一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法技术

本发明专利技术公开了一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法，涉及到炸药成分配比领域，包括以下步骤：S1：建立计算模型；S2：不等式约束；S3：基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法。寻求全局最优性价比配比的方法，在露天爆破工程中，提出一种炸药成分确定时，根据给定期望氧平衡条件，在最大费用限制内，各成分配比合理性范围内，可寻求全局最优性价比配比的方法。性价比配比的方法。性价比配比的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法


[0001]本专利技术涉及炸药成分配比领域，特别涉及一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法。

技术介绍

[0002]在采矿工程中，爆破效果的优劣直接影响到后续工序的进行和矿山经济效益，关乎生产安全；如何正确的选择性能优良、配比合理、价格适宜的炸药，以满足不同的爆破要求，具有十分重要的意义。
[0003]汪旭光认为：炸药中可燃剂完全被氧化时，炸药释放的能量最大，生成的有害气体最少，因此在进行炸药配方设计时必须优先考虑氧平衡。
[0004]关于炸药性能的优化，例如，乳化炸药结构模型与优化技术的研究.北京矿冶研究总院鉴定资料.1997、基于混合人工蜂群算法乳化炸药配方优化[J].应用泛函分析学报,2015,17(4)：423
‑
430和多元混合炸药的配方设计及最优化问题[J].爆破器材.1992(05)。三篇文献中，研究人员关于炸药性能仅仅考虑到了最大化爆热。
[0005]在文献：乳化炸药配方优化设计原则及数学模型[J].有色矿冶,1999(06)：1
‑
4.中指出炸药威力贡献中，爆容起着重要的作用。于是在乳化炸药的设计中将爆热，爆容的乘积与原料总成本作为优化目标，同时考虑到了其他约束建立了数学模型。由于该模型较复杂，作者在此文中并未给出优化方法。
[0006]关于多物质混合炸药配比优化的研究并不常见，同时考虑以性价比最大为目标，氧平衡条件，各成分合理性范围为约束的数学建模仅仅在乳化炸药中偏多，而给出简单快速的解决方案较少。
[0007]在露天爆破工程中，常用的炸药分为三大类：铵油类炸药、重铵油炸药和乳化炸药。这些炸药都是由两种及以上物质经过特定的工艺混合而成，而炸药性能的评价(爆热、爆容)，除了实验室测定外，更多的会采用一种经验计算的方法；又有乳化炸药配方设计时，为使炸药的氧平衡更接近于微弱负氧平衡值，一直都是经验类比之后反复计算和性能测试相结合占据主导地位，而这种计算与试验往往囿于经费和经验，难以获得令人满意的结果。现提出一种炸药成分确定时，根据给定期望氧平衡条件，在最大费用限制内，各成分配比合理性范围内，寻求全局最优性价比配比的方法，以解决该类问题。
[0008]因此，专利技术一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法来解决上述问题很有必要。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的在于提供一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法，包括以下步骤：
[0011]S1：建立计算模型，当炸药(多种物质混合)成分确定时，根据设计炸药氧平衡的期望值，确定要采用Brinkley
‑
Wilson规则化学反应方程，从而建立对应的RWS(相对重量威力)和对应cost(费用)的计算模型；
[0012]S2：不等式约束，建立以炸药性价比为优化目标，成分质量分数为变量，考虑各成分质量分数和为100(％)及设计炸药氧平衡的期望值为等式约束，最大费用限制和各成分质量分数合理范围为不等式约束；
[0013]S3：基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法。
[0014]优选的，一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法，其表示为：
[0015][0016][0017][0018]cost≤p*
[0019]lower
i
≤x
i
≤upper
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0020]x
i
——第i个成分的质量分数，％；
[0021]B
i
——第i个成分的氧平衡值，g/g；
[0022]OB*——炸药的期望氧平衡值，g/g；
[0023]p*——最大费用限制，元/kg；
[0024]lower
i
——第i个成分质量分数最小限制，％；
[0025]upper
i
——第i个成分质量分数最大限制，％。
[0026]优选的，S3所述的基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法，还包括以下步骤：
[0027]步骤一：初始化参数：种群数目为pop_num,最大迭代次数为iter_max，策略控制参数P_cost，期望满足约束个数目占比T_mun，策略控制调节系数α，变量个数n,生成pop_num个弱违背约束的个体为一个种群；
[0028]步骤二：开始迭代：每次迭代中，生成随机数并与P_cost比较，并判断选择进入步骤三和步骤四；
[0029]步骤三：无约束单目标优化：使用常规差分进化算法对种群进行交叉变异，在选择时使用贪婪策略，将变异种群和当代种群合并，根据函数目标值排序，选择前pop_num个个体作为下一代种群，转到步骤五；
[0030]步骤四：约束满足优化：使用常规差分进化算法对种群进行交叉变异，在选择时使用贪婪策略，将变异种群和当代种群合并，计算每个约束的条件值，并根据公式(2)转化为约束违反度，再用无支配排序对约束违反度排序，选择支配等级较高的前pop_num个个体作为下一代种群，转到步骤五；
