模糊多元分析法在隧道爆破参数优化中的应用.pdf

第３４卷第２期２０１７年６月爆破ＢＬＡＳＴＩＮＧＶｏｌ．３４Ｎｏ．２  Ｊｕｎ．２０１７ｄｏｉ１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－４８７Ｘ．２０１７．０２．０１２模糊多元分析法在隧道爆破参数优化中的应用 戴俊，李传净（西安科技大学建筑与土木工程学院，西安７１００５４）摘要为了优化爆破参数，提高工程开挖的爆破效果，运用模糊多元分析法对隧道爆破参数进行优化，进而借助ＬＳＤＹＮＡ模拟分析优化前后的爆破参数对爆破振动的影响。结果表明优化后的爆破参数降低了装药量，单位炸药消耗量从１．６２７ｋｇ／ｍ３变为１．０２０ｋｇ／ｍ３降低了３７．３％；模拟分析得知，优化后的爆破参数明显减弱了对围岩和衬砌的振动影响；最后将优化后的爆破参数应用到具体工程实例中，经统计得到炮眼利用率达到９２％，眼痕率达到９４％以上，最大超欠挖值为５０ｍｍ，与模糊多元分析法得到的超欠挖指标的输出值４５ｍｍ基本相同，各爆破效果指标均能满足该工程的实际要求。该工程实例能为其他相关类似工程提供可靠的数据和合理的建议。关键词模糊多元分析；爆破；参数优化；隧道中图分类号Ｕ４５５．６文献标识码Ａ文章编号１００１－４８７Ｘ（２０１７）０２－００６３－０５ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＦｕｚｚｙＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅＡｎａｌｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｉｎＴｕｎｎｅｌＢｌａｓｔｉｎｇＰａｒａｍｅｔｅｒＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＤＡＩＪｕｎ，ＬＩＣｈｕａｎｊｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌａｎｄＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ′ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＸｉ′ａｎ７１００５４，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｂｌａｓｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔ，ｔｈｅｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｎｔｈｅｂｌａｓｔｉｎｇｖｉｂｒａｔｉｏｎｗａｓａｎａｌｙｚｅｄｂｙＬＳＤＹＮＡｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｈａｒｇｅａｍｏｕｎｔ，ａｎｄｔｈｅｕｎｉｔｅｘｐｌｏｓｉｖｅｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｄｅｃｒｅａｓｅｓｆｒｏｍ１．６２７ｋｇ／ｍ３ｔｏ１．０２０ｋｇ／ｍ３，ｗｈｉｃｈｉｓｄｅｃｒｅａｓｅｄｂｙ３７．３２％．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｂｖｉｏｕｓｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｏｆｓｕｒ ｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋａｎｄｌｉｎｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅｒｅ ｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｔｈｅｂｌａｓｔｈｏｌｅｉｓ９２％，ｔｈｅｅｙｅｍａｒｋｒａｔｅｉｓａｂｏｖｅ９４％，ｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｏｖｅｒｕｎ ｄｅｒｄｕｇｖａｌｕｅｉｓ５０ｍｍ，ａｎｄｔｈｅｏｖｅｒｕｎｄｅｒｄｉｇｇｉｎｇｉｎｄｅｘｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｆｕｚｚｙｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅａｎａｌｙｓｉｓＯｆｔｈｅｏｕｔｐｕｔｖａｌｕｅｏｆ４５ｍｍｉｓｂａｓｉｃａｌｌｙｔｈｅｓａｍｅ，ｂｕｔｔｈｅｂｌａｓｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔ．Ｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｅｘａｍｐｌｅｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｒｅｌｉａｂｌｅｄａｔａａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｆｏｒｏｔｈｅｒｒｅｌａｔｅｄｓｉｍｉｌａｒｐｒｏｊｅｃｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｆｕｚｚｙｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅａｎａｌｙｓｉｓ；ｂｌａｓｔｉｎｇ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｔｕｎｎｅｌ收稿日期２０１７－０１－２８作者简介戴俊（１９６４－），男，教授、博士生导师，主要从事隧道工程与爆破理论教学及科研工作，（Ｅｍａｉｌ）６５４５７８６８８＠ｑｑ．ｃｏｍ。通讯作者李传净（１９９０－），男，在读硕士研究生，主要从事隧道工程与爆破理论教学及科研工作，（Ｅｍａｉｌ）６５７７５８２９６＠ｑｑ．ｃｏｍ。基金项目国家自然科学基金资助（５１１７４１５９）随着工程爆破的广泛应用，如在隧道掘进、洞室开挖、矿山开采等工程中的运用，其优越性已普遍得到了认同，为了得到较好爆破效果，需对爆破参数进行优化设计，然而爆破参数的选取受多方面的影响，包括现场地质条件、生产设备以及爆破器材的选择等。为了选取合理的爆破参数，国内外学者已做了万方数据大量爆破参数优化研究，如张建华为改善现阶段爆破生产效果不佳，成本偏高的情况，建立了基于层次分析法和灰色关联分析法的爆破效果评价模型［１］，得到很好的效果；曹胜祥采用ＡＮＳＹＳ／ＬＳＤＹＮＡ软件对大直径深部爆破孔网参数和边界孔装药结构进行模拟研究，确定了不同孔径下最佳的孔网参数和边界孔装药结构［２］；韩新平和鲍学英等建立多层次模糊综合评价模型对爆破方案进行综合评价，并进行了试验验证［３，４］；禹春辉对隧道爆破参数进行了微粒群算法优化［５］；ＴｈｉｅｒｎｏＡｍａｄｏｕＭｏｕｃｔａｒＳｏｗ基于“ｐｕｓｈｉｎｇｗａｌｌ”机理对爆破参数进行了优化和应用［６］；邹宝平和王璞结合灰色理论和ＢＰ神经网络的特长对瓦斯隧道爆破参数进行了优选［７，８］；龙源应用灰色系统局势决策法和目标模糊决策法对洞室爆破参数优化进行了研究［９］；王常红运用层次分析法（ＡＨＰ）综合优化了爆破方案［１０］。这些研究都推动了爆破参数优化的发展。隧道爆破的超欠挖及顶板破坏等一直是前线工作者的难题，其爆破效果及爆后工作量受爆破参数设计的影响，而影响因素的影响程度的大小又随岩石性质和现场条件的不同而异，表现为多样性和复杂性，用单一的线性关系来表示相当不易，所以确定具体的爆破参数来达到最佳爆破效果仍具有一定的难度。以往学者只能确定爆破参数的经验范围值，且只能定性描述之间的关系，具有一定的模糊性。本文借助模糊数学的基本概念和多元综合分析的方法进行模糊分析［１１］，通常情况下，爆破效果与各参数之间表现为多重复合映射关系，且各参数的影响程度亦有主次之分，不尽相同。因此根据模糊多元综合分析理论，可为爆破参数的选取提供有利的依据。１模糊多元分析法原理模糊多元分析法是建立各爆破参数与各爆破效果指标之间的模糊变换关系，其中最佳爆破效果指标可分为六个方面超欠挖、周边眼痕率、炮眼利用率、爆破振动、大块率和顶板破坏程度，如图１所示。图１指标关系Ｆｉｇ．１Ｉｎｄｅｘｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ六个指标受多种爆破参数的影响，而它们之间存在着一定的模糊关系，比如超欠挖和周边眼痕率由周边孔装药量、炮孔间距、最小抵抗线、不耦合系数和微差时间等决定，这些参数对二者的影响程度不同，而且不能同时满足二者的最佳效果。