爆破振动对民房破坏效应预测的BDA模型及应用

爆破振动危险程度的预测与控制是爆破工程中不容忽视的重要内容。基于Bayes判别分析理论,建立爆破振动对民房破坏效应预测的Bayes判别分析模型(BDA);选用爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量、场地条件等10个影响因素作为判别因子;将该方法应用到铜绿山矿露天采场爆破振动对民房破坏效应预测问题中,对现场实测的64组爆破振动数据作为学习样本进行训练,建立相应线性判别函数并利用回代估计方法进行回检,误判率为0.0938;用另外12组现场数据作为预测样本进行测试。研究结果表明:经过训练后的BDA模型预测结果与实际情况吻合较好,预测精度高,回代估计的误判率低,为露天采矿爆破振动对民房破坏效应的预测提供了一种新思路。

露天采矿爆破震支对民房危害预测与控制研究

由于露天采矿爆破环境的复杂性,再加上我国有关爆破理论的研究尚不健全、爆破控制措施落实不到位等问题,常常产生一些爆破危害,尤其对周围民房产生不同的影响与破坏作用。本文结合当前露天采矿爆破的实际情况,分析如何建立露天采矿爆破震动对民房危害预测与控制模型——BDA,以促进露天采矿的优化发展。