基于BP神经网络的桩基爆破振动速度预测

基于BP神经网络的桩基爆破振动速度预测
蒲传金;郭王林;秦晓星;徐金贵;贺高威;肖定军
【摘要】为研究桩基爆破振动对邻近埋地天然气管道的影响,以荣乌高速公路第7
标段红泉村3号大桥桩基爆破振动为研究对象,以水平距离、雷管段数、总装药量、最大单段装药量、桩基深度和爆心距作为主要因素,建立桩基爆破振动BP神经网络预测模型,以现场测试的15组数据为学习样本对模型进行训练,以5组数据为检测
样本进行预测,并将预测结果与萨道夫斯基公式和高程修正公式进行对比.结果表明:BP神经网络、萨道夫斯基公式和高程修正公式预测平均相对误差分别为7.90%、27.68%和24.30%,BP神经网络比萨道夫斯基公式和高程修正公式预测精度分别提高71.43%和67.49%.%To study the impact of blasting vibration of pile foundation on nearby buried natural gas pipeline, blasting vibration of the pile foundation of No.3 Bridge of Hongquan Village on the 7th section of RongWu express-way was taken as an example.Horizontal
distance,detonator segments number,total charge,maximum charge amount per delay,pile depth and burst center distance were taken as the main factor to build BP neural network prediction model for pile foundation blasting vibration,where 15 sets of data tested in the filed were used to train the study sam-ples and 5 sets of data to predict the samples,and the predicted results with the Sadov′s formula and the elevation cor-rection formula were compared.The result shows that BP neural network and Sadov′s formula and elevation correction formula in predicting the average relative error is 7.90%,27.68% and 24.30%,and the
prediction accuracy of BP neural network is 71.43% and 67.49% higher than Sadov′s formula and elevation correction formula res pectively.
【期刊名称】《爆破》
【年(卷),期】2018(035)002
【总页数】5页(P177-181)
【关键词】桥梁桩基;爆破振动;BP神经网络;振速预测
【作者】蒲传金;郭王林;秦晓星;徐金贵;贺高威;肖定军
【作者单位】西南科技大学环境与资源学院,绵阳621010;非煤矿山安全技术四川省高等学校重点试验室,绵阳621010;中冶建工集团有限公司,重庆400080;西南科技大学环境与资源学院,绵阳621010;非煤矿山安全技术四川省高等学校重点试验室,绵阳621010;西南科技大学环境与资源学院,绵阳621010;非煤矿山安全技术四川省高等学校重点试验室,绵阳621010;西南科技大学环境与资源学院,绵阳621010;非煤矿山安全技术四川省高等学校重点试验室,绵阳621010;西南科技大学环境与资源学院,绵阳621010;非煤矿山安全技术四川省高等学校重点试验室,绵阳621010
【正文语种】中文
【中图分类】U443.15+8;TU473.1+5
爆破是桩基和隧道等工程常用开挖方式之一，由于环境的复杂性，爆破给岩土工程施工带来了极大的便利，同时爆破振动对周围建(构)筑物的影响也越来越受到社会的关注[1]。

准确进行振动强度预测对于降低其有害效应具有重要意义，工程中常
用的萨道夫斯基公式通常适合于平坦地形[2]，对于桩基等存在一定高差地形的预
测精度较差。

我国学者采用BP神经网络对不同环境爆破振动速度进行预测[3]，陶挺等采用BP神经网络模型对路基爆破振动速度进行预测，其预测精度相对于传统预测方法提高27%左右[4]；唐海等采用BP神经网络进行核电工程爆破振动预测，由于该方法全面考虑了影响爆破振动的主要因素，预测结果更贴近实测振速[5]；
申旭鹏等采用BP神经网络对某铁矿爆破振动进行预测[6]，其预测平均相对误差为8.4%，远小于萨道夫斯基公式预测的59.6%。

因此，BP神经网络方法进行爆破振动预测具有较好的应用前景。

以荣乌(山东荣成—内蒙古乌海)高速公路河北徐水至涞源段LJSG-7标红泉村3号大桥桩基爆破为例，以现场爆破振动监测为基础，开展桩基爆破振动速度的BP神经网络预测研究。

1 工程概况及现场监测
荣乌高速徐水至涞源段红泉村3#大桥位于河北省保定市涞源县境内，该桥跨越既
有陕京天然气管道，共有桩基40根，其中在陕京天然气管道两侧50 m范围内桩基共23根，右幅3#桥墩1号桩基距离陕京天然气管道醉了最近，仅5.5 m，其
位置分布如图1所示。

