基于神经网络民房频繁震动累积损伤预测地研究

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1、基于神经网络民房频繁震动累积损伤预测研究摘要爆破被广泛应用于各类矿山、水利水电、交通、能源及国防等国民经济建设各领域。频繁爆破作业在既有民用建筑物附近实施时,有可能会对既有民用建筑物产生累积损伤,为居民的居住安全埋下隐患。现有爆破规范对爆破震动危害控制仅从一次爆破作业考虑,没有考虑累积损伤的影响。本论文以向家坝水电站施工爆破作业为工程背景,根据长江科学院的监测资料,对频繁爆破活动对周围建筑物结构累积损伤进行研究。而对爆破震动累积损伤进行预测则是控制爆破震动累积损伤危害的前提。本文的创新性研究成果有:(1)提出一项切实可行的依据墙体裂纹发展来判断砌体结构累积损伤程度的方法

2、;(2)运用神经网络方法,首次增加累积损伤因素,建立频繁爆破作用下民房的累积损伤预报模型;(3)运用神经网络方法,首次增加累积损伤因素,建立主震及多次余震作用下的民房累积损伤预报模型。关键词:频繁爆破作用,神经网络,结构累积损伤预测,砌体结构损伤诊断IASTUDYBASEDONNEURALNETWORKFORFORECASTINGCUMULATIVEDAMAGEOFCIVILIANBUILDINGUNDERFREQUENTVIBRATIONSAbstractBlastingiswidelyusedinvarioustypesofmining,waterconservan

3、cyandhydropower,transportation,energyanddefence,suchastheareasofnationaleconomicconstruction.Whenfrequentblastingoperationsinthevicinityofbuiltcivilianbuildings,itcouldresultincumulativeinjuryofcivilianbuildings,andstaysecurityrisksforpeople'slivingsafety.Currentblastingnormsagainsttheco

4、ntrolofblastingvibrationsonlyconsideringonceblastingoperation,nottakenintoconsiderationtheeffectsofcumulativedamage.Inthispaper,blastingoperationsofXiangjiabaHydropowerStationinYunnanweretakenforEngineeringbackground.AccordingtothethemonitoringofblastingmaterialsfromYangtzeRiverScientifi

5、cResearchInstitute,theparerwillstudythecumulativedamageofbuildingstructurewhileblastingfrequentactivitiesroleinthesurroundingbuildings.Predictingthecumulativedamageoftheblastingvibrationisthepremiseforcontrollingit.Theinnovativeresearchesare:(1)Establishaviableprogramwhichisonthebasisoft

6、hedevelopmentofwallcracksinmasonrystructuretodeterminetheextentofthecumulativedamage;(2)Firstconsideringthecumulativedamagefactor,andusingneuralnetworktoestablishtheforecastingmodelforthecumulativedamageofhouseunderfrequentblasting;(3)Firstconsideringthecumulativedamagefactor,anduseingne

7、uralnetworktoestablishthepredictionmodelforthecumulativedamageofhouseundermainshockandmanyaftershocksKeywords:frequentblastingeffect,neuralnetwork,thestructureofcumulativedamageforecasts,masonrystructuraldamagediagnosisIII长江科学院学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所

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