为了得到煤矿巷道光面爆破参数,使用BP神经网络技术对参数进行预测和优选,并用C#语言开发了巷道光面爆破智能设计系统。通过分析影响巷道光面爆破效果的主要因素,将普氏系数、节理裂隙发育情况、炮孔直径、掘进面积等8个因素设置为输入层参数。以光面爆破理论研究和煤矿一线生产调研为基础,建立BP网络神经,进行网络学习,训练样本,并应用该系统对不同矿区的实际巷道进行爆破方案设计。结果表明,预测的参数与实际爆破参数较为一致,在现场试验中也取得较好效果,说明该系统可以提高煤矿巷道光面爆破参数设计的可靠性,对煤矿巷道光面爆破参数设计具有一定的参考价值。
