基于KS-GS-SVR的峰值爆破振速预测

为了保证爆破作业时周围建筑物的稳定,需要提高对峰值爆破振动速度预测的准确性。运用Kennard-Stone算法优化训练样本,采用网络搜索算法获得支持向量回归机的最优惩罚系数和核函数参数,构建KS-GS-SVR的峰值爆破振速预测模型。结合湖北铜录山现场露天台阶爆破的振速实测数据,选取影响爆破振动速度的8个主要因素作为模型的输入变量,运用KS-GS-SVR模型进行峰值振速预测,并将KS-GS-SVR模型预测结果分别与GS-SVR、KS-GA-BP、KS-萨氏公式模型预测结果对比分析。结果表明,相比于GS-SVR的预测结果,KS-GS-SVR模型预测结果的平均相对误差降低了4.31%,说明Kennard-Stone算法通过优化训练样本提高了预测精度。KS-GS-SVR模型预测结果的平均相对误差为12.17%,明显低于其他模型,说明KS-GS-SVR模型学习和泛化能力更强,预测精度更高。所构建的预测模型可供类似工程爆破振速峰值预测借鉴。     

临近燃气管道的爆破质点峰值振速预测

为研究南宁市某水利枢纽疏浚爆破对临近燃气管道产生爆破振动的衰减规律及其影响,采用爆破振动测试仪对爆破荷载下燃气管道的振动峰值速度进行监测。根据实测数据,利用线性回归与非线性回归方法进行分析。结果表明:运用回归分析得到的预测模型拟合精度较高,且非线性回归分析的预测模型比线性回归分析的预测模型精度高。非线性回归分析模型的相对误差为5.44%,线性回归分析模型的相对误差为6.38%。     

临近燃气管道的爆破质点峰值振速预测

为研究南宁市某水利枢纽疏浚爆破对临近燃气管道产生爆破振动的衰减规律及其影响,采用爆破振动测试仪对爆破荷载下燃气管道的振动峰值速度进行监测。根据实测数据,利用线性回归与非线性回归方法进行分析。结果表明:运用回归分析得到的预测模型拟合精度较高,且非线性回归分析的预测模型比线性回归分析的预测模型精度高。非线性回归分析模型的相对误差为5.44%,线性回归分析模型的相对误差为6.38%。     

爆破振动作用下高层建筑振速变化规律研究

多层介质由压实层、碎石层和混凝土层组成。用量纲分析法导出多层介质中爆破混凝土层破坏效应的函数表达式。通过模拟实验,获得了药包不同药量、不同埋深条件下多层介质破坏效应的试验数据,并通过回归分析,拟合出漏斗的可见深度、实际半径与装药量关系的经验表达式。试验中利用高速录像研究了介质表层鼓包运动的规律。试验结果表明,混凝土层和碎石层在鼓包运动的中期对爆炸破坏效应有较明显的影响。     

埋地管道爆破振动安全允许判据试验探究

为了探究埋地管道的爆破振动安全允许判据而进行现场监测试验,试验利用TC-4850N测振仪和DH3820应变测试系统对埋地管道的爆破振动和管道应变分别进行监测。首先通过不同主振频率下的管道最大轴向应变分析发现最大应变主要集中在35 Hz以下,然后将主振频率小于35 Hz和大于35 Hz的峰值振速统计量分别拟合分析。结果表明:不同频率段的相关参数和萨氏公式有所不同,因此应在一定频率范围内分别确定爆破振动安全允许峰值振速。实际施工过程中应结合具体情况确定爆破施工方案,而不能仅根据模糊的法律规范条款简单决定爆破施工方案。     

盾构隧道孤石预爆破地表质点峰值振速衰减公式

为了解决盾构隧道孤石预爆破中,不同炸药的性质和药包埋深对质点峰值振动速度的影响,对岩石爆破中地表质点峰值振动速度衰减公式进行了改进,基于叠加原理获得能同时考虑装药结构、岩性特性参数等影响因素的长柱药包峰值振动速度公式,并通过工程实例验证了该公式的有效性。结果表明:长柱形装药地下爆破引起的峰值振动速度不仅受测点与爆源距离影响,也受到装药结构的影响;在装药长度不变条件下,长柱药包的埋深对与爆心水平距离25m范围内峰值振动速度影响较大,超出25m范围受到的振动影响程度趋于一致。     

