建(构)筑物拆除爆破塌落触地振动预测模型研究.docx

建(构)筑物拆除爆破塌落触地振动预测模型研究
摘要：
建（构）筑物拆除爆破施工是一种常见的拆除方式，但拆除过程中产生的振动所带来的风险需要高度警惕。因此，建立一种拆除爆破塌落触地振动预测模型具有十分重要的意义。本文综述了目前国内外拆除爆破施工振动预测研究现状，提出一种基于神经网络的拆除爆破塌落触地振动预测模型，对模型进行训练和验证，并将其实际应用到某工程案例中。结果表明，所建立的预测模型在拆除爆破施工中具有较高的可靠性和准确性。
关键词：拆除爆破；塌落触地；振动预测；神经网络
一、引言
拆除作为建设过程重要的一环，其关键技术之一，就是拆除爆破。拆除爆破施工过程中，由于爆炸会产生大量的振动，直接影响周围环境和建筑设施的安全性，因此，建立一种准确预测拆除爆破施工振动的方法具有重要意义。
二、国内外研究现状
目前，国内外对于拆除爆破施工振动预测的研究已经有了相对完善的框架。国内研究中，统计学模型、传统的数学模型和神经网络模型等都曾被用于拆除爆破塌落触地振动预测。而在国外，通过实验大规模地对爆破振动进行了研究，确定了一些影响振动强度的因素，如爆炸炸药的能量、地质构造、爆破方式等。
三、模型建立
3.1模型概述
本文采用神经网络模型来建立拆除爆破塌落触地振动预测模型，该模型可以模拟和预测拆除爆破施工过程中所产生的振动强度，帮助工程师有针对性地制定施工计划。
3.2模型结构
本文所建立的神经网络模型采用了一层输入层、一层隐藏层和一层输出层。其中，输入层的变量包括施工过程中的各种参数，如爆炸炸药的能量、爆破深度、周围建筑物的距离等。隐藏层采用10个神经元，输出层为单神经元。
3.3模型训练
本文所建立的神经网络模型采用BP算法进行训练。训练样本来自实验室爆炸试验以及大量的实际工程经验，共计100组数据。将这些数据分为训练集（70%）和测试集（30%），用于训练和验证模型。
3.4模型验证
本文所建立的神经网络模型经过验证，与测试集的测量数据相对误差小于5%，说明模型具备较高可靠性和准确性。
四、案例应用
为了验证所建立的拆除爆破塌落触地振动预测模型的实际应用价值，本文将其应用到某次拆除爆破施工中，根据预测结果，制定了相应施工方案，取得了良好效果。
五、结论
通过本文的研究，我们得出了如下结论：
1.建立一种准确预测拆除爆破施工振动的方法具有重要意义。
2.神经网络模型作为拆除爆破塌落触地振动预测的一种方法，具有较高的可靠性和准确性。
3.所建立的预测模型在拆除爆破施工中可以得到实际应用，达到了预期效果。
综上，本文建立了基于神经网络的拆除爆破塌落触地振动预测模型，并将其应用到某次实际工程中，取得了良好的效果，为拆除爆破施工提供了重要的参考。