基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测.pdf

第3 3 卷第3 期 爆破 V o l 3 3N o 3 2 0 1 6 年9 月B L A S T I N GS e p ．2 0 1 6 d o i 1 0 ．3 9 6 3 ／j ．i s s n ．1 0 0 1 - 4 8 7 X ．2 0 1 6 ．0 3 ．0 2 5 基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测术 周玉纯8 ’“，吴互a , b ，袁青a , b ，马晨阳钆6 中国地质大学 武汉 a ．岩土钻掘与防护教育部工程研究中心．b ．工程学院，武汉4 3 0 0 7 4 摘要以某地下水封洞库爆破工程为研究对象，全面考虑影响爆破振动的各种因素，提出了基于粗糙集 理论的模糊神经网络 R S ．F N N 预测方法进行质点峰值速度和主频率预测。首先采用粗糙集理论获得最优 属性集。然后对实测数据进行模糊处理，建立质．占、峰值速度和主频率的1 2 ．2 5 1R S - F N N 网络预测模型，并与 基于萨道夫斯基经验公式的预测模型进行对比研究。研究结果表明R S - F N N 对质点峰值速度预测要优于 经验公式，同时，R S - F N N 也首次实现了对主频率的预测，为保障工程爆破安全提供了一定的理论指导。 关键词地下洞室群；爆破震动；粗糙集；模糊神经网络；主频率预测 中图分类号T D 2 3 5 ．3文献标识码A文章编号1 0 0 1 4 8 7 X 2 0 1 6 0 3 0 1 2 7 0 5 B l a s t i n gV i b r a t i o nP r e d i c t i o nb a s e do nR o u g h S e t - F u z z yN e u r a lN e t w o r kM e t h o d Z H O UY u ．c h u n 8 ⋯，W UL i 3 ⋯，Y U A NQ i n 9 8 ⋯，M AC h e n y a n 9 8 a ．E n g i n e e r i n gR e s e a r c hC e n t e ro fR o c k s o i lD r i l l i n g E x c a v a t i o na n dP r o t e c t i o n ， M i n i s t r yo fE d u c a t i o n ；b ．F a c u l t ro fE n g i n e e r i n g ，C h i n aU n i v e r s i t yo f G e o s c i e n c e s W u h a n ，W u h a n4 3 0 0 7 4 ，C h i n a A b s t r a c t B a s e do nab l a s t i n ge n g i n e e r i n go fw a t e r - s e a l e du n d e r g r o u n dg a ss t o r a g eg r o t t o s ，t h eR S - F N N R o u g h S e t - F u z z yN e u r a lN e t w o r k p r e d i c t i o nm e t h o di sa d o p t e dt op r e d i c tt h ep e a I 【p a r t i c l ev e l o c i t ya n dp r i n c i p a lf r e q u e n c y o nc o n s i d e r i n gc o m p r e h e n s i v ef a c t o r so fb l a s t i n gv i b r a t i o n ．F i r s t l y ，t h er o u g hs e tt h e o r yi su s e dt oo b t a i n t h eo p t i m a l a t t r i b u t es e t ．