智能设计系统的设计与实现基于数据库的隧道爆破在我

文摘

随着信息化和标准化的提高我的发展,这是一个不可避免的趋势将计算机技术应用于隧道爆破开挖的智能设计。寻求存在的问题在爆破开挖的智能设计系统,一个新的爆破开挖的智能设计系统构造从数据库技术的角度。新的智能设计系统采用中央数据库系统的设计和subuser权利来满足不同用户之间的数据同步和共享。同时,新系统还提取爆破设计参数和实际工程数据和设计更加合理和全面的数据库结构、数据库逻辑和数据字表。基于t - s模糊神经网络模型,开挖爆破的智能搜索规则也在构建新系统的数据。最后,基于Oracle和VB。网新系统开发平台、MFC和ADO作为新系统开发技术,新的智能设计系统对隧道爆破开挖完成。新系统的实现地址爆破数据信息存储和搜索的需求奠定了基础,隧道开挖爆破的信息化和标准化。

1。介绍

1.1。智能爆破设计系统的研究现状

隧道开挖是矿业的最基本的部分。钻探和爆破方法灵活性的优点,方便,和速度,使钻探和爆破方法广泛应用于隧道设计和施工(1- - - - - -3]。目前,参数设计和数据管理通常是手动编译,导致一系列的问题在实际工程中,爆破设计、规范等复杂,断断续续的爆破参数。因此,如何改变落后的情况手工设计计算,画画,和手动编译和爆破管理数据已经成为一个紧迫的问题领域的爆破和隧道工程(4- - - - - -6]。随着信息技术和计算机硬件的不断发展,数字矿山的概念继续深化和完善。它已成为一个不可避免的趋势使用计算机技术来收集和总结爆破参数和爆破和建筑智能化设计和管理信息(7,8]。近年来,许多专家和学者们开发出一系列爆破参数管理系统和爆破和隧道设计软件。李为例,开发了一种深孔爆破设计系统为水利水电项目基于访问和Visual Basic平台(9),杨等人基于规则和典型案例推理机制,在使用产生式规则和最大匹配推理策略,以达到煤矿隧道爆破智能设计软件(10),张等人结合软件工程和人工智能隧道爆破设计开发一个智能系统(11),Mamurekli露天采矿智能设计软件的发展出了一套基于专家知识库和黑箱理论(12),钟和泼里斯基于SQL语言开发了一个数据库系统平台(13]。然而,当前的主流智能设计和数据管理系统对隧道爆破还有开发深度不足等问题,不完整的数据同步和混乱的逻辑流程(14]。在隧道和爆破,是否参数管理或智能设计软件开发,关键的问题是数据的完整性和准确性(15,16]。因此,要从根本上解决当前隧道爆破设计系统中存在的问题只有通过解决数据问题。本文以数据库技术的关键,结合神经网络技术和计算机编程技术开发一个新的智能隧道爆破设计系统,实现了用计算机代替手工管理方法的隧道爆破数据,进一步促进了隧道爆破的信息化和标准化。

1.2。现有的爆破智能设计系统的问题

1.2.1。数据不能同步和共享

由于开发目的和开发平台,大多数当前的采矿和爆破数据库系统只是单独连接到软件,不能完成实时共享和用户之间的数据交互。这将导致两个问题当用户使用数据库系统:一个是数据必须手动更新或手动导入,大大降低了工作的效率和数据的准确性;另一个是用户使用现有的数据数据。在管理和智能设计,有明显的查询或计算结果的差异。

1.2.2。选择的爆破数据不全面、数据流是混乱的

爆破智能设计系统的关键数据。不完整的数据内容和数据的混乱逻辑将防止用户输入和查询相应的爆破数据准确、高效。同时,这个问题也使得后续开发的数据库设计和功能不完备。

1.2.3。使用数据库的不足

目前,在主流爆破设计系统中,数据库的发展通常只作为系统的一个模块或一个数据管理工具,只有实现了数据存储的函数调用和管理。功能相对简单,特别是搜索功能,通常是基于数据库开发软件。对应的搜索模式,没有智能搜索匹配的隧道爆破参数的特点。

2。关键问题建立一个智能设计系统的矿井隧道爆破基于数据库技术

隧道爆破的设计是基于工程经验数据。在这个设计过程中,有许多固有参数之间的联系并没有理解。因此,发现爆破设计参数之间的关系和基于隧道爆破的爆破结果数据,并通过一些数学方法已成为一个重要的方法在隧道爆破分析问题和解决问题。数据是分析爆破问题的基础,因此智能设计系统的开发是基于数据库。

考虑到开发中存在的问题和当前爆破和隧道数据库系统的实现,本文研究了矿井隧道爆破施工的核心问题数据库系统从数据库技术的角度来看,主要体现在以下三个方面:

