本文關(guān)鍵詞： 爆破地震波 城市隧道 動(dòng)力響應(yīng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《工程爆破》2014年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：結(jié)合南京機(jī)場(chǎng)線地鐵項(xiàng)目,進(jìn)行了鄰近隧道爆破開挖作用下既有隧道的爆破振動(dòng)速度現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)試驗(yàn),應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了既有隧道爆破振動(dòng)速度的預(yù)測(cè)模型,并與多種經(jīng)驗(yàn)公式預(yù)測(cè)進(jìn)行了比較分析。結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)爆破振動(dòng)速度預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與試驗(yàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)擬合較好,相比于經(jīng)驗(yàn)公式預(yù)測(cè),具有誤差小、精度高的特點(diǎn)。研究成果可為鄰近隧道爆破開挖作用下既有隧道爆破振動(dòng)控制和新建隧道爆破開挖方案完善提供理論參考。
[Abstract]:Combined with Nanjing Airport Line subway project, the field monitoring test of blasting vibration velocity of existing tunnel under the action of blasting excavation in adjacent tunnel is carried out. The prediction model of blasting vibration velocity of existing tunnel is established by using BP neural network. The results show that the prediction data of blasting vibration velocity based on the 1: BP neural network fit well with the experimental monitoring data, and the error is smaller than that of the empirical formula prediction. The research results can provide a theoretical reference for the blasting vibration control of existing tunnels and the improvement of blasting excavation schemes for new tunnels under the action of blasting excavation in adjacent tunnels.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51178460;51304218)
【分類號(hào)】：U231;U455.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1529411