所以需要找到一组同时使二者达到较好效果的爆破参数，模糊多元分析法对各爆破参数赋予不同权重，权重取值由专家通过经验给出，为实现各指标同时达到较好效果提供了可能。其关系如图２所示，其它关系图略。图２关系分析Ｆｉｇ．２Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｎａｌｙｓｉｓ假设Ｃ１、Ｃ２、、Ｃｋ表示为爆破参数，Ｕ表示爆破效果指标。根据已有实例数据资料，将爆破参数和效果指标在经验取值范围内划分几个级，可得到爆破参数及效果指标在经验范围上的模糊向量集。Ｕ＝｛Ｙ１，Ｙ２，，Ｙｎ｝，Ｃ１＝｛Ｘ１１，Ｘ１２，，Ｘ１ｍ｝，Ｃ２＝｛Ｘ２１，Ｘ２２，，Ｘ２ｍ｝，，Ｃｋ＝｛Ｘｋ１，Ｘｋ２，，Ｘｋｍ｝，其中ｎ和ｍ分别代表效果指标数和爆破参数分级数。定义由爆破参数到效果指标之间的模糊映射关系为ＣＵμＡ（Ｃ，Ｕ）［μ（ＸＡｉ，Ｕ）］＝［μｉｊ］ｍｎ（１）式中，μｉｊ＝ｗｉｊ ∑ ｍｉ＝１ｗｉｊ，ｗｉｊ为参数取ｉ级条件下，指标出现ｊ级的样本数，则各爆破参数与效果指标之间的映射关系为ＣＵμＡ（Ｃ，Ｕ）＝ μ（Ｘｋ１，Ｕ） μ（Ｘｋ２，Ｕ）  μ（Ｘｋｍ，Ｕ             ）＝ μｋ１１μｋ１２μｋ１ｎ μｋ２１μｋ２２μｋ２ｎ  μｋｍ１μｋｍ２μｋｍ             ｎ（２）Ａ＝［ａ１，ａ２，，ａｋ］表示爆破参数与效果指标之间的模糊关系，ａｋ＝∑ ｎｊ＝１ ∑ ｍｉ＝１Ｓｗｉｊ，Ｓ是反映爆破参数与效果指标之间相关程度系数，由下式进行确定４６爆破２０１７年６月万方数据ｉ－ｊ＝０，Ｓ＝１，ｉ＝１，，ｍ爆破参数分级数ｉ－ｊ＝１，Ｓ＝０．５，ｊ＝１，，ｎ效果指标分级数ｉ－ｊ＝２，Ｓ＝０．２５ｉ－ｊ＝３，Ｓ＝０在已知爆破参数数据分别落入区间Ｘ１１，Ｘ２１，，ｘＫ１时，得到对应的综合模糊映射关系Ｒ。Ｒ＝ μ（Ｘ１１，Ｕ） μ（Ｘ２１，Ｕ）  μ（Ｘｋ１，Ｕ             ）＝ｒ１１ｒ１２ｒ１ｎｒ２１ｒ２２ｒ２ｎ  ｒｋ１ｒｋ２ｒ             ｋｎ（３）将模糊关系向量Ａ与综合模糊关系Ｒ进行模糊合成运算，得到效果指标各级上的输出值Ｂ。Ａ Ｂ＝Ｂ［ａ１，ａ２，，ａｋ］ ｒ１１ｒ１２ｒ１ｎｒ２１ｒ２２ｒ２ｎ  ｒｋ１ｒｋ２ｒ             ｋｎ＝［ｂ１，ｂ２，，ｂｎ］（４）对Ｂ＝［ｂ１，ｂ２，，ｂｎ］进行归一处理，即得效果指标ｙ各级上的信息权系数Ｂ′ ＝［ｂ′ １，ｂ′ ２，，ｂ′ ｎ］，则效果指标的输出值为Ｙ＝∑ ｎｊ＝１ｂ′ｊ［ｙｊ１，ｙｊ２］＝［ｙ１，ｙ２］。通过调整爆破参数的取值范围，得到最佳输出值，进而找到最佳爆破效果的参数组合。２模拟分析不同参数对爆破效果的影响２．１工程概况金峰隧道地处保康县城关镇，为一座高速公路分离式长隧道，地形起伏较大，植被较发育，地层岩性主要为灰质白云岩、白云质灰岩夹页岩，本文实例选取隧道洞身ＺＫ９９＋２５５～ＺＫ９９＋４５５段，长２００ｍ，围岩级别为Ⅲ级。围岩为中风化灰岩夹页岩，薄中层状结构，岩体较完整，围岩稳定性较好，无地表水体，地下水主要为裂隙水。通过试验可知，岩石的点荷载强度指数大约为２．２９ＭＰａ左右，经过点荷载换算的岩石单轴抗拉强度约为６．０１ＭＰａ左右，换算的岩石单轴抗压强度约为４８．０９ＭＰａ左右。２．２优化过程根据上述工程概况，为建立优化模型，对爆破参数和效果指标进行分级，以图２关系分析求取它们之间的映射关系，其中Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３分别代表超欠挖、爆破振动和炮眼利用率，Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５分别代表周边孔装药量、间距、最小抵抗线、不耦合系数和微差时间，优化作业如表１所示。表１优化作业表Ｔａｂｌｅ１Ｏｐｔｉｍｉｚｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｔａｂｌｅ爆破参数效果指标分级映射关系Ｙ１［０～２００］ｙ＝１００Ｙ２［３０～６０］ｙ＝４５Ｙ２［６５～９５］ｙ＝８０模糊关系向量ＡＣ１Ｘ１３５～３９Ｘ２３９～４２Ｘ３４２～４５２／３１／５０１／３３／５１／３０１／５２／３０．９０Ｃ２Ｘ１３５０～５００Ｘ２５００～６００Ｘ３６００～７００２／２１／２００１／２２／６００４／６０．