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龙图腾网获悉中铁十七局集团城市建设有限公司申请的专利面向爆破振动与粉尘控制的多目标协同优化参数整定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121413416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511503461.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向爆破振动与粉尘控制的多目标协同优化参数整定方法是由孙瑞峰;方叶廷;魏永成;何政;强亮亮;曾树鹏;赵聪涛;王源;谢彦荣设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向爆破振动与粉尘控制的多目标协同优化参数整定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向爆破振动与粉尘控制的多目标协同优化参数整定方法包括，基于包含地质条件、爆破参数及实际爆破效应的训练样本，训练一个能够预测完整振动时程曲线和三维粉尘浓度场的神经网络模型，利用该模型通过预设的演化算法，对包含振动、粉尘、成本及法规合规性四类指标的目标函数进行多目标寻优，获得一个由多个非支配参数方案组成的Pareto最优解集，采用预设的解释算法对最优解集中的方案进行分析，量化各爆破参数对预测结果的影响和贡献度，从而将“黑箱”模型转化为可解释的“白箱”决策；本发明解决了传统方法难以平衡多重冲突目标且决策过程不透明的问题，为爆破作业提供了兼顾安全、环保与成本效益的最优爆破参数方案。

本发明授权面向爆破振动与粉尘控制的多目标协同优化参数整定方法在权利要求书中公布了：1.面向爆破振动与粉尘控制的多目标协同优化参数整定方法，其特征在于，包括： 基于包含地质条件数据、爆破参数数据及对应实际爆破效应数据的训练样本，训练一个神经网络模型，以建立从所述地质条件数据和爆破参数数据到预测爆破效应数据的映射关系； 利用所述神经网络模型，通过预设的演化算法，对一个包含振动、粉尘、成本及法规合规性四类指标的目标函数进行以爆破参数为变量的寻优，直至获得一个由多个非支配参数方案组成的Pareto最优解集； 所述目标函数中的四类指标通过以下方式进行量化： 所述振动指标，由所述预测爆破效应数据中的振动强度或频域特征计算得到； 所述粉尘指标，由所述预测爆破效应数据中的粉尘浓度或超标体积计算得到； 所述成本指标，依据所述爆破参数所对应的资源消耗量计算得到； 所述法规合规性指标，通过将所述振动和粉尘指标与法规限值进行比较而得到； 所述法规合规性指标通过一个惩罚函数进行计算： 当所述振动或粉尘指标的计算值未超过法规限值时，所述惩罚函数的输出值小于预设的第一阈值； 当所述指标的计算值超过法规限值时，所述惩罚函数的输出值随超出量的增加而增加； 针对所述Pareto最优解集中的至少一个非支配参数方案，采用预设的解释算法对所述神经网络模型的预测过程进行分析，以确定该方案中各爆破参数对所述预测爆破效应数据的量化影响。

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