复杂环境下爆破振动衰减规律的研究

岩石地基爆破开挖会引起爆破振动,爆破振动是造成周围建筑物裂隙、坍塌的主要影响因素,如何准确预测爆破振动对施工安全与施工进度影响意义重大.以广西某项目部分爆破施工工程为例,分别运用线性、非线性两种回归分析方法对爆区附近建筑物、构筑物处的爆破振动峰值速度进行了模型预测,依据模型预测结果,调整后续爆破方案,对爆破振动速度进行测试,测试结果表明测试值接近于预测值且均小于预测值,并且明显小于安全允许值,对同类工程有一定的指导作用.分析结果表明:运用该分析方法所得到的振动速度预测模型具有较高的拟合精度保障,且第二种分析方法以其6％以内的高精度优势,使之更加适用该工程的拟合.     

线性振动的神经网络建模

本文利用人工神经网络对两自由度线性振动系统进行了神经网络建模,并通过所建立的神经网络模型对该系统进行了预测。分别利用MATLAB和BP网络作为平台和训练工具。以两自由度悬臂梁的受迫振动为例,将一段时间内的激励力作为网络的输入参数,对应于该段时间内由振动产生的挠度作为网络的输出参数,然后利用BP网络进行训练。将网络模型预测结果与精确解进行对比,误差甚小。该结果表明:所建立的神经网络模型合理、有效,可利用其对该类问题进行预测并应用于工程实践中。     

线性振动的神经网络建模

本文利用人工神经网络对两自由度线性振动系统进行了神经网络建模，并通过所建立的神经网络模型对该系统进行了预测。分别利用MATLAB和BP网络作为平台和训练工具。以两自由度悬臂梁的受迫振动为例，将一段时间内的激励力作为网络的输入参数，对应于该段时间内由振动产生的挠度作为网络的输出参数，然后利用BP网络进行训练。将网络模型预测结果与精确解进行对比，误差甚小。该结果表明：所建立的神经网络模型合理、有效，可利用其对该类问题进行预测并应用于工程实践中。     

爆破振动监测以及回归分析方法的改进

爆破地震波引起周围建(构)筑物的振动是爆破作业中主要的危害之一.如何降低爆破振动对受保护对象产生的负面影响是爆破安全技术的重点研究方向.采用一点多测的方式进行回归拟合分析,获得的平均误差为7.6％,而传统回归分析方法的振动速度峰值平均预测误差为17.4％.由此证明采用该方法进行预测,得到爆破振动最大峰值的精度较高.此更精准的经验公式为工程降振提供了参考.     

基于RBF神经网络的政府投资项目投资估算

<正>一、基于RBF神经网络估算模型的建立过程RBF(径向基Radial Basic Function Neural Network)函数神经网络是20世纪80年代末,Moody和Darken提出的一种特殊的三层前馈网络,它只具有一个隐层的,它的运算结构和学习算法与BP网络有很大的区别,并且很大程度上克服了BP神经网络的缺点。近年来RBF神经网络以广泛应用到各个领域,并     

隧道下穿建筑物爆破振动衰减规律研究

以巴准铁路敖包沟隧道下穿建筑物爆破施工为背景,应用BR-Mini软件对采集的爆破振动数据进行计算分析,拟合得到爆破振动衰减规律模型,并成功应用于该隧道出口段掘进爆破振动控制工程实践。通过爆破振动功率谱分析,证实了振动功率谱是影响爆破振动衰减规律的主要因素,为类似隧道钻爆设计的合理性提供理论及实用参考。     

65m高砖混烟囱定向拆除爆破

现有一65米高砖混结构烟囱需定向倒塌控制爆破拆除,本文通过设计倒塌方向、切口设计、确定爆破参数和起爆网路设计,实现了烟囱按预定方向倒塌;对于爆破振动、飞石飞溅和塌落振动等危害进行了校核及防护措施,保障了周边建筑物的安全。     

某露天磷矿爆破振动的影响分析

为确定某露天磷矿露天开采爆破振动的传播规律及对周围村庄民居的安全影响,对该矿不同采场的爆破作业振动进行了测试。对监测数据进行回归分析,找出了该矿爆破振动的传播规律及特征,判断爆破引起的振动不会对周围村庄民居产生不良影响,并就如何降低爆破振动影响提出了一些建议,为矿山今后的爆破作业提供了指导依据。     

基于BP神经网络的军事物流定单预测方法研究

选择BP神经网络作为军事物流定单的预测工具,从模型输入层、模型输出层、数据预处理三个方面建立了军事物流定单预测模型,并利用MATLAB的神经网络图形用户接口GUI进行BP神经网络的训练和检验,最后给出了应用方法,并说明注意事项。     

风电功率预测问题研究

文章采用BP神经网络法对风电场58台风机的输出功率进行了预测研究,建立三层神经网络模型,根据已有的风电功率历史数据、应用数据整理,进行BP神经网络的计算和回归分析,运用excel,matlab以及eviews等相关软件进行预测分析,解决了风电功率预测问题。     