８５Ｃ３Ｘ１５００～６００Ｘ２６００～７００Ｘ３７００～８００２／３００１／３５／５０００２／２０．９５Ｃ４Ｘ１０．７～０．８Ｘ２０．８～０．９Ｘ３０．９～１．０２／３００１／３２／３１／５０１／３４／５０．９５Ｃ５Ｘ１０．１０～０．１５Ｘ２０．１５～０．２Ｘ３０．２～０．３２／２１／５００３／５００１／５２／２０．８０根据此隧道爆破的实际参数数据，按分级标准将其分别归类，求取对应的单因素模糊变换，将各单因素对应的模糊变换进行合并，即为综合模糊变换Ｒ，将模糊关系向量Ａ与模糊变换Ｒ进行模糊合成运算，求取效果指标上的信息输出Ｂ，以输出信息Ｂ′ 为权系数与对应的区间数向量合成运算（加权平均），得到效果指标区间值输出，区间中点值即为指标点值。爆破开挖的实际参数取值分别为Ｃ１≈４０，Ｃ２≈ ４００，Ｃ３≈６００，Ｃ４≈０．７５，Ｃ５≈０．１２，则综合模糊变换Ｒ，模糊关系向量Ａ为Ｒ＝１／３１／３０２／２００２／３１／３０２／３１／３０２／               ２００，Ａ＝［０．９００．８５０．９５０．９５０．８０］由式（４）可计算Ｂ′ ＝［０．５６０．４４０］，从而得到超欠挖指标的输出值Ｙ１＝４５ｍｍ。同理得到其他指标对应的权重系数和最佳输出值都能很好地满足工程要求。２．３计算模型通过数值模拟的方法，对优化前后的爆破方案的爆破参数进行爆破效果的比较，根据圣维南原理，由ＡＮＳＹＳ／ＬＳＤＹＮＡ建立计算模型如图３所示，有限元模型尺寸为９０ｍ９０ｍ６０ｍ（沿隧道轴向长５６第３４卷第２期戴俊，李传净模糊多元分析法在隧道爆破参数优化中的应用万方数据度为６０ｍ，其中开挖段长度为４０ｍ），建立模型时，按照药量等效的原则只在隧道中间建立一个药包，并采用相同的装药形式，起爆位置设在药包中间［１２］。控制两种不同参数，观测爆破振动的效果，循环进尺设为３ｍ。图３有限元模型Ｆｉｇ．３Ｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔｍｏｄｅｌ２．４沿隧道轴向测点的振动速度分析沿隧道轴向进行测点布置，第一测点距离掌子面２．５ｍ，各测点间隔５ｍ，将各个轴向测点到掌子面的距离和其所对应的峰值振速绘于如下图４中，其中Ｑ１优化前方案的单位炸药消耗量为１．６２７ｋｇ／ｍ３、Ｑ２模糊多元分析法得到的单位炸药消耗量为１．０２０ｋｇ／ｍ３。从图４中可以看出，两条曲线走势大致相同，单位炸药消耗量减少为１．０２０ｋｇ／ｍ３时测点峰值振速明显降低，距掌子面越近，测点峰值振速越大，在掌子面附近测点峰值振速衰减较快，距离掌子面１０ｍ以后峰值振速的走势趋于平缓，在距离掌子面２５ｍ以后质点的速度值均小于５ｃｍ／ｓ，且逐渐趋于稳定。经过对比分分析可以看出，优化后的爆破参数相对于优化前方案既减少了装药量，又减弱了对围岩和衬砌的振动影响。图４轴向测点峰值振速走势图Ｆｉｇ．４Ｐｅａｋｖｅｌｏｃｉｔｙｄｉａｇｒａｍｏｆａｘｉｓｍｅａｓｕｒｉｎｇｐｏｉｎｔ２．５沿隧道环向测点的振动速度分析由图５和图６（ａ）、（ｂ）可知，衬砌等效应力的较大值出现在起拱处和直墙段，由于隧道结构、施加荷载和药包布置具有对称性，故分析衬砌的环向速度时，只在隧道左半边的直墙段、起拱处、拱腰和拱顶处提取四个测点，分别定义为测点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ，且到掌子面的距离为２．５ｍ。图５即为距离掌子面ｄ＝２．５ｍ处沿隧道环向测点布置图。图５环向测点布置图Ｆｉｇ．５Ｒｉｎｇｐｏｉｎｔｌａｙｏｕｔｄｉａｇｒａｍ图６环向测点的振速时程曲线图（ｄ＝２．５ｍ）Ｆｉｇ．６Ｔｉｍｅｈｉｓｔｏｒｙｃｕｒｖｅｓｏｆｓｅｉｓｍｉｃｖｅｌｏｃｉｔｙｏｆｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｔｉａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｏｉｎｔ（ｄ＝２．５ｍ）图６（ａ）给出了单位炸药消耗量为１．６２７ｋｇ／ｍ３（ｄ＝２．５ｍ）时，距离掌子面ｄ＝２．５ｍ处隧道衬砌环向测点的峰值震速曲线图。从图６（ａ）可以看出四条曲线的波动趋势相同，环向测点的最大震速出现在Ｂ点，即衬砌起拱处，其峰值振速为４０ｃｍ／ｓ。图６（ｂ）给出了单位炸药消耗量为１．０２０ｋｇ／ｍ３时，距离掌子面ｄ＝２．５ｍ处隧道衬砌环向测点的振速时６６爆破２０１７年６月万方数据程曲线。