2.1。数据库系统的结构和用户权限

2.1.1。数据库体系结构

数据库系统的建设与数据库系统的基本操作形式和结构,并确定所有用户如何处理爆破数据。解决用户之间的数据共享和同步的问题,新的智能设计系统采用中央数据库结构系统,系统模型如图1。新系统采用一个统一的中央数据库服务器在设计数据库。操作界面仅仅是用作前平台,以反映用户的数据操作。用户只有通过中央数据服务器交互之间的数据来完成数据同步和共享。

图2显示了一个中央数据库系统的基本工作流模型。系统的总体框架分为四个级别:例如,数据库,数据库服务器和接口。中央数据库系统的运行过程:数据后,命令是由多个用户操作界面层,统一数据库系统服务器层响应,然后语法分析、编译、执行和执行内存区域的实例层,然后修改数据写入数据文件、数据库层的修改信息写入日志文件,最后,数据命令的执行结果返回给操作界面层来完成用户的爆破数据和应用程序的数据库管理系统。

2.1.2。用户权限

在新系统的数据库操作,设计了三种不同类型的用户属性,对应的为不同的用户属性设置相应的权限。其目的是为了便于管理的开挖爆破数据由不同的用户,不同用户之间确保数据的安全,进一步实现数据的共享和同步。具体设计方案如表所示1。

2.2。数据库系统设计

数据库系统设计的核心部分是新的隧道爆破,智能设计系统,确保新系统的合理、高效运行。数据库实现过程包括三个部分:日期内容和结构(需求分析),数据流和逻辑(逻辑设计)和数据表设计(结构设计)。

2.2.1。日期内容和日期结构

所涉及的数据内容是指所有的数据隧道爆破的过程应该包含在数据库中,数据结构是指结构系统的数据存储在数据库中。

(1)数据内容。根据引用(17- - - - - -20.),在爆破设计内容和实际爆破的经验中,隧道爆破开挖的数据应该包括三个部分:工程地质参数、爆破设计参数和爆破参数结果。其中,适合工程地质参数包括设计巷道部分的大小、围岩类型、岩石价值,岩石完整性和地下水。合适的爆破设计参数包括切割模式和参数,周边孔参数,单发电荷量,设计循环录像,爆破孔布局参数。合适的爆破结果参数包括实际循环录像,炸药单位消费,爆炸性的消费,在挖掘价值。总的来说,共有96个数据内容设计到新系统中。

(2)结构。为了方便用户操作,使隧道爆破数据更好的管理和查询,三个部分的数据内容扩展到6个类型的数据。结构见图3。这六种类型的数据的数据结构,包括用户系统模块、工程地质模块,爆破设计参数模块,爆破图表信息模块,爆破结果参数模块、爆炸物、模块和设备信息。用户管理用户权限系统模块,用户信息,用户的数据共享和同步。工程地质模块管理具体项目信息和爆破区域的地质条件。爆破设计参数模块和爆破图表信息模块的核心内容数据,控制爆破设计参数和设计图纸。爆破结果参数模块管理每个爆破方案的实际postblast数据。爆炸和设备信息模块管理在爆破的炸药和设备信息。

2.2.2。数据逻辑与流

简化了数据库设计和改进数据库的利用率词表,数据库的逻辑设计中采用关系模型。在设计关系数据库时,有必要建立一个逻辑模型。逻辑模型可以表示为一个图表(e - r图)组成的实体和关系。由于空间的限制,只有全球系统的e - r图显示,如图4。与此同时,根据数据相关性在隧道爆破设计中,数据库中的数据流图,如图5。

2.2.3。数据表设计

每个相应的数据表的设计内容是由隧道爆破的数据内容和数据流方向,包括系统用户表,工程项目表,地质数据表、切削参数表和周边孔设计表。数据表的总数是38表。每个数据表的设计包括以下因素:字段名、字段数据类型,长度,额外的属性,和评论。由于空间限制,只有周边孔参数的数据表为例。具体内容如表所示2。

2.3。数据智能搜索

有两个主要的搜索行为的新系统。一个是搜索现有用户名称或项目名称来获取相应的爆破数据。另一种是寻找设计条件或预期的设计结果获得相应的或类似的爆破设计数据。前者采用常见的搜索模型,可以实现通过使用数据库的搜索功能。后者是一个智能搜索模型,只能通过设计来实现一个匹配的智能搜索算法。考虑到在爆破参数有一定的“模糊性”在智能搜索,和会员之间的权重的搜索参数需要计算,智能搜索模型是研究和设计基于t - s模糊神经网络模型实现新系统的智能搜索行为。

智能搜索的步骤:首先,收集现有的爆破设计参数通过实地测试和参考记录。参数包括地质条件参数、爆破设计参数和爆破参数结果。其次,收集到的数据输入到数据库中,数据的一部分是模糊的和标准化的统一数据计算标准。随后,利用t - s人工神经网络技术的影响,分析地质条件和爆破设计参数对爆破结果决定了地质条件之间的关系,爆破设计参数和爆破效果,也就是说,重量决定了每个参数之间的关系。最后,通过判断输入的重量关系搜索,确定了智能搜索的结果。

