;
【摘要】 将神经网络法引入到深孔台阶爆破速度峰值的预测中,建立深孔爆破振动神经网络系统,利用美国矿业局研究报告中的数据对深孔爆破振动峰值进行分析预测,表明神经网络分析法是研究深孔台阶爆破速度峰值问题的有效工具之一。神经网络预测结果和实测值吻合较好。
【Abstract】 The method of neural network is introduced into the prediction of deep hole bench blasting peak value and deep hole blasting vibration peak value. The neural network of blasting vibration was established and the peak value of blasting vibration in deep hole was predicted, making use of the data from the research report of the American Mineral Bureau. The result shows that the method of neural network is one of the effective tools to study the peak velocity value in deep hole blasting. The predicted result of neural network conforms well with the practical value.
【Key words】 deep hole bench blasting; blasting vibration; peak value prediction; neural network; BP network;
- 【会议录名称】 探矿工程(岩土钻掘工程)技术与可持续发展研讨会论文集
- 【会议名称】探矿工程(岩土钻掘工程)技术与可持续发展研讨会
- 【会议时间】2003
- 【分类号】TP183
- 【主办单位】中国地质学会