[0031]g
i
(X)＜＝b
i
[0032][0033]c
i
＝0 else
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0034]步骤五：根据约束支配排序后，记录下无支配解(即可行解)个数，如果可行解过少，则使用公式(3)更新P_cost，如果可行解过多，则使用公式(4)更新P_cost然后根据目标函数值排序记录下当前最优的个体；
[0035]P_cost＝(1
‑
α)
×
P_cost
ꢀꢀ
(3)
[0036]P_cost＝1
‑
(1
‑
P_cost)
×
(1
‑
α)
ꢀꢀꢀ
(4)
[0037]步骤六：判断迭代终止条件，如果不满足转到步骤二，继续迭代；如果满足，输出最优个体，结束。
[0038]优选的，基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法，每次迭代中，生成随机数并与P_cost比较，进行无约束单目标优化时进入步骤三。
[0039]优选的，基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法，每次迭代中，生成随机数并与P_cost比较，进行约束满足优化时进入步骤四。
[0040]优选的，S1所述的一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法，还包括以下步骤：
[0041]A1：选定炸药的成分，从数据库中得到各成分的化学式、生成焓(kJ/mol)，单价(元/kg)和氧平衡值(g/g)；
[0042]A2：建立出从氧平衡计算到确定使用Bri本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立计算模型，当炸药成分确定时，根据设计炸药氧平衡的期望值，确定要采用Brinkley
‑
Wilson规则化学反应方程，从而建立对应的RWS和对应cost的计算模型；S2：不等式约束，建立以炸药性价比为优化目标，成分质量分数为变量，考虑各成分质量分数和为100(％)及设计炸药氧平衡的期望值为等式约束，最大费用限制和各成分质量分数合理范围为不等式约束；S3：基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法。2.根据权利要求1所述的一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法，其特征在于：其表示为：为：为：cost≤p
*
lower
i
≤x
i
≤upper
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)x
i
——第i个成分的质量分数，％；B
i
——第i个成分的氧平衡值，g/g；OB
*
——炸药的期望氧平衡值，g/g；p
*
——最大费用限制，元/kg；lower
i
——第i个成分质量分数最小限制，％；upper
i
——第i个成分质量分数最大限制，％。3.根据权利要求1中S3所述的基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法，其特征在于：还包括以下步骤：步骤一：初始化参数：种群数目为pop_num,最大迭代次数为iter_max，策略控制参数P_cost，期望满足约束个数目占比T_mun，策略控制调节系数α，变量个数n,生成pop_num个弱违背约束的个体为一个种群；步骤二：开始迭代：每次迭代中，生成随机数并与P_cost比较，并判断选择进入步骤三和步骤四；步骤三：无约束单目标优化：使用常规差分进化算法对种群进行交叉变异，在选择时使用贪婪策略，将变异种群和当代种群合并，根据函数目标值排序，选择前pop_num个个体作为下一代种群，转到步骤五；步骤四：约束满足优化：使用常规差分进化算法对种群进行交叉变异，在选择时使用贪婪策略，将变异种群和当代种群合并，计算每个约束的条件值，并根据公式(2)转化为约束违反度，再用无支配排序对约束违反度排序，选择支配等级较高的前pop_num个个体作为下一代种群，转到步骤五；
g
i
(X)＜＝b
i
c
i
＝0
ꢀꢀ
else
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)步骤五：根据约束支配排序后，记录下无支配解个数，如果可行解过少，则使用公式(3)更新P_cost，如果可行解过多，则使用公式(4)更新P_cost然后根据目标函数值排序记录下当前最优的个体；P_cost＝(1
‑
α)
×
P_cost
ꢀꢀꢀ
(3)P_cost＝1
‑
(1
‑
P_cost)
×
(1
‑
α)
ꢀꢀꢀ
(4)步骤六：判断迭代终止条件，如果不满足转到步骤二，继续迭代；如果满足，输出最优个体，结束。4.根据权利要求3中所述的基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法，其特征在于：每次迭代中，生成随机数并与P_cost比较，进行无约束单目标优化时进入步骤三。5.根据权利要求3所述的基于约束满足的差分进化算法的寻求最优值方法，其特征在于：每次迭代中，生成随机数并与P_cost比较，进行约束满足优化时进入步骤四。6.根据权利要求1中S1所述的一种炸药成分确定时，寻求全局最优性价比配比的方法，其特征在于：还包括以下步骤：A1：选定炸药的成分，从数据库中得到各成分的化学式、生成焓，单价和氧平衡值；A2：建立出从氧平衡计算到确定使用Brinkley
‑
Wilson规则化学方程，利用盖斯定理计算出爆热、爆容，得到计算RWS的数学模型；其表示为：Q...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶健，伍世虔，董镇林，朱启乐，王建斐，李昊，
申请(专利权)人：北京奥信化工科技发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：