2.3.1。t - s模糊神经网络的计算规则

“t - s模糊模型”自动更新的特点,不断修正模糊子集的隶属函数(21]。这个模型的神经网络结构如图6。

t - s模糊模型通常是定义在以下“if - then规则的形式。当规则R^我,其模糊推理逻辑如下:

:如果是 , 是 ,…,是 ,然后 。

的样本集是模糊系统的所有参数, 是模糊系统的参数,计算输出的模糊规则。上面的推理规则表明,决定输出是一个样本的线性组合对应的模糊输入 。

假设的 输入参数,对应每个输入变量的隶属度首先是计算模糊规则: 和表示输入函数的中心和宽度;是由输入参数,然后呢是由所有输入参数。和需要正常化之前所有样品和参数计算;是输入维度,然后呢模糊子集的数量。每一个隶属度的模糊计算是由连续乘法的模糊算子的方法:

获得模型输出值基于模糊计算结果:

t - s模糊神经网络完成计算后,在降序排序根据值的大小,设置一个阈值 ,并使以下推论:

如果: ,然后输出”数据样本对应数量价值。”

2.3.2。数据智能搜索的过程

智能搜索的过程如图7,其中包含两个过程:

(1)确定输入模糊神经网络的搜索参数。考虑用户的使用习惯和爆破地点,智能搜索选择两种类型的参数输入模式,一个是基于地质条件,另一种是基于爆破参数。地质条件搜索数据={水文条件、关节和裂缝、巷道部分区域,巷道高度,宽度,围岩强度价值,岩体稳定}。爆破参数搜索数据={切割方法、孔成总数、充电方法,炸药单位消费,最大单发,循环录像}。其中,一些模糊索引(联合裂缝)和文本索引(水文条件)需要fuzzified数学。由于空间限制,只有治疗{联合裂缝}的值如表所示3。

(2)合适的爆破参数的基于t - s模型的模糊神经网络。根据爆破数据和输入条件下,t - s模糊神经网络将执行相应的自学习和计算相应的权重。学习的目的是分析现有的爆破数据之间的关系,和重量计算的目的是获得数据输入条件下的具体重量决定。此时,新系统的输入参数神经网络的拟合系数={错误计算系数校正、参数校正}(一般提前设计)。最后,该系统将输出搜索结果根据数据输出规则并完成智能搜索在同一时间。

3所示。实现矿井隧道爆破和驾驶智能设计系统基于数据库

3.1。系统开发

新系统选择Oracle数据库开发平台(22),VB。网络系统软件开发平台(23),MFC和ADO开发技术(24),终于意识到矿井隧道智能爆破设计系统。图8显示了新系统的启动界面。图9显示了新系统的操作界面。

3.2。数据收集

数据收集采用两种方法:工程网站和文档提取,其中工程网站是主要的一个。图10显示了一个网站参数集合;图10 ()是集爆破设计参数和图吗10 (b)是集爆破参数结果。

确保隧道的丰富性和源可靠性和爆破数据,新系统收集了594例隧道爆破7矿(矿区)和43个不同的道路通过现场测试和案例收集方案不同的削减计划。的情况下,图11显示数据源的分布在新系统中,和图12显示了病例数在不同切削方案。

4所示。矿井隧道爆破应用智能设计系统基于数据库

简要展示智能系统的实际应用。

以一个实际项目的需要为例。表4是应用程序的搜索参数的例子,采用智能搜索方法,默认值是用于其他值没有特定的值。搜索界面如图13,图14显示相应的输出结果。

这可以从图中找到15通过数据搜索,搜索结果6满足相关性的计算需求选择从现有的数据库文件。其中,搜索结果1号和2号100%的单一参数的相关性。图14显示了一个示意图的特定的爆破参数和爆破孔布局方案编号1在搜索结果中。它可以从图发现搜索结果满足搜索需求。

5。结论

针对智能设计系统的爆破问题,从数据库的关键技术,研究和开发智能设计系统的隧道爆破进行。阐述了发展的核心问题一个智能隧道爆破设计系统基于数据库技术,提出了具体的解决方案:(1)新系统采用中央数据库的数据库系统。同时,为了确保数据的同步和共享,不同的用户权限设计(2)根据爆破设计和参数的特点,选择合适的爆破设计参数及相关数据。结合关系数据库理论、数据库结构和数据表结构适用于巷道爆破设计,和每个数据库表创建(3)使用t - s模糊神经网络模型来确定数据库的智能数据搜索规则

最后,使用Oracle作为数据库开发平台,VB。净系统前端和开发平台的搜索规则,MFC和ADO开发技术,隧道爆破智能设计系统实现。通过这个系统,用户可以进行统一管理,搜索,和设计的隧道爆破设计过程中的数据。

数据可用性

所有生成的数据或分析在本研究中包括这篇文章。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是由福建省教育部门的基础(科技)(JAT190459)和福建省自然基金项目科学技术厅(2020 j0212307)。

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