[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

摘要

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mi、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。

主权项

1.一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mi、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。