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黑龙江交通科技 2024年第4期47卷 151-154页

作者：周亚林中铁十六局集团路桥工程有限公司北京101500

为了进一步提高隧道内部爆破质点峰值振速的预测精度,通过记录测取隧道爆破开挖现场的爆破参数与振动波形,分析了隧道内部爆破质点峰值振速的分布特性,建立了隧道内部爆破质点峰值振速预测模型。竖直方向的爆破质点峰值振速与水平切向... 详细信息

为了进一步提高隧道内部爆破质点峰值振速的预测精度,通过记录测取隧道爆破开挖现场的爆破参数与振动波形,分析了隧道内部爆破质点峰值振速的分布特性,建立了隧道内部爆破质点峰值振速预测模型。竖直方向的爆破质点峰值振速与水平切向、水平径向的爆破质点峰值振速有显著差异,且竖直方向上爆破质点峰值振速各项统计量均较大。对断面测点的位置而言,竖直方向上拱腰与边墙的爆破质点峰值振速分布相似,拱顶与底板的爆破质点峰值振速可归为一类,拱顶与地板爆破质点峰值振速的最大值、平均值等均显著大于拱腰与边墙爆破质点峰值振速的最大值、平均值等。从测试集拟合优度R^(2)而言,基于萨道夫斯基公式的拱顶与底板模型、拱腰与底板模型在测试集上的R^(2)分别为0.64与0.78。基于XGBoost的拱顶与底板模型、拱腰与底板模型在测试集上的R^(2)分别为0.93与0.91,相较于萨道夫斯基公式R^(2)分别提高了45.3%与16.7%。XGBoost模型实现了隧道内部爆破质点峰值振速的精准预测,可满足工程现场的应用需求。

关键词：隧道工程爆破开挖机器学习峰值振速

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