T h e n ，t h ef u z z yp r o c e s s i n gi sp e r f o r m e do nm o n i t o r i n gd a t at oe s t a b l i s h t h e1 2 - 2 5 1R S F N Nn e t w o r k p r e d i c t i o nm o d e l sf o rp e a I 【p a r t i c l ev e l o c i t ya n dp r i n c i p a lf r e q u e n c y ．F i n a l l y ，t h ep r e d i c t i o nv a l u e so fR S F N Nm e t h o d a r ec o m p a r e dw 油S o d e v ’Se m p i r i c a lf o r m u l a ．T h er e s u l t ss h o wt h a tt h eR S F N Nm e t h o dt op r e d i c tt h ep e a l 【p a r t i c l e v e l o c i t yi ss u p e r i o rt ot h ee m p i r i c a lf o r m u l a ．M e a n w h i l e ，t h eR S - F N Nm e t h o dr e a l i z e st h ep r e d i c t i o no fp r i n c i p a lf r e q u e n c yf o rt h ef i r s tt i m e ，w h i c hp r o v i d e sc e r t a i nt h e o r e t i c a lg u i d et oe n s u r et h es a f e t yo fb l a s t i n ge n g i n e e r i n g ． K e yw o r d s u n d e r g r o u n dg r o t t o s ；b l a s t i n gv i b r a t i o n ；r o u g hs e t ；缸町n e u r a ln e t w o r k ；p r e d i c t i o no fp r i n c i p a l f r e q u e n c y 爆破振动预测旨在获取爆破地震波作用下建构 筑物的动力响应规律，寻找建筑物的爆破振动安全 判据。大量应用实践表明‘1 ’4 | ，采用经验公式方法 收稿日期2 0 1 6 0 6 1 3 作者简介周玉纯 1 9 9 1 一 ，男，博士研究生，主要从事隧道工程和 岩土工程研究， E m a i l z y c c u g s i n a ．c o r n 。 通讯作者吴立 1 9 6 3 一 。男，教授、博士生导师，从事工程爆破和地 下建筑工程理论技术研究， E m a i l 1 w u c u g ．e d u ．c n 。 基金项目湖北省自然科学基金计划重点项目 2 0 1 3 C F A I1 0 获取的质点峰值速度预测值与实际监测值存在着较 大的误差，而且主频率没有相应的经验公式预测模 型。分析原因，经验公式仅仅考虑了单段最大装药 量、爆源距离和传播介质条件三个因素的影响，而爆 破振动还与一次总装药量、爆源与质点间的高程差、 微差时间、已开挖洞室的爆破振动的隔震效果、起爆 方向等因素有关，质点峰值速度和主频率与这些影 响因素间存在着极为复杂的非线性关系，难以用经 万方数据 爆破2 0 1 6 年9 月 验公式加以准确预测。因此，寻找到一种既有较高 预测精度，又可综合考虑爆破振动受多因素影响的 预测模型显得尤为必要。 1 工程概况 地下水封洞库按东西向平行布设3 条主洞室， 其中北部主洞室长4 5 0m ，南部主洞室长5 0 0m ，中 间主洞室长2 7 0m ，主洞室之间净间距为3 6m ，通过 3 组支洞相连。断面面积为4 7 4 ．7m 2 ，断面形状为 “马蹄形”，洞跨2 3m ，洞高2 5m ，属特大断面，见 图1 。勘察资料表明储库所处地质条件较好，围岩 以微风化黑云母二长花岗岩为主，同时含有少量煌 斑岩和花岗斑岩；其普氏硬度系数．厂 9 ～1 3 ，为坚硬 岩石，岩石密度为2 7 0 0k g ／m 3 ；围岩整体性较好，节 理面局部较发育，以陡倾角为主；根据岩体质量分级 成果，主要为Ⅱ、Ⅲ级围岩。 4 5 0 北部主洞室 间主洞室 翟 南部主洞室 5 4 3 2 1 8 2 霆 图1 地下水封洞库爆破开挖与振动监测点布置 单位m F i g ．