【摘 要】
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随着我国基础设施建设的快速发展,山岭隧道数量不断增加,许多新建隧道在施工过程中会不可避免出现下穿既有隧道的现象。当新建隧道采用矿山法施工时,爆破施工将会对既有隧道产生不可忽略的影响。因此,为了降低爆破作业过程中对既有隧道的影响,保证新建隧道的安全施工,现需要研究如何减小爆破振动对既有隧道的影响,从而保障既有隧道的正常运营。本文以某新建铁路隧道下穿既有公路隧道为工程背景,同时利用MIDAS/GTS
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随着我国基础设施建设的快速发展,山岭隧道数量不断增加,许多新建隧道在施工过程中会不可避免出现下穿既有隧道的现象。当新建隧道采用矿山法施工时,爆破施工将会对既有隧道产生不可忽略的影响。因此,为了降低爆破作业过程中对既有隧道的影响,保证新建隧道的安全施工,现需要研究如何减小爆破振动对既有隧道的影响,从而保障既有隧道的正常运营。本文以某新建铁路隧道下穿既有公路隧道为工程背景,同时利用MIDAS/GTS NX数值模拟分析新建铁路隧道爆破施工过程对既有公路隧道的影响。主要工作如下:（1）通过阅读大量文献,挑选爆破工程文献中现场监测数据为样本,对我国常用的萨道夫斯基公式和美国常用的平方根标度回归公式进行对比分析;观察不同公式相关系数之间关系,得出以下结论:药量平方根距离之比的相关系数?2~2与药量立方根距离之比的相关系数1?~2之比小于0.075时,采用萨道夫斯基经验公式较好,反之采用美国常用的平方根预测公式。新建铁路隧道下穿既有公路隧道左线,最大单段装药量不大于13 kg时,萨道夫斯基公式对既有公路隧道速度预测更加准确。（2）对现场监测数据进行回归分析,得到关于萨道夫斯基公式中相关参数,同时利用MIDAS/GTS NX建立新建铁路隧道爆破三维模型;通过实测数据与数值模型中模拟效果对比验证了数值模型的有效性;在有效模型的基础上研究新建铁路隧道爆破对下穿段既有公路左线隧道横断面、纵向影响,以及不同爆破药量下既有公路隧道左线关键点极限失稳状态。（3）以遗传算法优化的BP神经网络模型作为既有公路隧道左线横断面关键点爆破振速与位移的预测模型。以新建铁路隧道为工程背景,现场爆破监测数据为GA-BP神经网络提供学习和训练样本,GA-BP神经网络模型中最小均方误差（MSE）=0.047,回归拟合相关系数大于0.8,可确定GA-BP神经网络模型具有可靠性,预测值与现场监测值中最大相对误差与绝对误差分别是15.88%和0.0348。
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