该桥桩基采用爆破开挖施工。

为保障爆破施工期间陕京天
然气管道的安全，需要严格控制每次爆破振动强度。

图 1 桩基与陕京天然气管道位置关系(单位：m)Fig. 1 Position relationship between pile foundation and Shanxi-Beijing natural gas pipeline (unit:m)
2 BP神经网络模型及模型参数确定
2.1 BP神经网络模型
人工神经网络(Artificial Neural Networks，简称ANN)是一种模仿大脑神经系统信息传输模式建立的数学模型[7,8]，包含BP、RBF、Hopfield等多种算法模型，其中，BP神经网络应用最广泛。

BP神经网络是一种多层前馈型网络，图2是一个典型的3层BP神经网络模型，
主要由输入层、隐含层和输出层三部分组成：输入层主要用来接收外部输入的信息；输出层用来输出预测结果，并对结果进行分析和权衡；隐含层又称为隐层，位于前两者之间，其数量可以为一层或者多层。

BP神经网络属于一种有导师(有监督)学
习方法，基本工作原理是：输入层接受外部输入信息后，沿着隐含层和输出层方向正常传播，信息经过上述3层的逐层处理之后得出预测输出，然后权衡预测输出
与期望输出之间的偏差是否达到预期精度要求，如未达到，则将误差进行反向传播来调整输入层到隐含层的权值V及隐含层到输出层的权值W，得出新的预测输出，通过误差信息的不断反馈及权值的不断调整，使预测输出和期望输出之间误差逐步减小，直至达到预测误差。

图 2 3层BP神经网络模型Fig. 2 The 3-layer BP neural network model
2.2 输入参数选取
采用BP神经网络方法可以综合考虑多种因素来提高预测精度，但是如果考虑所有因素将是一个很庞大的网络工程，这将给训练过程造成困难。

因此，在选择输入参数时，应选取主要因素。

红泉村3#大桥桩基爆破过程中，炮孔直径、深度、炸药
类型以及各桩基地质条件变化不大，因此在建立网络时可忽略不计。

根据文献[4-6，9]，主要选取6个因素作为输入参数：水平距离r、雷管分段数n、总装药量Q、最大单段装药量q、桩基深度H和爆心距R。

2.3 输出参数选取
将爆破振动速度作为输出参数。

根据现场实际情况，在爆源较近区域垂向振动速度远大于径向振速[9]，通常情况下切向爆破振动分量很小[10,11]，选取垂向振速V
作为输出参数。

2.4 网络模型确定
Kolmogorov定理表明[12]，任意给定一个连续函数f：[0,1]N→Rm, f(x)，连续
函数f都可以用一个三层的前向神经网络精确实现。

因此采用三层网络结构BP神经网络模型，即网络由1个输入层、1个隐含层和1个输出层组成。

实现函数f的神经网络中，输入层、中间层和输出层分别对应有n、2n+1和m个神经元数目(处理单元)，本文输入参量为6个，输出参量为1个，则输入层和输出层对应的神经元数目分别为6个和1个，隐含层神经元数目为13个。

综上可得，确定采用6—13—1的3层BP神经单元模型。

3 基于BP神经网络模型的桥梁桩基爆破振动预测
从红泉村3#大桥左幅2-1和右幅3-0两根桩基(与陕京天然气管道距离分别为7.1 m和10.9 m)的现场监测所得的20组数据(见表1)中随机抽取15组作为训练样本(见表1)，另外5组作为预测(检验)样本(见表2)，同时以水平距离r、雷管分段数n、总装药量Q、最大单段装药量q、桩基深度H和爆心距R作为输入因子，以垂向振速作为输出因子。

训练过程中采用traincgb(Powell-Bcale共轭梯度法)函数，输入层、隐含层和输出层的激励函数(传输函数)分别选用'tansig','logsig'和
'purelin'函数，训练目标goal设定为10-3，显示间隔show设定为2，训练过程仅用了74次迭代就达到了精度的要求，如图3所示。