1 W a t e r s e a l e du n d e r g r o u n dg a ss t o r a g eg r o t t o u n i t m 2 爆破振动监测 2 ．1 监测方案 本次爆破振动监测仪器采用T C - 4 8 5 0 智能爆破 测振仪，其三轴向振动速度传感功能中能实现爆破 振动速度水平径向分量、水平切向分量和垂直分量 三通道并行采集与三矢量合成分析，同时频谱分析 功能可以自动绘制振动频率曲线。 测点按照近密 间距为5 1 0I T I 远疏 间距为 1 5 ～2 5i n 的原则，沿着洞室轴线方向，于已开挖断 面拱脚处布置。同时，为避免爆破过程中产生的飞 石砸坏仪器，最近的监测点与爆源间的距离应大于 3 0i n 。考虑爆破对邻近洞室的影响，在监测点1 处 沿与洞室轴线的垂直方向分别布置监测点6 ～9 ，其 中监测点6 、8 位于洞室迎爆侧边墙上，监测点7 、9 位于洞室背爆侧边墙上。具体监测点布置方式如图 1 所示。 2 ．2 监测结果 每次爆破开挖过程中均采用上述的监测方案进 行爆破振动监测，建立了丰富的监测数据库，为爆破 地震波作用下地下洞室群围岩动态响应规律研究和 稳定性分析提供了可靠的实践依据。选取其中3 6 组数据作为研究样本，样本数据源于文献[ 5 ] 。 3 粗糙集模糊神经网络预测 3 ．1 爆破振动预测模型 一个准确的爆破振动预测模型应能够准确地描 述与爆破振动最直接相关的各种因素。利用粗糙集 理论，将爆破振动数据进行属性约简，剔除那些与决 策信息不相关的属性，简化输入变量，从而缩小模糊 神经网络的搜索空间，并对与爆破振动直接相关的 条件进行重要性排队，改善其预测精度和计算速度。 R S ．F N N 预测模型如图2 所示。 鹅鬻H 僦H 燃H 嚣薷 璎擀H 弱鬈H 建端州NH 鬻攒 图2R S F N N 预测模型 F i g ．2 R S - F N Np r e d i c t i o nm o d e l 3 ．2 爆破振动监测数据约简集计算 1 连续属性离散化及决策 粗糙集适用于对离散数据的约简处理，而对于 爆破振动连续属性的监测数据，采用．s 方法离散处 理MJ 。原始数据的条件属性为{ 单段最大装药量， 爆源距离，传播介质条件，总装药量，高程差，微差时 间，已开挖洞室对爆破地震波的减震作用，起爆方 向} ，为简化属性表述，用口、b 、c 、d 、e 工g 、h 代替上 述条件属性。决策属性为{ 质点峰值速度，主频 率} ，亦可用戈、Y 代替。根据原始数据的数据范围长 度和S 方法中三个评价值数据量均衡性要求，将各 属性的属性值按区间划分，具体的属性值规则如表 1 所示。 表1 原始数据连续属性离散化规则 T a b l elD i s c r e t i z a t i o nr u l e so fc o n t i n u o u sa t t r i b u t e sa b o u tt h ei n i t i a ld a t a 万方数据 第3 3 卷第3 期 周玉纯，吴立，袁青，等基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测 1 2 9 2 属性约简 爆破振动各影响因素对质点峰值速度和主频率 的影响程度存在着较大差异，既包含有对起着主导 作用的因素，也包含影响甚微的因素。而爆破振动 分析的本质是采用快速且精确的方法，获得具有工 程实践参考价值的爆破振动动力响应规律，因此分 析过程中仅需要保留主导因素，对输人数据进行合 理约简，达到提高分析速度的目的。 粗糙集理论定义一个决策表可以表示为一个四 元组S S U ，A ，y ，， 1 式中∥表示论域；A M U N ，A 表示属性集，肘表示 条件属性集，Ⅳ表示决策属性集；V u K ，E 表示属 性t 的值域；F 表示信息函数。 另外，对于任意两个属性集P 和Q ，若p c _ Q 且 P 是独立属性集，当存i n d P i n d Q 时，则称P 是Q 的属性约简集。 决策属性n 关于条件属性m 的正域满足如下 关系 p o s 。 n 。，_ ，，{ M m } 2 同时，决策属性n 对条件属性m 的依赖度有如 下计算公式 y 小， 耳掣 ㈤ 式中，IJ 表示各域的基数。 因属性约简问题属于N P 完全问题，因此在粗 糙集理论约简中引入遗传算法，达到属性最优化约 简，具体算法步骤如下【7 o S t e p l 计算出各决策属性n 关于条件属性m 的依赖度y 。 n 。 