扩建隧道爆破振动与超前地质预报测试分析

为了保证扩建隧道在施工过程的安全,扩建隧道的爆破振动与超前地质预报测试在隧道的施工过程中是非常有必要的。本文主要对某扩建隧道进行了爆破振动与超前地质预报测试分析,并得出了结论,以期同行参考。     

浅谈地铁隧道爆破开挖与振动控制施工技术

洞身地质为岩体的隧道目前主要采用矿山法爆破开挖施工,而城市地铁隧道往往修建于人口密集街区,隧道埋深浅,且周边建筑物密集、地下管线复杂,如何进行爆破开挖与振动控制成为地市地铁爆破施工的关键。分析了爆破产生破坏的机理、爆破地震波的形成和特征,结合工程实践,从爆破设计中炮眼布置、装药量、振速等的计算方法、施工过程中的控制,阐述了城市地铁隧道爆破开挖与振动控制技术要点。     

基于小波方法的实测爆破振动信号综合分析

小波方法能较好地对爆破振动信号进行频谱分析,可获得爆破振动信号小波多分辨率分析的各频带能量分布,更能直接反映出振动信号的能量分布规律.为施工人员了解场地性质并更好地指导爆破设计,达到最佳爆破效果及降低爆破振动效应提供帮助.     

黄登水电站骨料运输洞开挖爆破振动对邻近建筑物的影响分析

对黄登水电站骨料运输洞爆破开挖对大格拉村民房的振动影响进行了监测与分析,根据爆破振动监测数据,利用HHT法分析了最大段药量对爆破振动信号频带能量分布的影响,并对质点振动速度进行了回归分析,得出了该地区爆破振动传播衰减规律,提出本工程施工允许的最大段药量估算公式,为工程的顺利开挖提供了参考依据。     

大跨径斜拉索桥控制爆破拆除技术研究与实践

以长沙市黑石渡浏阳河大桥主桥爆破拆除为例，介绍了爆破方案选择、爆破参数确定、炮孔布置形式及针对性的技术措施。该桥为大跨径斜拉索桥，周围环境复杂，对该类桥梁主要受力构件采取充分爆破，对其它构件采取了局部爆破，达到了预期爆破效果；采用机械拆除与爆破拆除结合方案，对主体部分采取逐段倒塌延期起爆技术，有效的降低了爆破振动和控制了桥面塌落振动等危害。     

数码电子雷管在边坡爆破中的应用

为控制及减小爆破振动对周边建筑物的影响,通过实际工程的试验,对比分析数码电子雷管与导爆管雷管的爆破振动峰值速度。研究结果表明,数码电子雷管的精确延时可以有效地减少爆破振动。     

近接文保区隧道施工爆破振动分析

本文首先对爆破振动理论进行了介绍，并分析了爆破振动时影响文保建筑物损伤的因素，最终对能量判据的参数等进行了分析。结果表明：(1)场地土特性与地貌特征等直接影响爆破振动时基础损害的大小及破坏形式，振速峰值对爆破振动的破坏程度起着决定性作用。(2)确定建（构）筑物响应能量的破坏阈值与安全标准值是建立响应能量安全标准时的基本方法。(3)爆破振动响应能量判据的破坏阈值和安全标准，必须基于大量爆破振动实测数据，以及在各类文保建筑物受损情况调查统计的基础上，才能最终确立。     

土石方爆破工程振动对人体舒适度影响的评估及运用

根据目前的国内外爆破振动对人体影响的标准以及时域滤波器技术,结合云南省蒙自绕城高速公路雷公哨段爆破开挖工程案例,确立了一个有效的爆破振动舒适性评价方法,并对该案例评价过程和评价结果做了阐述与验证。其结果表明,现实状况与这种评价方法所得到的结论是相一致的;同时从结论中我们还看到,即便是一次很小的、不能够导致损伤建筑物的爆破振动,居民也会有抱怨、甚至投诉。因此,在爆破施工时,在保证施工安全,正常的情况下要充分以舒适性研究的有关成果及观点为依据,尽量减少现场施工对周边居民的不利影响,从而避免矛盾冲突的产生。     

物流配送成本优化估计的数学模型研究

为了有效地利用物流成本估计中线性和非线性数学模型的优点,把线性预测性能优异的ARIMA数学模型和RBF神经网络相结合,使模型非线性数学变化上形成估计优化,可以捕捉物流成本价格的线性和非线性规律,有效地减少传统预测数学模型中一些非线性因素的影响。以某物流公司1991～2012年物流操作成本为数据,将所提出的数学模型与网格搜索SVR模型、PSO-SVR模型、Levenberg-Marquardt BP神经网络模型及背景值优化GM(1,1)模型进行对比实验。结果表明所提出的优化数学模型能够解决上述问题且具有更高的预测精度。     

基于神经网络方法的风机故障诊断

针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,将反向传播(BP)网络、径向基(RBF)网络和概率网络(PNN)用于风机进行故障诊断,并比较了3种网络的诊断精度。以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的神经网络进行故障辨识,结果表明,RBF网识别精度高于PNN网络,BP网络表现较差。