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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的砂泥巖互層地質(zhì)爆破參數(shù)優(yōu)化研究

        2020-06-29 05:34:24惠可震諶文玉石運慶
        鐵道建筑技術 2020年4期
        關鍵詞:效果

        惠可震 諶文玉 石運慶

        (中鐵十六局集團鐵運工程有限公司 河北高碑店 030032)

        1 引言

        砂巖、泥巖互層地質(zhì)在黃土地區(qū)路基工程中比較常見。砂巖、泥巖互層巖體存在多個結構面,且砂巖與泥巖兩種巖石的物理力學性質(zhì)及風化程度存在差異,具有軟硬相間的特性。因此,砂巖泥巖互層地質(zhì)路塹在爆破開挖時,結構面上應力波的多次透反射導致應力波在不同巖體中的傳播不穩(wěn)定[1],造成爆破能量分布不均,難以達到理想的爆破效果,使得爆破參數(shù)設計變得很復雜。因此,砂泥巖互層地質(zhì)路塹爆破參數(shù)的優(yōu)化設計是改善爆破效果、提高施工效率的關鍵。馮輝[2]等利用有限元軟件ANSYS/LS-DYNA模擬分析了互層巖體爆破過程壓力波傳播衰減的規(guī)律;孫智勇[3]運用ANSYS有限元軟件對穿越軟硬互層區(qū)域的地鐵隧道爆破開挖不同工況下周圍地層的位移、主應力以及振速的影響進行研究,提出合理的施工方案;吳文明[4]研究了砂巖、泥巖互層地質(zhì)路基爆破施工工藝;陳正林、郝全明[5-6]等對近水平砂泥互層圍巖隧道進行爆破優(yōu)化數(shù)值模擬,得到了層狀圍巖隧道爆破優(yōu)化方案。影響爆破效果的因素有很多,尤其對于砂巖泥巖互層地質(zhì),難以用數(shù)值模擬或試驗的方法分析諸多參數(shù)對爆破效果的影響,BP神經(jīng)網(wǎng)絡對于解決這種復雜的非線性問題具有獨特優(yōu)勢[7]。本文提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡、利用已有的工程樣本和試爆數(shù)據(jù)的砂泥巖互層地質(zhì)爆破參數(shù)優(yōu)化方法,并應用于靖神鐵路橫山車站段路塹施工,取得較好的效果。

        新建靖神鐵路橫山車站及其前后段(DK164+800~DK169+716)路基主要以深挖路塹為主,最大路塹深度51 m,最大邊坡高度58 m。本工程所經(jīng)區(qū)域為黃土梁峁溝壑區(qū),表層為第四系上更新統(tǒng)風積沖積層(Qeol3)新黃土,下伏侏羅系中統(tǒng)直羅組(J2)半干旱條件下形成的河流相沉積地層,砂巖夾泥巖,薄層~中厚層狀,泥、鈣質(zhì)膠結,巖層產(chǎn)狀近水平,屬軟巖~較軟巖。路塹開挖中,泥巖與砂巖互層地層主要采用中深孔松動爆破法開挖。

        2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的砂泥巖互層地質(zhì)爆破參數(shù)優(yōu)化方法

        以影響爆破效果的主要因素作為網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)、以爆破效果作為輸出參數(shù)、采用搜集的數(shù)據(jù)樣本作為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和檢測樣本,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡。以理論計算的爆破方案各參數(shù)為基礎,利用正交試驗法篩選出16種試驗方案,基于訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡得到爆破效果,再從中選擇爆破效果較好的5組方案進行試爆,根據(jù)試爆效果確定最佳爆破方案?;贐P神經(jīng)網(wǎng)絡的砂泥巖互層地質(zhì)爆破參數(shù)優(yōu)化流程見圖1。

        3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型建立

        3.1 模型參數(shù)確定

        (1)輸入?yún)?shù)的確定

        根據(jù)相關研究成果以及對本工程路塹實際爆破效果的眾多影響因素進行對比[8-10],提出影響爆破效果的8個主要因素為單耗、孔距、排距、底盤抵抗線、炮眼堵塞、抗拉強度、抗壓強度、彈性模量。這8個因素確定為BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入?yún)?shù)。