S t e p 2逐一去掉属性m i ，M { m I ，m 2 ，⋯， m i } ，r e d u c t M M 一{ 仉} 表示M 的约简集，若 y 礼。州 ，1 y ， n ，则计算终止。若7 r e d u 。州 n ≠ 7 ， n ，则进行S t e p 3 。 S t e p 3依据染色体编码技术，采用长度为Z 的 二进制字符串{ 0 ，1 } 来表示每个个体编码，2 为条件 属性的个数 f ≤8 ，1 代表个体中包含此条件属性， 0 代表不包含。个体的适应度定义为F r f f ， ／z 7 。 n ，式中，f ，表示染色体r 中属性编码为l 的个数。随机产生P o p s i z e 个长度为IM I 剩余条 件属性个数 的二进制字符串个体组成初始种群， P o p _ s i z e 2 ⅢI 。计算其中每个个体的适应度。 S t e p 4 采用轮盘赌策略选择个体，依据交叉概 率p c 和变异概率p 。形成新一代种群，p 。代表在2 个 个体交叉点处交换部分染色体的概率，P 。代表反转 某位等位属性编码值的概率。计算新一代种群的每 个个体的适应度。 S t e p 5 依据最优保存策略保存最优个体，并将 最优个体复制到下一代种群中。 S t e p 6如果连续3 代最优个体的适应值不再 变化或者迭代步数达到最大代数M a x _ g e n ，则终止 计算并输出最优个体，否则跳转至S t e p 4 继续计算。 取P 。 0 ．7 ，P 。 0 ．0 1 ，M a x _ g e n 1 2 0 ，获得关于 决策属性X 的最优属性约简个体为{ 1 ，1 ，1 ，0 ，1 ，0 ， l ，1 } ，即条件属性{ 单段最大装药量，爆源距离，传 播介质条件，高程差，已开挖洞室对爆破地震波的减 震作用，起爆方向} 为决策属性{ 质点峰值速度} 的 必要因素；关于决策属性Y 的最优属性约简个体为 { 1 ，1 ，1 ，0 ，1 ，l ，1 ，0 } ，即条件属性{ 单段最大装药 量，爆源距离，传播介质条件，高程差，微差时间，已 开挖洞室对爆破地震波的减震作用} 为决策属性{ 主 频率} 的必要因素。保留必要属性后即可分别获得关 于质点峰值速度和主频率的最优属性约简集。 3 ．3 建立I 峪- F N N 模型 根据上述属性约简分析，爆破振动主要影响因 素包括单段最大装药量，爆源距离，传播介质条件， 高程差，微差时间，已开挖洞室对爆破地震波的减震 作用，起爆方向。在爆破振动实测数据中单段最大 装药量，爆源距离，高程差，质点峰值速度和主频率 等五个属性值可以直接测得，因此仅需进行归一化 处理即可用于神经网络分析。选用级差规格化方法 进行数据的归一化处理。 而由于传播介质条件，微差时间，已开挖洞室对 爆破地震波的减震作用，起爆方向等四个属性值具 有模糊性，需要对其进行模糊化处理方可用于神经 网络分析。传播介质条件可以分为好、一般、差三个 等级，微差时间可以分为短、一般、长，已开挖洞室对 爆破地震波的减震作用可以分为显著、一般、微弱， 起爆方向可以分为正向、斜交、反向，对应于各模糊 等级采用三角形隶属度函数对各属性值进行模糊化 处理。质点峰值速度的R S F N N 模型构建如图3 所 示。主频率也为类似的模型。 3 ．4R S - F N N 网络训练 上述的R S F N N 网络中的模糊层、隐含层和输 出层组成了结构形式为1 2 - 2 5 ．1 的三层B P 神经网 络。利用M a t l a b 中强大的神经网络设计功能构建 此B P 神经网络，其输人层的神经元传递函数采用5 型对数函数l o g s i g ，中间层的神经元传递函数采用| s 型正切函数t a n s i g ，网络训练函数采用t r a i n g d x 动量 及自适应l r B P 梯度下降法G r a d i e n tD e s c e n tw i t hM o 万方数据 1 3 0 爆破2 0 1 6 年9 月 m e n t u m A d a p t i v eL R 。选取实测数据中前2 6 组 数据为训练样本，后1 0 组数据为检验样本。根据网 络输出指标的实际工程精度要求和网络训练时间的 限制，设定训练次数为3 0 0 次，训练目标为0 ．0 0 5 ， 训练速率为0 ．1 。 输入层模糊层隐含层输出层 图3 质点峰值速度的R S ．F N N 拓扑结构模型 F i g ．3 R S - F N Nt o p o l o g ym o d e lo fp e a kp a r t i c l ev e l o c i t y 质点峰值速度与主频率的R S F N N 网络分别经 过1 9 2 次和8 5 次训练后能满足网络误差的要求。 