本文選題：VB + Matlab　； 參考：《爆炸與沖擊》2017年06期

【摘要】：爆破振動預(yù)測是一個復(fù)雜的非線性問題,可應(yīng)用非線性功能強大的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來解決,但由于其數(shù)值計算量大、可操作性不強等特點,在實際工程中應(yīng)用困難。為了解決該問題,本文中將Matlab程序的強大計算能力與VB的友好界面相結(jié)合,利用Active X自動化技術(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,開發(fā)得到爆破振速峰值預(yù)測系統(tǒng)。該預(yù)測系統(tǒng)可根據(jù)各工程實際情況選取影響爆破振動的主要因素作為輸入?yún)?shù),以預(yù)測爆破振速峰值。通過在北京市昌平線暗挖區(qū)間隧道工程中的應(yīng)用表明:該預(yù)測系統(tǒng)在實際工程中使用方便,操作簡單,預(yù)測精度高,人機交互界面友好。
[Abstract]:Blasting vibration prediction is a complex nonlinear problem, which can be solved by BP neural network with strong nonlinear function. However, it is difficult to be applied in practical engineering because of its large numerical calculation and low maneuverability. In order to solve this problem, this paper combines the powerful computing power of Matlab program with the friendly interface of VB, and develops the peak prediction system of blasting vibration velocity by using Active X automation technology and BP neural network algorithm. The prediction system can select the main factors affecting blasting vibration as input parameters according to the actual conditions of each project to predict the peak value of blasting vibration velocity. The application of this system in the tunneling project of Beijing Changping Line shows that the prediction system is easy to use in practical engineering, simple in operation, high in prediction accuracy and friendly in man-machine interface.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)土木與資源工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51208036) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項基金項目(FRF-TP-15-041A3)
【分類號】：O38;TP183

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本文編號：1784818