基于BP神经网络的地下采场爆破振速预测

为降低矿石开采中爆破振动的危害并达到最佳爆破效果,以河北唐山某矿山地下采场-156 m阶段爆破开采为例,采集了爆破振动监测数据,运用BP神经网络与萨道夫斯基经验公式分别对爆破峰值振速进行预测。结果表明:BP神经网络平均误差为17.22%;萨氏公式平均误差为40.76%。BP神经网络预测地下采场爆破振速是可行的。

爆破振动作用下单层砖混房屋结构的动态响应

以单层砖混房屋为研究对象,应用有限元软件ANSYS建立了单层砖混房屋的数值模型。将实测地震波输入模型,分析了地震波引起的房屋结构的位移特征。根据小波包原理分析了实测房屋框架柱频域能量,构造了3种谐波加载到房屋模型,研究不同频域下房屋结构的速度响应。计算结果表明,单层砖混房屋的底部与顶部位移较大,门窗附近位移较为明显,框架柱顶端位移最大。实测发现,地基和建筑各结构能量大部分集中在7.81~37.50 Hz。构造了5、10、25 Hz 3种频率的地震波,加载到模型后发现,在高频爆破振动下,单层砖混房屋后山墙较前山墙受爆破振动影响较大;门窗与框架柱之间容易产生超越安全允许振速的情况;分析了后山墙左侧窗上带测点的频域分布,发现频带能量主要分布在0~15.63 Hz区间。