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基于强度折减与ANN-GA模型的采场结构参数优化
近年来，山体工程在我国国民经济中所占的比例越来越大，采矿、交通、水电等行业的发展都需要对山体进行工程开发，这就使得采场结构参数优化的研究显得尤为重要。本文主要探讨基于强度折减与ANN-GA模型的采场结构参数优化的研究方法。
一、断层分析与强度折减
断层是对地质层次结构的主要危害之一。为了避免断层对采场结构的影响，需要进行断层分析和合理设计。断层分析是指在地质勘探中，通过野外地质勘探和室内试验、研究，对断层的属性特征以及与周围地层相互关系进行研究的一种方法。根据断层分析的结果，可以对采场的结构参数进行优化设计。
随着采矿面越来越深入，采场的深度加大，其开采所受的地应力也越来越大。照成采场破坏的原因主要有单一地应力、多向地应力等。强度折减因子是一种常见的刻画岩体强度削减的指标，常用于考虑开挖应力引起的岩体强度削减。在采场设计中，强度折减因子是一种有效的衡量采场稳定性的指标，可以用来优化采场的结构参数。
二、人工神经网络
人工神经网络(ANN)模型是一种仿生学的人工神经系统。它由多层神经元组成，可以根据输入信息进行学习，进而实现模式分类和预测。ANN模型的优点是可以处理大量数据，能够自适应学习，可以在未知数据上进行预测。
在采场优化设计中，使用ANN模型可以较好地预测采场的稳定性能力，并辅助进行优化设计。通过对数据训练，可以建立预测模型，并应用于采场结构参数的设计。然而，单独的ANN模型在处理多因素影响较大的问题时，常常会出现预测不准确或误差较大的情况。
三、遗传算法
遗传算法(GA)是一种优化算法，它来自于达尔文的进化论思想。GA模拟生物进化的过程，通过不断地随机变异和复制优秀基因，逐渐优化产生更加优秀的解。
在采场结构参数优化中，采用GA算法时，对优化目标提出具体的要求，并将优化过程转化为寻求最佳参数组合的问题，以期获得最优解。
四、基于强度折减与ANN-GA模型的采场结构参数优化
在本研究中，首先进行断层分析，分析采场周围的断层属性特征，以及其与周围地层的相互关系。然后，根据断层分析结果，确定采场结构参数的类型和范围，并计算其初始值。
接下来，将采场结构参数以及其强度折减因子作为模型的输入，并通过ANN进行训练。得到训练完毕后的预测模型，可以基于模型进行优化设计。
最后，将所得到的采场参数值作为种群，通过GA算法，通过迭代计算，逐渐趋近于最优解。同时，将GA算法与ANN模型的预测结果通过适当的融合技术进行整合，得出最终的采场优化结构参数。
五、结论
本文探讨基于强度折减与ANN-GA模型的采场结构参数优化的研究方法，通过断层分析、ANN模型的预测和GA算法的优化，得出最佳的采场结构参数组合，以实现最优解。该方法较好地解决了单一算法所带来的问题，可以为采场结构优化设计提供参考和指导。