从图６（ｂ）可以看出环向测点的最大震速也出现在起拱处，最大振速为１８．９ｃｍ／ｓ。与前者相比，两种工况下测点震速时程曲线的走势大致相同；但药量减少的同时，震速降低了约５２．７％。与等效应力的峰值位置相对应，两种情况下测点震动速度的最大值均出现在起拱位置；且０．０４ｓ以后衬砌的震动速度较小，震动频率减慢。３工程应用实例基于以上模糊多元分析法原理和两组爆破参数对效果指标的影响，可以把该方法应用到实际工程实例中，以金峰公路隧道施工为依托，验证此方法对爆破参数优化的应用。本工程采用优化后的爆破参数组合，即Ｃ１≈４０，Ｃ２≈４００，Ｃ３≈６００，Ｃ４≈０．７５，Ｃ５≈０．１２。根据施工方案，Ⅲ级围岩以下采用光面爆破、全断面开挖，全站仪导向，气腿式风动凿岩机钻孔，非电毫秒雷管引爆，乳胶或２号岩石炸药爆破。设计每循环炮眼深度为３．０～３．５ｍ，循环进尺为３．０～３．２ｍ。得到的全断面钻爆设计图如图７所示，爆破参数如表２所示。图７全断面钻爆设计图Ｆｉｇ．７Ｆｕｌｌｆａｃｅｄｒｉｌｌｉｎｇａｎｄｂｌａｓｔｉｎｇｄｅｓｉｇｎ表２爆破装药参数表Ｔａｂｌｅ２Ｂｌａｓｔｉｎｇｃｈａｒｇｅｐａｒａｍｅｔｅｒｔａｂｌｅ炮眼编号炮眼名称炮眼深／ｍ炮眼间距／ｃｍ炮眼角度炮眼数／个装药量／ｋｇ雷管数／发１掏槽眼３．２５０９０８３．４１８９２扩槽眼３．０６０９０８２．４８９３辅助眼３．０１００９０２９２．０２９３１４辅助眼３．０１００９０２４２．０２４２６５辅助眼３．０１００９０１１２．０１１１２６二圈眼３．０６５９０２４２．２２４２５７周边眼３．１６０外插３３２１．４３５３２３３８底眼３．１８０下插３１５２．２８１５１６合计１４１３０１．８根据现场统计得，炮眼利用率达到９２％，缩短了钻爆时间，加快了施工进度。平均进尺２．９４ｍ，平均每天３个循环，平均日进尺约８．８２ｍ，炮眼眼痕率９４％以上，达到了预期目的。对围岩的扰动也明显减弱，最大超欠挖值为５０ｍｍ，与模糊多元分析法得到的超欠挖指标的输出值Ｙ１＝４５ｍｍ略大，原因是受施工过程误差所致，但总体满足本工程的实际要求。４结语（１）对于隧道爆破参数优化这一类非线性规划问题，传统的数学方法一般难以得到全局的最优解。本文引入模糊多元分析法对爆破参数进行优化，由于模糊多元分析法考虑了多种因素的综合作用，因此，更符合工程实际。（２）优化前后的单位炸药消耗量分别为１．６２７ｋｇ／ｍ３、１．０２０ｋｇ／ｍ３。对优化前后的爆破参数产生的爆破震动进行数值模拟，分别得到了沿隧道轴向测点的峰值振速走势图和环向测点的振速时程曲线图。通过对比分析得出优化后的爆破参数既减少了装药量，又明显减弱了对围岩以及衬砌的振动影响。（３）将优化后的爆破参数运用到金峰隧道工程实际中，其爆破效果总体令人满意。超欠挖得到了显著地控制，其最大超欠挖值为５０ｍｍ，与模糊多元分析法得到的超欠挖输出值相符；孔痕率得到了显著地提高；对围岩的扰动也明显减弱。最终验证了模糊多元分析法对爆破参数优化是切实可行的。（下转第７３页）７６第３４卷第２期戴俊，李传净模糊多元分析法在隧道爆破参数优化中的应用万方数据ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｂｌａｓｔｉｎｇ，２０１３，１（３０）１２２１２５．（ｉｎＣｈｉ ｎｅｓｅ）［４］郭英杰，璩世杰，胡光球．基于ＢＰ神经网络的露天采场爆破振速预测［Ｊ］．现代矿业，２０１６（１）１３１６．［４］ＧＵＯＹｉｎｇｊｉｅ，ＱＵＳｈｉｊｉｅ，ＨＵＧｕａｎｇｑｉｕ．ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｂｌａｓｔｉｎｇｖｉｂｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｏｐｅｎｐｉｔｍｉｎｅ［Ｊ］．ＭｏｄｅｒｎＭｉｎｉｎｇ，２０１６（１）１３１６．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［５］张立明．人工神经网络模型及其应用［Ｍ］．上海复旦大学出版社，１９９２．［６］张德丰．ＭＡＴＬＡＢ神经网络应用设计［Ｍ］．保定机械工业出版社，２００９．［７］王涛，张建华．基于ＢＰ神经网络的微差爆破震动预测研究［Ｊ］．爆破，２０１５，２（３２）１４１１４３．［７］ＷＡＮＧＴａｏ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎｈｕａ．Ｍｉｌｌｉｓｅｃｏｎｄｂｌａｓｔｉｎｇｖｉｂｒａ ｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｂｌａｓｔｉｎｇ，２０１５，２（３２）１４０１４３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［８］段宝鹏，张猛，李俊猛．逐孔起爆震动参数预报的ＢＰ神经网络模型［Ｊ］．爆炸与冲击，２０１０，４（３０）４０１ ４０６．［８］ＤＵＡＮＢａｏｆｕ，ＺＨＡＮＧＭｅｎｇ，ＬＩＪｕｎｍｅｎｇ．ＡＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｆｏｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒｍｈｏｌｅｂｙｈｏｌｅｄｅｔｏｎａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＥｘｐｌｏｓｉｏｎａｎｄＳｈｏｃｋＷａｖｅｓ，２０１０，４（３０）４０１４０６．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［９］ＤＵＡＮＢａｏｆｕ，ＷＡＮＧＸｕｇｕａｎｇ，ＳＯＮＧＪｉｎｑｕａｎ．Ａｎｏｐ ｔｉｍｉｚｉｎｇｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆＰＥＥ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ ｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００４，１１（１）１４．（上接第６７页）参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）［１］张建华，王琪，黄其冲．基于ＡＨＰ和灰色关联分析法的爆破参数优化［Ｊ］．爆破，２０１４，３１（４）７２７５．［１］ＺＨＡＮＧＪｉａｎｈｕａ，ＷＡＮＧＱｉ，ＨＵＡＮＧＪｉｃｈｏｎｇ．Ｏｐｔｉｍｉ ｚａｔｉｏｎｏｆｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｇｒｅｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．Ｂｌａｓ ｔｉｎｇ，２０１４，３１（４）７２７５．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２］曹胜祥，邱贤阳，史秀志．大直径深孔爆破参数优化研究［Ｊ］．有色金属工程，２０１５，５（１）１６０１６４．［２］ＣＡＯＳｈｅｎｇｘｉａｎｇ，ＱＩＵＸｉａｎｙａｎｇ，ＳＨＩＸｉｕｚｈｉ．Ｏｐｔｉｍｉｚａ ｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅｄｉａｍｅｔｅｒｄｅｅｐｈｏｌｅｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓ［Ｊ］．ＮｏｎｆｅｒｒｏｕｓＭｅｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１５，５（１）１６０１６４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［３］韩新平，李世丰．基于层次分析法的露天矿爆破方案模糊综合优选［Ｊ］．爆破，２０１５，３２（４）６４６８．［３］ＨＡＮＸｉｎｐｉｎｇ，ＬＩＳｈｉｆｅｎｇ．Ｆｕｚｚｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｏｐｔｉｍｉ ｚａｔｉｏｎｏｆｏｐｅｎｐｉｔｂｌａｓｔｉｎｇｓｃｈｅｍｅｂａｓｅｄｏｎＡＨＰ［Ｊ］．Ｂｌａｓｔｉｎｇ，２０１５，３２（４）６４６８．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［４］鲍学英，王起才，宫文昌．基于模糊层次分析法的地铁工程施工安全评价［Ｊ］．中国安全生产科学技术，２０１３，９（１）１３６１３９．［４］ＢＡＯＸｕｅｙｉｎｇ，ＷＡＮＧＱｉｃａｉ，ＧＯＮＧＷｅｎｃｈａｎｇ．