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J-GLOBAL ID:202102218955191505   整理番号:21A0577220

オープンピット鉱山におけるベンチブラスト性能の包括的評価法【JST・京大機械翻訳】

A Comprehensive Evaluation Method of Bench Blast Performance in Open-Pit Mine
著者 (28件):
資料名:
巻: 10  号: 16  ページ: 5398  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7135A  ISSN: 2076-3417  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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爆破運転では,フライアッシュ,破砕,および逆破断のようないくつかの望ましくない影響が誘起される。爆破設計が最適化されないならば,これらの影響は発破効率を低下させるであろう。爆風設計を改善し最適化するために,爆破効果評価が必須である。発破パラメータ間の相互作用の複雑性のため,経験的方法は,爆風設計最適化に適していない。本研究ではファジィ数学に基づく2レベル数学モデルを提案した。全体で,11の典型的パラメータを選択し,3つのグループに分類した。発破効果を3つの観点から評価し,次に総合評価を与えた。VC++のプラットフォームに関する前述の方法に基づいて,発破効果評価システムを開発した。画像処理のようないくつかの他の技法をシステムに統合し,全てのパラメータを迅速かつ簡便に取得することができた。システムを実際のベンチブラスト工学に適用した。システムから得られた結果は,次の爆風設計の最適化のための効果的情報を提供することができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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発破  ,  トンネル工事 
引用文献 (21件):
  • Mahdi, H.; Danial, J.A.; Masoud, M.; Samira, S. Risk assessment and prediction of rock fragmentation produced by blasting operation: A rock engineering system. Environ. Earth Sci. 2016, 75, 1-12.
  • Mohsen, H.; Danial, J.A. Blast-induced air and ground vibration prediction: A particle swarm optimized-based artificial neural network approach. Environ. Earth Sci. 2015, 74, 2799-2817.
  • Monjezi, M.; Hasanipanah, M.; Khandelwal, M. Evaluation and prediction of blast-induced ground vibration at Shur River Dam, Iran, by artificial neural network. Neural Comput. Appl. 2013, 22, 1637-1643.
  • Tonnizam, M.E.; Hajihassani, M.; Jahed, A.D.; Marto, A. Simulation of blasting-induced air overpressure by means of artificial neural networks. Int. Rev. Model. Simul. 2012, 5, 2501-2506.
  • Hajihassani, M.; Armaghani, D.J.; Sohaei, H.; Mohamad, E.T.; Marto, A. Prediction of airblast-overpressure induced by blasting using a hybrid artificial neural network and particle swarm optimization. Appl. Acoust. 2014, 80, 57-67.
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