盾构隧道孤石预爆破地表质点峰值振速衰减公式

为了解决盾构隧道孤石预爆破中,不同炸药的性质和药包埋深对质点峰值振动速度的影响,对岩石爆破中地表质点峰值振动速度衰减公式进行了改进,基于叠加原理获得能同时考虑装药结构、岩性特性参数等影响因素的长柱药包峰值振动速度公式,并通过工程实例验证了该公式的有效性。结果表明:长柱形装药地下爆破引起的峰值振动速度不仅受测点与爆源距离影响,也受到装药结构的影响;在装药长度不变条件下,长柱药包的埋深对与爆心水平距离25m范围内峰值振动速度影响较大,超出25m范围受到的振动影响程度趋于一致。     

古建筑的爆破安全允许振动限值研究

古建筑由于建筑结构和材料与现代建筑不同,而且历时漫长可能遭受到自然和人为的破坏,因此在保护此类建筑不受爆破振动破坏时,其安全允许振动限值应经论证选取。本文结合一起为保护国家级文物(六胜塔)进行的爆破振动监测,通过脉动测试和试爆测试,分析古塔结构反应,确定古塔的安全允许振速,更科学地控制爆破施工对古建筑的振动影响。     

爆破振动作用下地下洞室临界振速的研究

利用波函数展开法,分析了爆破地震波与邻近圆形洞室的相互作用,推导了爆破地震波作用下圆形地下洞室围岩的应力和位移表达式,求出了爆破地震波频率不同和围岩性质不同时围岩周围的应力和振速分布.结合应力和振速分布及围岩的抗拉强度,得到了不同工况下围岩的临界破坏振速.     

隧道爆破不同类型最大振速对建筑物的影响研究

胶州湾海底隧道青岛端接线工程左线主隧下穿4层砖混结构建筑物,对其进行爆破振动监测.监测到垂直方向、水平径向、水平切向3个方向的全段最大振速值,并提取各振动方向第1段振速最大值,分析了2种振速最大值随建筑物楼层的变化关系,总结出建筑物爆破振动的规律及2种振速随楼层变化的区别与联系.研究结果表明:垂直方向第1段振速最大值与全段振速最大值数据相同;水平径向第1段振速最大值略小于全段振速最大值;水平切向第1段振速最大值普遍低于全段振速最大值.     

爆破振动峰值速度预报方法探讨

爆破借助爆炸能做功,它是一种在地上和地下工程中广泛使用的廉价、经济的岩土开挖方式。爆破造成的振动会对附近结构及周围场地产生不利影响;振动峰值速度通常被用来评价爆破地震风险。已有一些预报爆破振动峰值速度的公式和方法,但在超出了推导这些公式的特定条件时,它们是不适用的。爆破地震波在岩土体中传播时,地面振动是复杂的,受许多因素影响。论文探讨了爆破振动峰值速度预报的公式法和Fourmap方法;特别地,作者还尝试利用人工神经网络预报了爆破振动峰值速度。     

激光测振技术检测质点振速的研究

介绍了一种利用激光法直接检测2～20 kHz水介质质点振速的方法,并通过利用水介质质点振速和水听器输出电压量计算水听器自由场灵敏度的方法来验证水介质质点振速测量的准确性.     

PCA-BP算法在地面爆破振动中的应用

为了更加准确地预测地面爆破的质点峰值振动速度,提出应用一种PCA-BP算法,该算法首先利用主成分分析对爆心距、高程差、总药量、炮孔深度、单段最大药量等地面爆破振动影响因素进行研究,然后结合BP神经网络算法对其爆破质点峰值振动速度进行预测。结果显示:利用PCA-BP算法的预测结果更接近工程实测值,平均相对误差为7.748%,远小于用传统萨道夫斯基经验公式进行预测的平均相对误差32.654%,说明将PCA-BP算法应用到爆破振动工作中是比较可行的,对评估地面振动危害有一定的指导意义。     

