[发明专利]一种临近构筑物的基坑静态爆破的振速预测方法

说明书

本发明公开了一种临近构筑物的基坑静态爆破的振速预测方法，该方法使用遗传神经网络对静态爆破影响范围内的振速进行预测，具体地，以地质强度指标GSI、岩石软硬程度m_i、岩石扰动程度D、装药量G和装药孔距离临近构筑物或管线的距离d为输入参数，基于正交设计原理获得样本输入参数分布，并利用TNT当量法将液态二氧化碳破岩装置等效为TNT炸药模型，从而使用LS‑DYNA软件计算生成样本输出参数，用训练样本集对遗传神经网络进行训练，得到输入参数与输出参数的映射关系，应用该映射关系可以实现对工程实际中的振速预测。

技术领域

本发明涉及建筑领域，更具体地，涉及一种临近构筑物的基坑静态爆破的振速预测方法。

背景技术

基坑开挖过程遇到高岩面硬岩地层时，需要采用爆破开挖方式对硬岩进行破除。传统爆破法属于特种作业，需要专业队伍和严格审批，施工成本高且对周围环境有较大的危害。此外，城市基坑开挖临近既有建筑物，又有地下管线，采用爆破开挖方式势必对其造成影响，严重时会造成人员财产损失。

液态二氧化碳爆破技术是一种新爆破技术，其利用液态二氧化碳在受热时迅速气化膨胀并释放足够的爆破能量，造成岩体或煤体破裂，取代炮采过程中的雷管炸药。液态二氧化碳在爆破时，体积膨胀600倍以上，爆破压力可控，整个爆破过程在毫秒时间内完成，并且微振动、无飞石，不需要产生明火，爆破释放的二氧化碳气体对环境无危害，因此，液态二氧化碳爆破技术是一种安全、可控、效率高的新技术。

在应用液态二氧化碳爆破技术进行爆破时，需要设置爆破参数，因此，需要一种有效的爆破预测方法，对爆破振速进行快捷有效的预测，并依据国家标准对爆破危害进行评估，合理调整爆破参数，确保施工过程安全进行。

利用传统数值计算对爆破振速进行预测，对计算人员素质要求高，计算周期长，且针对不同工况需要设置不同参数进行重复计算，不能满足现场施工要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种临近构筑物或管线的基坑静态爆破的振速预测方法，通过使用遗传神经网络对静态爆破影响范围内的振速进行预测。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种临近构筑物或管线的基坑静态爆破的振速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：确定参数取值范围，所述参数包括地质强度指标GSI、岩石软硬程度m_i、岩石扰动程度D、装药量G和装药孔距离临近构筑物或管线的距离d；

步骤S2：将所述步骤S1中各参数在其参数范围内取值，并计算得到振速，产生训练样本集，训练样本集中每个训练样本的输入参数为所述步骤S1中各参数，输出参数为振速；

步骤S3：建立BP神经网络模型，以所述步骤S1中各参数为BP神经网络模型的输入层，以所述步骤S2中计算得到的振速为BP神经网络模型的输出层，以个体预测误差为适应值评价模型的预测能力，在群体多样性测度大于群体多样性测度给定值时，使用差异进化算法搜索BP神经网络最佳连接权值，在群体多样性测度小于群体多样性测度给定值时，使用模式搜索方法搜索BP神经网络最佳连接权值，在满足结束条件后完成搜索，输出BP神经网络最佳连接权值；

步骤S4：使用步骤S3中所述的BP神经网络最佳连接权值，并输入步骤S1中所述各参数，得到预测振速。

优选地，所述步骤S3中，所述群体多样性测度的计算公式为

其中L为个体二进制编码的长度，N为群体规模，a_lj为群体中第j个个体第l位置的二进制编码。