岩体爆破环境效应预测的集成学习模型及工程应用

发布时间：2023-03-18 18:50

　　爆破在采矿和土木工程中仍然是一种经济可行的岩石开挖方法,而工程岩体开挖爆破破岩的同时产生了爆破振动、飞石、空气冲击波以及地震波等一系列不良环境效应,往往造成周边建(构)筑物出现裂缝,甚至倒塌等破坏现象,严重甚至造成人员伤亡,因其普遍性、复杂性、容易引起民事纠纷,不仅使施工难度加大,也影响了社会稳定。由于其非线性演化过程的复杂性,如何精准评估爆破环境效应一直是困扰工程界和科学界的难题。在系统总结和分析国内外爆破环境效应评估方法优势和不足的基础上,从集成学习理论出发,对爆破有害效应预测这一课题进行了深入的探讨,构建了爆破振动峰值速度型、爆破诱发民房结构破坏和爆破飞石预测的集成学习模型。主要内容和结论性成果如下:(1)针对爆破环境效应评价不确定性和精度偏低的问题,构建了基于工程爆破振动、飞石等动力学特征的爆破环境效应预测模型库,包括爆破振动峰值速度预测的PSO-XGBoost集成学习模型,爆破诱发民房结构破坏预测的Adaboost集成学习模型和爆破飞石预测的GBDT集成学习模型。本文构建的集成学习模型具有在爆破环境效应预测方面的针对性,以及工程应用方面的联合性。在具体工程应用上,既可独立应用...

【文章页数】：124 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 爆破环境效应预测模型研究现状及进展
        1.2.1 爆破振动峰值速度预测模型
        1.2.2 爆破诱发民房结构破坏预测模型
        1.2.3 爆破飞石预测模型
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 研究方法及技术路线
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 论文技术路线
    参考文献
第2章 爆破振动PPV预测的PSO-XGBoost集成学习模型
    2.1 引言
    2.2 数据来源
    2.3 使用方法的背景
        2.3.1 粒子群优化算法
        2.3.2 极限梯度提升
        2.3.3 经验方程
    2.4 PSO-XGBoost模型的框架
    2.5 粒子峰值振动速度的发展历程
        2.5.1 PSO-XGBoost模型
        2.5.2 经验模型
    2.6 结果和讨论
    2.7 结论
    参考文献
第3章 爆破振动对民房结构损伤预测的Adaboost集成学习模型
    3.1 引言
    3.2 材料和方法
        3.2.1 数据来源及指标分析
        3.2.2 Adaboost算法数学描述
        3.2.3 模型验证方法
        3.2.4 预测性能评价指标
    3.3 结果和讨论
        3.3.1 数据可视化
        3.3.2 预测模型构建与应用
        3.3.3 变量重要度分析
    3.4 本章小结
    参考文献
第4章 爆破飞石预测的梯度提升集成学习模型及应用
    4.1 引言
    4.2 材料和方法
        4.2.1 爆破飞石的产生机制及原因
        4.2.2 数据及指标分析
        4.2.3 GBDT算法
        4.2.4 预测性能指标与模型验证方法
    4.3 爆破飞石距离预测的梯度提升机模型及应用
        4.3.1 数据可视化
        4.3.2 构建爆破飞石距离预测的随机梯度提升机模型
        4.3.3 训练集结果
        4.3.4 测试集结果
        4.3.5 变量重要度分析
    4.4 本章小结
    参考文献
第5章 工程应用
    5.1 引言
    5.2 工程概况
        5.2.1 和尚桥铁矿
        5.2.2 矿区工程地质及爆破参数
        5.2.3 矿区周围建(构)筑物
    5.3 和尚桥爆破环境效应监测及模型检验
        5.3.1 和尚桥测震点布置
        5.3.2 和尚桥爆破振动PPV验证
        5.3.3 和尚桥爆破振动对民房结构预测验证
        5.3.4 和尚桥爆破飞石距离预测
    5.4 本章小结
第6章 全文总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 本文主要创新点
    6.3 存在问题及工作展望
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果



本文编号：3763677