- 中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊
- 中文核心期刊中文科技核心期刊
- Scopus RCCSE中国权威学术期刊
- 美国EBSCO数据库 俄罗斯《文摘杂志》
- 《日本科学技术振兴机构数据库(中国)》
隧道建设(中英文) ›› 2016, Vol. 36 ›› Issue (5): 525-530.DOI: 10.3973/j.issn.1672-741X.2016.05.005
蒋莉1, 黄华东1,2, 王先义2, 陈桦深3
JIANG Li1, HUANG Huadong1, 2, WANG Xianyi2, CHEN Huashen3
摘要:
为了对隧道爆破振动灾害的危险状态进行有效地预测,实验采用基于LevenbergMarquardt(LM)算法改进的BP算法,建立以实测隧道爆破掏槽眼装药量、爆心距和爆破振速为主要爆破影响因素的神经网络模型,对振速进行预测分析,预测结果与实测数据吻合良好;继而引用GB 6722—2014《爆破安全规程》所规定的临界安全振速反向预测掏槽装药量,通过反向预测计算得出满足安全振速要求的临界掏槽装药量。预测结果表明: LMBP算法相比传统的经验模型在振速预测上表现更好,通过反向的预测运算,能有效预知临界装药参数,对爆破振动安全预测及控制有积极的意义。
中图分类号: