【摘 要】
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针对城市浅埋岩石隧道掘进下穿天然气管线、土岩混合介质、地表临近密集建筑物等复杂环境条件下爆破振动对建(构)筑的影响,用撒道夫斯基预测法及常规的BP神经网络(BP-NN)预测模型对北京地铁16号线岩石区间工作面前方地表爆破质点振速进行了对比分析.研究表明:受地震波传播介质、掘进爆破技术、围岩性质等条件影响,撒道夫斯基公式预测值平均误差较大;基于BP神经网络的静态前馈网络模型预测值精度较高,但仍不能满
【机 构】
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北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室,北京100083;北京科技大学土木与环境工程学院,北京 100083
【出 处】
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第14届全国岩石动力学学术会议暨工程安全与防护专题研讨会
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针对城市浅埋岩石隧道掘进下穿天然气管线、土岩混合介质、地表临近密集建筑物等复杂环境条件下爆破振动对建(构)筑的影响,用撒道夫斯基预测法及常规的BP神经网络(BP-NN)预测模型对北京地铁16号线岩石区间工作面前方地表爆破质点振速进行了对比分析.研究表明:受地震波传播介质、掘进爆破技术、围岩性质等条件影响,撒道夫斯基公式预测值平均误差较大;基于BP神经网络的静态前馈网络模型预测值精度较高,但仍不能满足精细控制爆破的要求.基于现场实测数据分析提出了具有局部反馈特性的Elman神经网络(Elman-NN)动态预测模型,对爆破质点振速进行预测结果表明,Elman神经网络预测精确度较BP-NN提高了9.1％,因此,具有局部反馈特性的Elman神经网络动态预测模型对复杂环境条件下浅埋隧道的掘进爆破振动的预测更具有指导意义.
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