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爆破振动波叠加数值预测方法 被引量:33
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作者 杨年华 张乐 《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期84-90,共7页
根据场地地震波的传播叠加原理,以实测单炮孔爆破振动波形为基础,考虑预测点位置与各炮孔的相对位置关系,并按照实际起爆网路设计的各炮孔起爆时差和实测的地震波传播速度等参数,计算获得预测点的爆破振动波形。不仅可以预测爆破振动速... 根据场地地震波的传播叠加原理,以实测单炮孔爆破振动波形为基础,考虑预测点位置与各炮孔的相对位置关系,并按照实际起爆网路设计的各炮孔起爆时差和实测的地震波传播速度等参数,计算获得预测点的爆破振动波形。不仅可以预测爆破振动速度峰值,而且可以预测完整的振动波形,并可获知爆破振动持续时间及主振频率分布范围。根据现场应用数码电子雷管的深孔爆破实验,该方法计算的预测波形与实测波形相当吻合,计算结果可靠性较好,可以在实际工程中推广使用。 展开更多
关键词 爆炸力学 质点峰值振动速度 振动叠加 爆破振动 起爆时差
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孔底设复合消能结构的岩体爆破振动特性研究 被引量:6
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作者 刘涛 陈明 +1 位作者 胡浩然 严鹏 《爆破》 CSCD 北大核心 2017年第4期7-11,26,共6页
爆破振动的特性、控制方法及措施一直是工程爆破界的研究热点。基于白鹤滩水电站坝基开挖中开展的孔底设复合消能的岩体爆破开挖试验,结合动力有限元技术数值模拟,以及对实测振动傅里叶频谱分析,研究了孔底设复合消能结构的岩体爆破振... 爆破振动的特性、控制方法及措施一直是工程爆破界的研究热点。基于白鹤滩水电站坝基开挖中开展的孔底设复合消能的岩体爆破开挖试验,结合动力有限元技术数值模拟,以及对实测振动傅里叶频谱分析,研究了孔底设复合消能结构的岩体爆破振动特性。数值模拟与现场监测结果表明:孔底设复合消能结构相对于常规装药结构能够大幅减小炮孔底部岩体的爆破振动速度,减小幅度达到30%以上,相应的傅里叶幅值谱峰值和主频率也有降低,可见爆破孔孔底设复合消能结构可有效降低孔底的峰值振动速度,从而控制孔底岩体的爆破损伤范围。 展开更多
关键词 复合消能结构 数值模拟 爆破试验 爆破振动 振动频率
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红枫湖岸爆破震动的分析与研究 被引量:3
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作者 缪玉松 张义平 +1 位作者 李宝山 肖川 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2012年第1期106-109,共4页
第九届全国少数民族传统体育运动会龙舟赛道工程施工需要水边爆破,爆源距离建筑物较近,通过对爆破震动波的拟合分析、爆破参数的优化,最终得出不同爆破方案所产生的爆破震动波,提出了最优的爆破方案,从而减少了爆破对周边环境的影响,爆... 第九届全国少数民族传统体育运动会龙舟赛道工程施工需要水边爆破,爆源距离建筑物较近,通过对爆破震动波的拟合分析、爆破参数的优化,最终得出不同爆破方案所产生的爆破震动波,提出了最优的爆破方案,从而减少了爆破对周边环境的影响,爆破实践对今后的水工工程爆破具有重要的应用价值和借鉴意义。 展开更多
关键词 水边爆破 衰减规律 爆破震动 爆破防护
原文传递
IMS微震技术在采场监测中的应用 被引量:1
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作者 赵远 左宇军 +1 位作者 文排科 费雄 《化工矿物与加工》 CAS 北大核心 2016年第11期74-77,共4页
针对矿山采场回采时岩体稳定性受爆破震动影响较大的问题,尝试利用IMS微震监测技术探究岩体内部损伤程度。以某矿为例,对站网优化、定位精度和爆破测速等进行了分析,从而建立了传感器"日"字形布置的IMS采场微震监测系统。结... 针对矿山采场回采时岩体稳定性受爆破震动影响较大的问题,尝试利用IMS微震监测技术探究岩体内部损伤程度。以某矿为例,对站网优化、定位精度和爆破测速等进行了分析,从而建立了传感器"日"字形布置的IMS采场微震监测系统。结果表明微震重点监测区域的定位误差精度在10m范围内;爆破震动诱发了1040分层大量的微震事件,有向四周继续延伸的趋势,是需要密切关注和加强支护的范围。 展开更多
关键词 采场微震监测 爆破震动 站网优化 定位精度 爆破测速
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基于SA-ELM的爆破震动速度预测 被引量:4
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作者 李夕兵 邓光迪 刘志祥 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期115-119,共5页
针对爆破震动速度与其影响因素之间的复杂非线性,结合模拟退火算法(SA)的全局寻优性,提出了一种新的SA-ELM算法。以矿山周边建筑物爆破震动实测数据作为训练样本,选取总药量、最大段药量、测点与爆破点距离、地面震动特性、建筑物震动... 针对爆破震动速度与其影响因素之间的复杂非线性,结合模拟退火算法(SA)的全局寻优性,提出了一种新的SA-ELM算法。以矿山周边建筑物爆破震动实测数据作为训练样本,选取总药量、最大段药量、测点与爆破点距离、地面震动特性、建筑物震动特性等8个影响因素作为输入变量,建立了爆破震动速度预测的SA-ELM模型。模型训练值和预测值与实测值的均方误差(MSE)分别为0.20和3.26,平均相对误差控制在5%以内,显示出该模型具有良好的训练精度和泛化能力。对比传统ELM模型,SA-ELM模型不但提高了精度和泛化能力,而且降低了隐层节点数变化对训练结果的影响,提高了模型的稳定性。 展开更多
关键词 安全工程 爆破震动速度 极限学习机 模拟退火算法 爆破震动灾害
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