澳柯玛香海花园爆破震动研究：MATLAB智能预测与影响因素分析

该篇硕士论文主要探讨了基于MATLAB的爆破震动研究以及震动强度的智能预测方法。作者针对大规模或频繁爆破作业引发的安全问题，以澳柯玛香海花园小高层地下车库的爆破开挖振动安全监测项目为例，深入分析了爆破地震波的产生原理、传播特性及其对周边环境的影响。研究的重点在于爆破震动强度的影响因素，特别是通过灰色关联理论对药量、距离和高度差等因素进行了排序，发现最大段药量是影响爆破震动速度峰值、主频和持续时间的关键因素，尽管没有单一的最优因素，但最大段药量被认为是准最优因素。 论文进一步利用最小二乘回归分析方法，确定了地下车库爆破开挖时的经验公式参数，揭示了爆破地震波的传播规律。通过小波分析理论，作者利用MATLAB进行小波包分析，得到了地下车库爆破地震波的频谱特性和能量特性，从而更深入地理解了地震波的复杂动态特性。 最后，论文介绍了BP神经网络在预测领域的优势，论证了其在爆破振动强度预测中的可行性。作者构建了爆破振动速度峰值的BP神经网络模型，并将其应用于实际工程中，通过与实测数据和回归预测结果的对比，证实了BP神经网络预测方法相较于传统回归预测具有更高的准确性和精度。 这篇论文不仅提供了对爆破震动影响因素的深入理解，还展示了MATLAB在数据分析和预测模型建立中的重要作用，以及神经网络技术在解决实际工程问题中的应用价值。这将为爆破工程的振动控制和安全管理提供科学依据和技术支持。