为了检验训练后的R S ．F N N 网络是否可以用于爆破 振动预测分析，将包含1 0 组数据的检验样本代入网 络，采用s i m 函数输出计算结果，最后采用反模糊化 方法获得R S F N N 网络预测数据，如表2 所示。 3 ．5 预测结果及分析 将R S ．F N N 网络预测数据与实测数据进行对比 分析，并将质点峰值速度与基于萨道夫斯基经验公 式的预测结果进行对照【8J ，评价R S ．F N N 网络的预 测性能，分析结果如表2 和图4 所示。 表2 和图4 表明，采用R S F N N 网络进行爆破 质点峰值速度和主频率预测分析，其预测值与实测 值间吻合较好，质点峰值速度的平均误差为7 ．2 ％， 主频率的平均误差为3 ．9 ％，其预测精度符合工程 实际的要求。同时，萨道夫斯基经验公式预测质点 峰值速度结果表明，其平均误差达到了1 9 ．1 ％，主 要原因是萨道夫斯基经验公式是基于大量常见的相 对简单地爆破工程监测数据总结归纳而来，对于复 杂地下洞室群爆破振动监测来说，其考虑的主要影 响因素太少，预测成果难以直接应用于工程实际。 表2R S - F N N 网络预测结果与经验公式预测结果对照 T a b l e2C o m p a r a t i v ea n a l y s i sr e s u l t so fm o n i t o r i n g 。R S F N Na n dS o d e v ’se m p i f i c a lf o r m u l a 图4R S ．F N N 网络与经验公式预测相对误差曲线 F i g ．4 R e l a t i v ee r r o rc u r v e so fS o d e v ’se m p i f i e M f o r m u l aa n dR S F N Nn e t w o r k 4 结论 1 由于爆破条件的模糊性，使得与爆破相关 的影响因素存在着很大的不确定性，同时也会产生 大量的伪数据。采用粗糙集理论能够准确地剔除伪 数据和约简次要属性，获得最优属性集，并结合模糊 神经网络进行分析，实现对质点峰值速度和主频率 的准确预测。 2 本工程影响因素主要包括单段最大装药 量、爆源距离、传播介质条件、高程差、微差时间、已 万方数据 第3 3 卷第3 期周玉纯，吴立，袁青，等基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测 1 3 1 开挖洞室对爆破地震波的减震作用、起爆方向。采 用归一化和模糊化手段对实测数据进行模糊处理， 建立了质点峰值速度和主频率的1 2 - 2 5 - 1 的R S F N N 网络模型。 3 对比研究结果表明，R S - F N N 网络预测精度 远高于萨道夫斯基经验公式的预测精度，因此，采用 R S ．F N N 网络进行质点峰值速度预测要优于经验公 式。同时，R S ．F N N 也首次实现了对主频率的预测， 为保障工程爆破安全提供了一定的理论指导。 [ 2 ] [ 2 ] [ 3 ] 参考文献 R e f e r e n c e s 史秀志，陈新，史采星，等．基于G E P 的爆破峰值速 度预测模型[ J ] ．振动与冲击，2 0 1 5 ，3 4 1 0 9 5 - 9 9 ． S H IX i u z h i ，C H E NX i n ，S H IC a i - x i n g ，e ta 1 ．P r e d i c t i o n m o d e lf o rb l a s t i n g - v i b r a t i o n - p e a k - s p e e db a s e do nG E P [ J ] ．J o u r n a lo fV i b r a t i o na n dS h o c k ，2 0 1 5 ，3 4 1 0 9 5 - 9 9 ． i nC h i n e s e 杨年华，张乐．爆破振动波叠加数值预测方法[ J ] ． 爆炸与冲击，2 0 1 5 ，3 2 1 8 4 - 9 0 ． Y A N GN i a n - h u a ，Z H A N GL e ．