Ｓｔｕｄｙｏｎｓａｆｅｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｏｆｍｅｔｒｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙａｎａｌｙｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳａｆｅｔｙＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１３，９（１）１３６１３９．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［５］禹春辉，朱传云，翟立新．微粒群算法在隧道爆破参数优化中的应用［Ｊ］．水利与建筑工程学报，２００９，７（３）３０３３．［５］ＹＵＣｈｕｎｈｕｉ，ＺＨＵＣｈｕａｎｙｕｎ，ＺＨＡＩＬｉｘｉｎ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｏｔｕｎｎｅｌｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅ ｔｅｒｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＡｒｃｈｉ ｔｅｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００９，７（３）３０３３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［６］ＴＨＩＥＲＮＯＡｍａｄｏｕＭｏｕｃｔａｒＳｏｗ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄａｐｐｌｉ ｃａｔｉｏｎｏｆｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ“Ｐｕｓｈｉｎｇｗａｌｌ” ｍｅｃｈａｎｉｓｍ［Ｊ］．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１２，１９（１０）８７９８８５．［７］邹宝平，杨建辉，王建秀，等．基于灰色理论与ＢＰ神经网络的特长瓦斯隧道爆破参数优选［Ｊ］．铁道标准设计，２０１５，５９（８）１３１１３５．［７］ＺＯＵＢａｏｐｉｎｇ，ＹＡＮＧＪｉａｎｈｕｉ，ＷＡＮＧＪｉａｎｘｉｕ，ｅｔａｌ．ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｇａｓｔｕｎｎｅｌｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｂａｓｅｄｏｎｇｒａｙｔｈｅｏｒｙａｎｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＲａｉｌｗａｙＳｔａｎｄａｒｄＤｅｓｉｇｎ，２０１５，５９（８）１３１１３５．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［８］王璞，王维锋，徐海波．ＢＰ神经网络在台阶爆破参数优化中的应用［Ｊ］．露天采矿技术，２０１２（３）９９１０６．［８］ＷＡＮＧＰｕ，ＷＡＮＧＷｅｉｆｅｎｇ，ＸＵＨａｉｂｏ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｂｅｎｃｈｂｌａｓｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａ ｔｉｏｎ［Ｊ］．ＯｐｅｎｃａｓｔＭｉｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２（３）９９１０６．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［９］龙源，林吓平，刘强．灰色系统局势决策法在洞室爆破参数优化中的应用研究［Ｊ］．工程爆破，１９９７，３（１）１４．［９］ＬＯＮＧＹｕａｎ，ＬＩＮＨｅｐｉｎｇ，ＬＩＵＪｉａｎｇ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｇｒａｙｓｙｓｔｅｍｓｉｔｕａｔｉｏｎｄｅｃｉｓｉｏｎ 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