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乐业隧道爆破振动分析与施工技术优化研究
| 论文题名： | 乐业隧道爆破振动分析与施工技术优化研究 |
| 关键词： | 隧道爆破振动;拟合分析;机器学习;数值模拟;神经网络 |
| 摘要： | 随着我国经济飞速发展，人们对于出行需求越来越高。伴随着城镇化道路的建设，隧道的工程建设也逐步增加，隧道工程周边环境更加复杂，由于隧道工程建设临近周边建（构）筑物，为避免隧道爆破产生的有害效应对周边建（构）筑物和人民带来影响，对隧道爆破的施工技术提出了更高的要求。本文针对乐业隧道爆破振动与施工技术优化进行研究，通过优化爆破技术对乐业隧道爆破振动进行有效控制。 首先，结合乐业隧道爆破项目，对隧道周边环境进行调研，并通过隧道围岩等级将乐业隧道工程划分为三个振动监测研究段，制定相关爆破振动方案，对三个监测段进行爆破振动监测。基于传统萨道夫斯基公式，借助Originlab2019b软件，对所收集到的三个振动监测研究段的爆破振动进行线性回归与非线性回归分析。结果表明非线性回归方法优于线性回归方法。 其次，基于回归分析拟合结果，通过机器学习方式对爆破振动隧道进行预测。运用MATLAB软件并以场地系数、比例系数、掏槽孔深、掏槽孔数四个因素为输入向量建立BP神经网络模型，并与基于粒子群算法改进的BP神经网络模型进行对比，结论分析得到了基于粒子群算法改进的BP神经网络的拟合确定系数0.94551高于BP神经网络的拟合确定系数0.89493的结果，改进后的BP神经网络模型优于原BP神经网络。 最后，以现场实验与ANSYS/LS-DYNA数值模拟相结合的方式对乐业隧道爆破施工技术进行优化研究。建立单楔形与复式楔形掏槽数值仿真模型，结果表明复式楔形掏槽减震效果明显，减震效果分别减少17.3％、13.5％，一级掏槽角度在50°时减震效果最佳。并通过现场实验对比，得到改进后的方案爆破效果中爆破岩石最大块度尺寸减少了41.7％，炸药单耗降低，崩落孔装药量减少11.1％，辅助掏槽孔装药量减少10.5％，炮孔利用率增加6.3％，研究成果应用于隧道施工技术优化并取得良好效果。 |
| 作者： | 苏宇 |
| 专业： | 矿业工程 |
| 导师： | 唐春海;谭志敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 广西大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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