基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动危害预测

为了探索一种能克服单因素预测的局限性、提高爆破振动危害预测精度的方法，基于粗糙集模糊神经网络理论，建立了综合考虑爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间及结构动力特性等10个因素的民房破坏程度预测模型；用铜绿山矿爆破振动和民房破坏情况观测数据，对该模型进行了训练和测试，测试结果与现场观测结果具有良好的一致性。研究表明:粗糙集理论可将现场数据进行属性约简，简化输入变量，缩小神经网络的搜索空间，改善爆破振动的预测性能；基于粗糙集模糊神经网络理论的爆破振动危害预测模型，能更好地考虑各种因素对危害程度的综合影响，避免了单因素预测的局限性。     

基于HHT能量谱的高精度雷管短微差爆破降振效果分析

为揭示高精度雷管短微差爆破干扰降振机理，选取紫金山金铜矿露天爆破实测的单段波形信号，利用Matlab分析了不同微差间隔下两段叠加信号的时频特征; 综合考虑爆破振动三要素并结合HHT(Hilbert-Huang transform)能量定义降能率，分析了段数、相邻振幅比和最大段药量位置对短微差爆破叠加信号降振效果的影响。根据研究成果，爆破设计时应避免出现前后段数药量差距过大，并尽量将较大药量的段数靠后起爆。研究表明:相同微差间隔下随着段数的增加，叠加信号降能率逐渐增大，当段数达到一定数量后增加分段数，微差爆破的降振效果并不明显; 微差爆破中相邻振幅比越接近1，降振效果越明显; 最大段药量靠后的叠加信号降能率大于其他顺序。     

层状岩体爆破装药结构试验研究

露天煤矿开采中,层状岩体的存在给爆破开挖带来了挑战.本文通过装药结构理论分析、LS-DYNA3D数值模拟实验及现场工业试验,对新疆黑山煤矿层状岩体两种爆破装药结构进行研究.结果表明:层状岩体空气间隔装药结构较连续装药结构,提高了爆破有效能量利用率,从爆破过程、岩体破碎效果、根底残留情况以及后拉范围方面,取得了较好的效果,提升了挖运作业效率,降低了采矿成本.