B l a s t i n gv i b r a t i o nw a v e f o r m p r e d i c t i o nm e t h o db a s e do ns u p e r p o s i t i o np r i n c i p l e [ J ] ． E x p l o s i o na n dS h o c kW a v e s ，2 0 1 5 ，3 2 1 8 4 - 9 0 ． i n C h i n e s e 赵华兵，龙源，宋克健，等．爆破振动速度预测方法 及其影响因素[ J ] ．工程爆破，2 0 1 2 ，2 6 1 8 2 4 - 2 7 ． Z H A OH u a - b i n g ，L O N GY u a n ，S O N GK e - j i a n ，e ta 1 ．P r e - d i c t i v em e t h o d sa n di n f l u e n c ef a c t o r so fb l a s t i n gv i b r a t i o n v e l o c i t y [ J ] ．E n g i n e e r i n gB l a s t i n g ，2 0 1 2 ，2 6 1 8 2 4 - 2 7 ． i nC h i n e s e 费鸿禄，张龙飞，杨智广．拆除爆破塌落振动频率预测 及其回归分析[ J ] ．爆破，2 0 1 4 ，3 1 3 2 8 - 3 1 ． F E IH o n g - h ，Z H A N GL o n g - f e i ，Y A N GZ h i - g u a n g ．F o r e - c a s to fc o l l a p s i n gv i b r a t i o nf r e q u e n c yo fd e m o l i t i o nb i a s - t i n ga n d i t s r e g r e s s i o na n a l y s i s [ J ] ．B l a s t i n g ，2 0 1 4 ， 3 1 3 2 8 - 3 1 ． i nC h i n e s e Y U A NQ i n g ，w uL i ，Z U OQ i n g - j u n ，e ta 1 ．P e a kp a r t i c l e v e l o c i t ya n dp r i n c i p a lf r e q u e n c yp r e d i c t i o nb a s e do nR S - F N Nc o m p r e h e n s i o nm e t h o df o rb l a s t i n gf i b r a t i o n [ J ] ．E l e c t r o n i cJ o u m a lo fG e o t e c h n i c a l E n g i n e e r i n g ，2 0 1 4 ， 1 9 S 2 1 0 0 4 3 1 0 0 5 6 ． P A W I ．A KZ ，G R Z Y M A L A B U S S EJ ，S 姗N S ⅪR ．R o u g h s e t s [ J ] ．C o m m u n i c a t i o n so f t h eA C M ，1 9 9 5 ，3 8 1 1 8 9 - 9 5 ． 刘斌，陈钉均．基于粗糙集和遗传算法的道路交通 事故分析[ J ] ．兰州交通大学学报，2 0 1 0 ，2 9 1 6 9 - 7 1 ． L I UB i n ，C H E ND i n g - j u n ．A n a l y s i so ft h ea c c i d e n t sb a s e d o nr o u g hs e tt h e o r ya n dg e n e t i ca l g o r i t h m [ J ] ．J o u r n a lo f L a nZ h o uJ i a o t o n gU n i v e r s i t y ，2 0 1 0 ，2 9 1 6 9 - 7 1 ． i n C h i n e s e 中华人民共和国国家标准编写组．G B 6 7 2 2 - - 2 0 1 4 爆破 安全规程[ S ] ．北京中国标准出版社，2 0 1 5 ． 上接第8 0 页 [ 4 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 5 ] [ 6 ] 谢先启，孙金山，贾永胜，等．1 9 层框一剪结构楼房双 向折叠爆破数值模拟[ J ] ．工程爆破，2 0 0 8 ，1 4 4 2 0 ．2 4 ． X I EX i a n - q i ，S U NJ i n - s h a n ，J I AY o n g - s h e n g ，e ta 1 ．N u m e r i c a ls i m u l a t i o no fb i d i r e c t i o n a lf o l d e db l a s t i n gd e m o l i - t i o n o fa 1 9 s t o r e yf r a m e s h e a rw a l l s t r u c t u r e b u i l d i n g [ J ] ．E n g i n e e r i n gB l a s t i n g ，2 0 0 8 ，1 4 4 2 0 - 2 4 ． i nC h i - n e s e 汪浩，徐建勇．上海长征医院1 6 层病房大楼爆破拆 除[ J ] ．工程爆破，1 9 9 9 ，5 4 3 0 - 3 5 ． W A N GH a o ，X UJ i a n y o n g ．D e m o l i t i o nb l a s t i n go fas i x - t e e n - s t o r e yw a r db u i l d i n gi nt h eC h a n g z h e n gh o s p i t a li n s h a n g h a i [ J ] ．E n g i n e e r i n gB l a s t i n g ，1 9 9 9 ，5 4 3 0 - 3 5 ． i nC h i n e s e 周凤仪，陈隆，胡少愚．九层框架楼房的双向折叠爆 破[ J ] ．采矿技术，2 0 1 4 ，1 4 5 1 0 8 ．1 1 0 ． [ 6 ] [ 7 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 8 ] Z H O UF e n g - y i ，C H E NL o n g ，H US h a o y u ．F o l d e db l a s t i n g d e m o l i t i o no fa9 - s t o r e yf r a m es t r u c t u r eb u i l d i n g [ J ] ．M i n i n gT e c h n o l o g y ，2 0 1 4 ，1 4 5 1 0 8 1 1 0 ． i nC h i n e s e 李晓杰，齐凯文，闫鸿浩，等．金马大厦折叠爆破拆除 塌落与爆破振动分析[ J ] ．工程爆破，2 0 1 2 ，1 8 2 6 0 ． 6 5 ． L IX i a o - j i e ，Q IK a i w e n ，Y A NH o n g h a o ，e ta 1 ．A n a l y s i so f c o l l a p s ev i b r a t i o na n db l a s t i n gv i b r a t i o ni nf o l d i n gb l a s t i n g d e m o l i t i o no fJ i n m ab u i l d i n g [ J ] ．E n g i n e e r i n gB l a s t i n g ， 2 0 1 2 ，1 8 2 6 0 - 6 5 ． i nC h i n e s e 辛振坤，泮红星，骆利锋，等．1 8 层大厦双向三次折叠 控制爆破技术[ J ] ．工程爆破，2 0 1 5 ，2 1 4 3 3 ．3 6 ． X I NZ h e n - k u n ，P A NH o n g - x i n g ，L U OL i - f e n g ，e ta 1 ．T h e c o n t r o l l e db l a s t i n gt e c h n o l o g yi nb i d i r e c t i o n - 3 - t i m e s - f o l d i n go f1 8 - s t o r e yb u i l d i n g [ J ] ．E n g i n e e r i n gB l a s t i n g ，2 0 1 5 ， 2 1 4 3 3 - 3 6 ． i nC h i n e s e 1 J - 1 J 1 J 1 J 1{1J b 心 H b № 口 一 眵 万方数据