基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统

发布时间：2018-04-22 00:30

  本文选题：VB + Matlab　； 参考：《爆炸与冲击》2017年06期

【摘要】：爆破振动预测是一个复杂的非线性问题,可应用非线性功能强大的BP神经网络技术来解决,但由于其数值计算量大、可操作性不强等特点,在实际工程中应用困难。为了解决该问题,本文中将Matlab程序的强大计算能力与VB的友好界面相结合,利用Active X自动化技术和BP神经网络算法,开发得到爆破振速峰值预测系统。该预测系统可根据各工程实际情况选取影响爆破振动的主要因素作为输入参数,以预测爆破振速峰值。通过在北京市昌平线暗挖区间隧道工程中的应用表明:该预测系统在实际工程中使用方便,操作简单,预测精度高,人机交互界面友好。
[Abstract]:Blasting vibration prediction is a complex nonlinear problem, which can be solved by BP neural network with strong nonlinear function. However, it is difficult to be applied in practical engineering because of its large numerical calculation and low maneuverability. In order to solve this problem, this paper combines the powerful computing power of Matlab program with the friendly interface of VB, and develops the peak prediction system of blasting vibration velocity by using Active X automation technology and BP neural network algorithm. The prediction system can select the main factors affecting blasting vibration as input parameters according to the actual conditions of each project to predict the peak value of blasting vibration velocity. The application of this system in the tunneling project of Beijing Changping Line shows that the prediction system is easy to use in practical engineering, simple in operation, high in prediction accuracy and friendly in man-machine interface.
【作者单位】： 北京科技大学土木与资源工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51208036) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(FRF-TP-15-041A3)
【分类号】：O38;TP183

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本文编号：1784818