        (2)輸出參數(shù)的確定

        以爆破效果作為輸出參數(shù)。對于路塹工程,評價爆破效果的主要參數(shù)是大塊率以及邊幫平整度。

        (3)隱含層的確定

        本網(wǎng)絡設計的輸入因子有8個、輸出因子有2個,隱含層單元個數(shù)由公式(1)確定。

        式中,n為隱含層單元數(shù);m為輸入單元數(shù);t為輸出單元數(shù);a為1~10之間的任意常數(shù)。

        通過計算,得到隱含層單元數(shù)為4~13個。依據(jù)經(jīng)驗總結和多次測試最終選用隱含層神經(jīng)元個數(shù)為10。

        3.2 樣本確定與BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練

        (1)訓練樣本與檢測樣本

        通過類似工程調(diào)研、文獻查閱及作者積累的數(shù)據(jù),共獲取100個數(shù)據(jù)樣本[11-12]。任選其中90個樣本作為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本,其余10個樣本作為檢測樣本,分別見表1~表2。

        (2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練

        訓練樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理后,導入BP模型進行仿真訓練,期望誤差設為0.001。將網(wǎng)絡輸出與期望輸出向量進行回歸分析,訓練后的輸出向量對期望值的跟蹤性較好,說明神經(jīng)網(wǎng)絡響應較好。

        表1 訓練樣本

        表2 檢測樣本

        將檢測樣本的實測數(shù)據(jù)與預測數(shù)據(jù)進行對比,見表3。由表3可知,網(wǎng)絡預測數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)誤差不超過5%,說明該神經(jīng)網(wǎng)絡很好地預測了檢測樣本數(shù)據(jù)的爆破效果,故以此神經(jīng)網(wǎng)絡作為預測模型。

        表3 爆破效果預測對比

        4 爆破設計參數(shù)理論計算

        (1)底盤抵抗線W1:按臺階高度和孔徑計算,由公式(2)確定。

        式中,H為臺階高度。

        本工程H為8 m,則W1=(0.6~0.8)H=4.8~6.4 m,取為5 m。

        (2)孔距a:a=mW1,對于垂直孔取m=0.6~0.8,則a=(0.7~1.0)×5=3.5~5.0 m。

        (3)排距b:一般情況下b=(0.6~0.8)W1=3~4 m。

        (4)填塞長度l2:對于垂直深孔,取l2=(0.7~0.8)W1,即l2=(0.7~0.8)×5=3.5~4.0 m。

        (5)單位炸藥消耗量q:一般根據(jù)爆破塊度尺寸要求、巖石的堅固性、炸藥種類、自由面條件和施工技術等因素綜合確定,根據(jù)經(jīng)驗對于本工程取q=0.40 kg/m3。

        5 基于正交試驗法的典型爆破方案選取

        章節(jié)4中的爆破參數(shù)基于理論或經(jīng)驗而確定,并不一定是最佳爆破參數(shù)的組合方案。但理論上,最優(yōu)的各爆破參數(shù)應該在上述計算結果的鄰近范圍。因此,可以對各主要參數(shù)取理論計算結果鄰近范圍內(nèi)的若干個值,通過分析其爆破效果來選擇一組最優(yōu)方案。但由于爆破參數(shù)較多,每個參數(shù)在合理取值范圍內(nèi)取不同值,會組合出大量的爆破方案,如果對每一種方案都進行驗證會產(chǎn)生巨大工作量,這屬于多因素多水平問題的試驗設計問題。采用正交試驗法選取典型爆破方案,能夠大幅度減少試驗次數(shù)而且不會降低試驗的可信度。試驗因素及水平見表4。

        表4 試驗因素及水平

        通過制作正交試驗所需的正交表格選取了16組試驗方案,見表5。

        表5 5因素4水平正交統(tǒng)計

        將由正交表選出的爆破試驗方案輸入到訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡中,得出爆破效果,見表6。

        表6 試驗方案及結果

        由表6可見,7號、11~14號爆破方案的效果較好,故選擇這5組爆破參數(shù)作為試爆方案。

        6 試爆及最優(yōu)爆破方案的確定

        采用上節(jié)所得到的5組爆破方案進行試爆,爆破效果見表7。

        表7 試爆效果

        可見,方案7的爆破效果相對較好,因此作為最終采用的方案。

        7 結論

        基于正交試驗法選出的爆破方案應用于橫山車站路塹工程施工,取得了良好的效果。可見,本文提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的砂泥巖互層地質(zhì)爆破參數(shù)優(yōu)化方法是可行的。以類似工程調(diào)研、文獻查閱及積累的相關數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和檢測樣本建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡性能良好。以理論計算的爆破方案各參數(shù)為基礎利用正交試驗法形成典型試驗方案,并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測爆破效果,可以優(yōu)選出效果良好的爆破方案。

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