| 【中文题名】 | 基于MATLAB的爆破震动研究及震动强度的智能预测 |
| 【英文题名】 | The Study of Blasting Vibration and Intelligent Prediction of Blasting Vibration Intensity Based on MATLAB |
| 【学科专业】 | 岩土工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-12-28 |
| 【中关键词】 | 爆破地震波,灰色关联理论,最优因素,回归分析,小波包分析,BP神经网络模型 |
| 【英关键词】 | Blasting seismic wave,Grey correlation theory,The best factor,Regression analyze,Wavelet packet analysis,BP neutral network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>建筑科学>建筑施工>各项工程与工种>土石方工程>爆破工程 |
| 【论文摘要】 | 大规模的或频繁的爆破作业带来了一系列的严重问题包括爆破震动效应的危害，对周围建筑设施和人员构成安全上的隐患，引起了人们的高度重视。本文以澳柯玛香海花园小高层地下车库爆破开挖振动安全监测项目为依托，结合大量现场实测数据，对爆破振动强度的各影响因素进行了分析、排序，对爆破地震波进行了时频分析，对爆破振动强度进行了预测，主要表现在：
首先，理论上分析了爆破地震波的产生机理、传播特点、危害及影响爆破地震强度的各基本参数；然后运用灰色关联理论对影响爆破振动强度的各因素进行了排序，得出在对爆破震动速度峰值、震动主频和震动持续时间的综合影响方面的顺序为：最大段药量、距离和高度差，其中没有最优因素，最大段药量为准优因素。
其次，通过对现场实测数据的最小二乘回归分析，得出了地下车库爆破开挖时经验公式预测方法中的K、α值，得出了开挖爆破地震波传播规律；运用小波分析理论，通过Matlab编程实现了对实测数据的小波包分析，得出了地下车库开挖爆破地震波的频谱特性和能量特性。
最后，在理论上叙述了BP神经网络的特点，说明了用其预测爆破振动强度的可行性，建立了爆破振动速度峰值预测的BP神经网... |
| 【论文题纲】 |
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声明 |
4 |
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AFFIRMATION |
4-5 |
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摘要 |
5-6 |
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ABSTRACT |
6-11 |
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1 绪论 |
11-21 |
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1.1 选题背景和意义 |
11-12 |
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1.2 国内外研究现状 |
12-20 |
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1.3 本文主要研究内容 |
20 |
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1.4 本文主要研究方法 |
20-21 |
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2 爆破震动强度影响因素的灰色关联分析 |
21-40 |
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2.1 引言 |
21 |
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2.2 岩土中的爆破地震波 |
21-26 |
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2.3 影响爆破地震波的基本参数及其设计 |
26-33 |
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2.4 灰色关联理论对爆破震动影响因素的排序 |
33-39 |
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2.5 小结 |
39-40 |
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3 爆破地震波的现场测试及小波包分析 |
40-67 |
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3.1 工程概况 |
40-41 |
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3.2 测试系统与测试原理 |
41-42 |
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3.3 测试结果及频谱分析 |
42-51 |
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3.4 爆破振动特性的小波包分析 |
51-65 |
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3.5 本章小结 |
65-67 |
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4 基于 MATLAB的爆破地震动强度的 BP神经网络预测 |
67-88 |
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4.1 引言 |
67-68 |
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4.2 神经网络的基本理论 |
68-71 |
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4.3 BP神经网络及其算法 |
71-77 |
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4.4 BP神经网络的进一步改进 |
77-79 |
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4.5 BP神经网络在爆破振动速度预测中的应用 |
79-86 |
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4.6 本章小结 |
86-88 |
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5 主要研究成果与不足 |
88-91 |
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5.1 主要研究成果 |
88-90 |
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5.2 不足与展望 |
90-91 |
|
致谢 |
91-92 |
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攻读硕士期间发表论文 |
92-93 |
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主要参考文献 |
93-96 |
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中文详细摘要 |
96-109 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.126081 |
