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城市隧道爆破振动速度峰值预测神经网络法应用
  • ISSN号:1006-7051
  • 期刊名称:工程爆破
  • 时间:2014.10.15
  • 页码:23-27
  • 分类:U456.3[建筑科学—桥梁与隧道工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]解放军理工大学野战工程学院,南京210007
  • 相关基金:国家自然科学基金(51178460;51304218).
  • 相关项目:爆破地震波作用下城市隧道结构响应机理及抗震对策研究
中文摘要:

结合南京机场线地铁项目,进行了邻近隧道爆破开挖作用下既有隧道的爆破振动速度现场监测试验,应用BP神经网络,建立了既有隧道爆破振动速度的预测模型,并与多种经验公式预测进行了比较分析.结果表明:BP神经网络爆破振动速度预测数据与试验监测数据拟合较好,相比于经验公式预测,具有误差小、精度高的特点.研究成果可为邻近隧道爆破开挖作用下既有隧道爆破振动控制和新建隧道爆破开挖方案完善提供理论参考.

英文摘要:

Based on Nanjing airport line metro project, field monitoring tests were carried out on existing tunnel vibration response induced by blasting excavation of adjacent tunnel. A prediction model of blasting vibration velocity of existing tunnel was established using BP neural network, which was compared with a variety of empirical formulas. The results indicated that the prediction data of blasting vibration velocity by BP neural network were in a good coincidence with experimental data. Compared with empirical formula, BP neural network had characteristics of fewer error and high accuracy. The research could provide a theoretical reference for controlling blasting vibration of existing tunnel induced by blasting excavation of adjacent tunnel and improve blasting excavation program of new tunnel.

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期刊信息
  • 《工程爆破》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国有色金属工业协会
  • 主办单位:中国工程爆破协会
  • 主编:刘宇
  • 地址:北京丰台区南四环西路188号11区29号楼
  • 邮编:100070
  • 邮箱:gcbp@cseb.org.cn
  • 电话:010-53069626 53069630
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7051
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3675/TD
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2004年获中爆协科学技术进步二等奖,2006年在全国有色金属行业优秀期刊评比中荣获优秀...,2014年荣获中国有色金属出版物(期刊奖)二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:4421