其训练结果和预测(检验)结
果见表1和表2。

图 3 训练误差曲线图Fig. 3 The curve of the training error
表 1 训练(拟合)样本及训练(预测)结果Table 1 The training samples and the training results组别r/mn 输入参数 Q/kgq/kgH/mR/m实测结
果/(cm·s-1)训练结果/(cm·s-1)17.174.500.9010.5512.72
2.5392.53727.175.100.9011.751
3.73 0.8520.85137.175.700.9413.7515.47
0.8640.83947.175.700.9814.6016.23 0.8760.95757.175.851.0115.0016.60
1.1741.12767.155.781.8017.6018.98 0.5800.58977.166.001.6118.1019.44
0.5460.53087.176.601.8018.7520.05 0.4890.512910.933.451.3511.8016.06
1.4611.4711010.954.201.2013.2017.12
0.6100.6481110.954.951.5014.0017.74
0.7330.6811210.966.001.3515.0018.54
0.4850.4991310.965.851.3516.1019.44
0.5850.5961410.976.601.3517.0020.19
0.7320.7121510.976.751.3519.3022.17 0.6970.679
注：r为水平距离；n为雷管分段数；Q为总装药量；q为最大单段装药量；H为桩基深度；R为爆心距。

4 BP神经网络与萨道夫斯基公式预测结果对比分析
4.1 萨道夫斯基公式预测分析
《爆破安全规程》(GB 6722—2014)采用萨道夫斯基公式进行爆破振速预测[13]，如式(1)所示
(1)
式中：V为质点峰值振动速度，cm/s；R为爆心距，m；Q为装药量(齐发爆破时为总药量，微差爆破时为最大单段药量)，kg；K、α为与地质地形条件有关的系数和衰减指数。

表 2 BP神经网络的预测样本及预测结果Table 2 The test samples and the prediction results of BP neural network组别r/mn 输入参数
Q/kgq/kgH/mR/m实测结果/(cm·s-1)预测结果/(cm·s-1)相对误差/%平均相对误差/%17.185.550.9412.8014.64 0.8210.8160.6127.156.001.3516.2017.69
0.5510.60810.3437.176.901.2019.8021.03
0.5530.5815.067.90410.943.451.2012.5016.58
1.4191.3147.40510.976.751.3518.3021.30 0.5910.68616.07
将表1中的15组数据的最大单段装药量q、爆心距R和实测振速用式(1)进行拟合，求出K、α值，然后将预测样本中的最大单段装药量q和爆心距R带入即可
得到预测的爆破振动速度，得萨道夫斯基公式的预测结果见表3。

表 3 BP神经网络与经验公式预测结果对比Table 3 The comparison of the results about the BP neural network and Empirical formula prediction 经验公式预测方法萨道夫斯基公式高程修正公式 BP神经网络预测方法序
号实测结果/(cm·s-1)预测结果/(cm·s-1)误差/%平均误差/%预测结果/(cm·s-1)误
差/%平均误差/%预测结果/(cm·s-1)误差/%平均误差
/%10.8210.97218.450.93914.430.8160.6120.5510.80946.790.75837.580.608 10.3430.5530.45717.3027.680.43221.8624.300.5815.067.9041.4190.86638.9 50.96032.371.3147.4050.5910.49116.910.50115.250.68616.07
4.2 高程修正公式预测分析
对于高差地形，在萨道夫斯基公式的基础上增加“高程差”这一影响因子能提高爆
破振速的预测进度[14,15]。

文献[14]中所提出了一种高程修正公式，如式(2)所示
(2)
式中：β为与高程相关的系数；其他参数含义同式(1)。

采用最小二乘法，将表2中的15组数据的最大单段装药量q、爆心距R、高程差
和实测振速用式(2)进行回归，求出K、α和β值，然后将预测样本中的最大单段
装药量q、爆心距R和高差H带入即可得到预测的爆破振动速度，高程修正公式
的预测结果见表3。

4.3 对比分析
BP神经网络、萨道夫斯基公式和高程修正公式的预测结果见表3。

BP神经网络、
萨道夫斯基公式和高程修正公式预测的最大误差分别为16.07%、46.79%和
37.58%，平均相对误差分别为7.90%、27.68%和24.30%，BP神经网络相对于
萨道夫斯基公式和高程修正公式预测精度分别提高71.43%和67.49%。

预测结果
对比如图4所示。

图 4 实测结果与预测结果对比图Fig. 4 The comparison chart of the measured results and the prediction results
5 结论
以水平距离r、雷管分段数n、总装药量Q、最大单段装药量q、桩基深度H、爆
心距R为主要因素，建立桩基爆破振动预测模型，用于桥梁桩基爆破振动预测的
最大误差和平均误差分别为16.07%和7.90%；萨道夫斯基公式和高程修正公式的最大误差分别为46.79%和37.58%，平均相对误差分别为27.68%、24.30%；BP 神经网络预测精度比萨道夫斯基公式和高程修正公式分别提高19.78%和16.40%。

说明本文建立的桩基爆破振动速度BP神经网络预测模型大大优于萨道夫斯基公式和高程修正公式，BP神经网络预测模型用于桩基爆破振动速度预测是可行的。

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