[发明专利]一种巷道掘进爆破参数智能设计与三维可视化方法

权利要求书

1.一种巷道掘进爆破参数智能设计与三维可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：

a)采集影响待开挖巷道爆破效果的关键指标信息，并对定性描述的关键指标信息进行量化；

b)收集具有良好爆破效果的典型案例，并结合数据库技术，建立标准爆破参数库；

c)通过巷道爆破参数智能设计模型，调用标准爆破参数库典型案例信息进行学习、训练，挖掘数据内在的关联关系；

d)利用训练得到的具有正确连接权值的爆破参数智能设计模型，依据输入的关键指标数据，自动设计出适用于待开挖巷道施工的爆破参数；

e)利用三维可视化技术对爆破参数、巷道截面参数进行描述，生成爆破3D几何模型；

f)在步骤e)中建立的3D几何模型中，设计开发四格视图、刨切、图层、数字标记等交互操作功能；

g)借助数据库、三维可视化技术，建立集信息存储、爆破三维可视化模型生成于一体的井巷掘进爆破参数智能设计与三维可视化平台。

2.根据权利要求1所述的一种巷道掘进爆破参数智能设计与三维可视化方法，其特征在于，所述步骤a)中采用测量、实验、资料查阅方式，获取巷道截面参数、围岩普式系数、岩石坚固性等级、岩石可爆性等级、裂隙发育程度等影响爆破效果的关键指标信息；利用确定岩石性质等级的方法，对裂隙发育程度、岩石可爆性等级等定性描述的关键指标进行量化。

3.根据权利要求1所述的一种巷道掘进爆破参数智能设计与三维可视化方法，其特征在于，所述步骤b)中通过归纳统计了爆破领域专家、煤矿巷道掘进一线设计的典型爆破案例信息；利用PostgreSQL建立数据库，对爆破案例信息进行储存管理，实现标准爆破参数库的建立。

4.根据权利要求1所述的一种巷道掘进爆破参数智能设计与三维可视化方法，其特征在于，所述步骤c)中基于人工智能技术建立爆破参数智能设计模型，并调用标准爆破参数库中存储的典型案例信息，学习、存储大量输入-输出映射关系。

5.根据权利要求4所述的一种巷道掘进爆破参数智能设计与三维可视化方法，其特征在于，具体包括：1)对调用的典型案例样本数据进行归一化处理，避免因输入层与输出层参数不同、各向量的数量级差别较大，而容易造成部分神经元达到过饱和状态的情况出现；2)在训典型案例样本数据中选取部分数据作为batch样例，基于该batch样例，利用向前传播算法获取预测结果；3)将获取的预测结果与实际值进行对比，计算二者之间的差距；4)利用反向传播算法，依据差距结果，不断优化神经网络参数，使该batch上的神经网络模型预测结果与真实值更加接近，从而训练出更高准确率的神经网络模型；在所建立的模型中，利用均方误差MSE作为损失函数，刻画当前预测值与真实值间的差距，以下式为均方误差的数学表达式：

其中，y为n个样本的预测值。

6.根据权利要求1所述的一种巷道掘进爆破参数智能设计与三维可视化方法，其特征在于：所述步骤d)中利用步骤c)训练得到具有正确连接权值的爆破参数智能设计模型，调用、并依据获取的待开挖巷道岩石性质等级、巷道截面设计参数等关键指标参数，自动设计出适用于待开挖巷道施工的最佳爆破参数，包括：掏槽眼的间、排距，各类炮眼的装药量。