爆破振动安全判据研究综述

简要回顾了国内外爆破振动安全判据的发展历程,综合分析了岩石高边坡和地下洞室围岩的爆破振动破坏机理、动力稳定性评价方法和爆破振动对新浇混凝土影响等方面的研究现状与进展,介绍了国内矿山、水电及核电行业采用的有关建(构)筑物、岩石高边坡、地下洞室围岩、基岩以及新浇混凝土的主要爆破振动安全判据标准,并与国外相关标准进行比较。分析讨论了以往爆破振动破坏机理研究中存在的问题以及现有爆破安全判据中的不足,如未对爆破地震波作用下岩体中波的传播问题和边坡动力响应问题的不同破坏机理加以区分,现有爆破振动安全判据中未对振动频率和持续时间的影响加以考虑等。     

地铁隧道爆破振动对地面的影响规律研究

为控制地铁爆破开挖引起的振动对地表建筑物的影响,需要探明爆破振动传播至地表过程中的衰减规律。通过中深孔爆破法进行现场试验,试验孔装药量对应实际工程中单段药量,模拟大连地铁1号线隧道爆破掘进作业,采用钻孔监测与地表监测相结合的方法,分别在地表和地表以下1.5 m,7.5 m和15 m深的孔内安置监测点,监测爆破振动在不同深度的质点振速。同时,利用FLAC3D软件对现场试验中各观测点质点振速峰值进行数值计算,分别采集试验与数值模拟的质点振速峰值,并通过萨道夫斯基经验公式进行回归分析。结果表明:地下爆破振速的监测结果较地表小,振速峰值约为地面的50%~64%;对比萨道夫斯基公式反算的振速与数值模拟计算结果,数值模拟得到的质点振速与实测结果更接近,可以通过数值模拟结果对萨道夫斯基公式进行修正以提高预测精度。     

基于支持向量机回归爆破振动速度预测分析

运用支持向量机回归(SVMR)预测理论,对爆破振动质点振动速度进行预测,并与实测数据进行对比分析。通过与RBF神经网络、传统预测方法进行对比分析,运用支持向量机回归理论预测方法能较好地预测爆破振动速度,对研究爆破振动特征及灾害控制具有一定意义。     

基于支持向量机回归爆破振动速度预测分析

运用支持向量机回归(SVMR)预测理论,对爆破振动质点振动速度进行预测,并与实测数据进行对比分析。通过与RBF神经网络、传统预测方法进行对比分析,运用支持向量机回归理论预测方法能较好地预测爆破振动速度,对研究爆破振动特征及灾害控制具有一定意义。     

基于BP神经网络的地下采场爆破振速预测

为降低矿石开采中爆破振动的危害并达到最佳爆破效果,以河北唐山某矿山地下采场－156 m阶段爆破开采为例,采集了爆破振动监测数据,运用BP神经网络与萨道夫斯基经验公式分别对爆破峰值振速进行预测。结果表明:BP神经网络平均误差为17.22%;萨氏公式平均误差为40.76%。BP神经网络预测地下采场爆破振速是可行的。     

爆破拆除楼房时塌落振动的预测

从十余栋楼房塌落振动综合实测中可见,峰值振速总是由楼房倒塌触地的姿态所决定,即可能发生在后支撑爆破楼房下坐、切口闭合或翻倒触地时,且峰值也不尽相同。由此,在量纲分析中引入重心下落高度,分别建立了楼房下坐、楼房切口闭合冲击和建(构)筑物整体翻倒触地振动的峰值振速经验公式,阐述了相应的楼房、建(构)筑物不同塌落振动原理,并从案例实测振速对数图峰值最大包络线中,摄取公式待定参数Kt、β,由此分别提出对应的峰值振速算法的计算公式,并阐明参数的物理意义和取值。预测地点振速可先按结构选取,高大烟囱、现浇剪力墙(包括前跨现浇剪力墙的框剪结构及13层以上的单向倾倒现浇框剪结构的前方预测点)的塌落峰值振速,选取算法(3)计算峰值振速。框架和其他框剪楼房塌落振动的峰值,可按触地姿态选取算法(1)和算法(2)计算,并选取算法中的较大计算值为预测的峰值振速。由于补充了算法(1)和算法(2),综合算法正确地反映了形成峰值振速的楼房触地位置和撞地冲击时重心改变的高度,因此振动原理较明确,由此提高了预测塌落振动的针对性和准确性。并结合观测实例进行了公式验证,证明了公式的合理性。