| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1 爆破振动波的形成与监测 | 第11-13页 |
| 1.2.2 爆破振动的影响因素 | 第13-15页 |
| 1.2.3 爆破振动的传播规律 | 第15-18页 |
| 1.2.4 爆破振动的神经网络分析 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究内容及技术路线 | 第19-21页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第20-21页 |
| 第2章 锦屏地下实验室工程概述 | 第21-32页 |
| 2.1 实验室工程概况 | 第21-22页 |
| 2.2 实验室地质概况 | 第22-27页 |
| 2.2.1 地形地貌 | 第22页 |
| 2.2.2 地层岩性 | 第22-23页 |
| 2.2.3 地质构造 | 第23-25页 |
| 2.2.4 岩溶和水文地质 | 第25-26页 |
| 2.2.5 地应力 | 第26-27页 |
| 2.3 实验室爆破开挖方案 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 爆破振动监测系统的建立 | 第32-43页 |
| 3.1 爆破振动监测采集系统 | 第32-34页 |
| 3.2 传感器安装质量控制 | 第34-40页 |
| 3.2.1 测量精度的对比试验 | 第34-36页 |
| 3.2.2 传感器方向影响试验研究 | 第36-37页 |
| 3.2.3 围岩表面粗糙度及传感器固定方式影响试验研究 | 第37-39页 |
| 3.2.4 岩体内预埋传感器 | 第39-40页 |
| 3.3 监测方案 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 爆破振动测试与分析 | 第43-60页 |
| 4.1 爆破振动影响因素的灰关联分析 | 第43-47页 |
| 4.1.1 现场实测数据 | 第43-44页 |
| 4.1.2 广义绝对灰色关联度分析 | 第44-47页 |
| 4.2 爆破振动波的传播特性研究 | 第47-54页 |
| 4.2.1 宏观地质分区 | 第47-48页 |
| 4.2.2 爆破振动衰减规律模型 | 第48-50页 |
| 4.2.3 岩体完整性对振动波传播影响分析 | 第50-51页 |
| 4.2.4 掏槽、崩落爆破的振动传播规律 | 第51-52页 |
| 4.2.5 崩落与周边眼爆破传播规律 | 第52-54页 |
| 4.3 主振频率的研究 | 第54-56页 |
| 4.3.1 主振频率预测模型 | 第54-55页 |
| 4.3.2 主振频率的计算 | 第55-56页 |
| 4.4 最大单段药量与安全距离的确定 | 第56-58页 |
| 4.4.1 最大单段炸药量和安全距离函数式 | 第57页 |
| 4.4.2 质点安全振速的选择 | 第57-58页 |
| 4.4.3 最大单段药量和安全距离计算 | 第58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 基于神经网络的爆破振动特性分析 | 第60-76页 |
| 5.1 BP神经网络 | 第60-64页 |
| 5.1.1 BP算法基本步骤 | 第61-62页 |
| 5.1.2 BP算法存在的问题及改进方法 | 第62-64页 |
| 5.2 神经网络模型的建立 | 第64-69页 |
| 5.2.1 神经网络输入、输出参数的确定 | 第64页 |
| 5.2.2 样本的构建 | 第64-67页 |
| 5.2.3 建立神经网络分析模型 | 第67-69页 |
| 5.3 神经网络分析结果评价 | 第69-72页 |
| 5.3.1 传统爆破振动 | 第69-70页 |
| 5.3.2 经验公式获取 | 第70-72页 |
| 5.3.3 经验公式与神经网络分析结果对比 | 第72页 |
| 5.4 岩爆的炸药当量研究 | 第72-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 结论 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |