• 书名：钻爆法隧道炮孔智能识别与光面爆破参数优化方法

• ISBN：978-7-5240-0300-7

• 出版社：冶金工业出版社有限公司

• 定价：79

• 作者：张万志

• 出版时间：2025-08-29

内容简介

本书围绕我国隧道与地下工程建设中钻爆法开挖的智能化、精细化需求，聚焦光面爆破技术在复杂地质条件下的应用难题，系统研究了隧道炮孔与装药参数的智能优化方法及其工程实践。随着我国“交通强国”、“西部大开发”等战略的推进，隧道建设规模、建设难度不断扩大。采用钻爆法开挖，因传统光面爆破技术缺乏科学性、系统性理论与方法支撑，常导致超欠挖、塌方等问题。为此，本书结合人工智能、机器学习和智能优化算法，提出了钻爆法隧道炮孔智能识别与光面爆破参数优化方法，旨在实现隧道智能化、精细化爆破。

编辑推荐

本书系统地介绍了钻爆法隧道炮孔智能识别和光面爆破控制技术及其工程实践，采用深度学习、现场试验和理论分析相结合的方法，研究了钻爆法隧道炮孔图像智能识别、炮孔与装药参数智能优化方法。全书共分7章，主要内容包括目标检测与光面爆破参数智能优化方法、隧道炮孔目标检测数据库的构建与分类、基于深度神经网络的单个炮孔目标检测方法、基于深度神经网络的分阶段多个炮孔目标检测方法、节理岩体隧道光面爆破参数优化、总结与展望。

本书可供土木工程、地下工程、岩土工程、隧道工程等领域的科研人员、工程技术人员、工程设计人员、工程监测人员阅读，也可供高等院校地下工程、隧道工程、防灾减灾工程、生态学及相关专业的师生参考。

目录

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

2 目标检测与光面爆破参数智能优化方法

2.1 目标检测概念

2.2 目标检测算法

2.2.1 One-stage算法

2.2.2 Two-stage算法

2.3 卷积神经网络

2.3.1 卷积神经网络的结构

2.3.2 卷积神经网络的发展

2.4 隧道光面爆破参数智能优化方法

2.4.1 粒子群优化算法

2.4.2 BP神经网络

3 隧道炮孔目标检测数据库的构建与分类

3.1 工程背景

3.1.1 蟠龙山隧道

3.1.2 海螺峪隧道

3.1.3 寨山隧道

3.1.4 地铁车站隧道

3.1.5 掌子面炮孔分布特点

3.2 炮孔数据集构建

3.2.1 炮孔图像采集

3.2.2 炮孔图像数据集分类

3.2.3 炮孔标签生成

3.3 炮孔图像数据集统计与划分

4 基于深度神经网络的单个炮孔目标检测方法

4.1 轻量级卷积神经网络设计

4.1.1 SqueezeNet网络

4.1.2 SqueezeNet网络的改进

4.2 适用于单个炮孔目标检测的Faster R-CNN方法

4.2.1 图像多尺度输入

4.2.2 自上而下多层特征融合

4.2.3 基于距离约束的NMS炮孔过滤算法

4.2.4 Faster R-CNN模型超参数选取

4.2.5 Faster R-CNN模型总结构

4.3 模型训练

4.3.1 模型训练细节

4.3.2 模型训练步骤

4.4 性能验证与结果分析

4.4.1 评价指标

4.4.2 结果分析

5 基于深度神经网络的分阶段多个炮孔目标检测方法

5.1 深层的ResNet-50残差网络

5.1.1 ResNet-50残差网络模型

5.1.2 ResNet-50残差网络模型的改进

5.2 适用于多个炮孔图像目标检测的Faster R-CNN方法

5.2.1 图像两阶段训练

5.2.2 自上而下多层特征融合

5.2.3 在线困难样本挖掘

5.2.4 基于距离约束的NMS多个炮孔过滤算法

5.2.5 Faster R-CNN模型总结构

5.4 模型训练

5.5 多个炮孔目标检测结果分析

5.5.1 损失收敛曲线

5.5.2 多个炮孔图像目标检测结果

6 节理岩体隧道光面爆破参数优化

6.1 蟠龙山隧道光面爆破现场调研

6.1.1 工程地质情况

6.1.2 试验前隧道光面爆破参数

6.1.3 试验前隧道光面爆破开挖效果

6.2 水平层状岩隧道爆后成型机理分析

6.2.1 爆破动力作用下层状围岩损伤机理

6.2.3 水平层岩隧道开挖断面不同部位成形机理

6.3 蟠龙山隧道光面爆破参数优化及现场试验

6.3.1 隧道光面爆破参数优化

6.3.2 优化后隧道光面爆破开挖效果

6.4 水平层状岩隧道光面爆破参数优化数学模型

6.4.1 数学模型

6.4.2 求解方法

6.4.3 基于PSO-DBP耦合算法的隧道光面爆破参数优化模型

6.4.4 光面爆破参数优化数学模型求解

6.4.5 工程实例分析

7 总结与展望

7.1 结论

7.2展望

参考文献