CN116663120A - 一种隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，包括：建立隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型并建立隧道爆破三维计算模型；对爆破参数进行正交设计形成正交方案进行数值模拟以获得对地表振速和围岩损伤数值的模拟结果；形成以地表振速和围岩损伤为输入变量，爆破参数为输出变量的训练样本集和测试样本集；对训练样本集进行学习形成GP预测模型；依据现场施工环境，设定施工段地表振速控制值和围岩损伤控制值，基于所建立的GP预测模型，对爆破参数进行确定，根据确定的爆破参数进行隧道爆破施工。本发明能够通过地表振速和围岩损伤的双指标控制方法，实现对爆破参数的控制，进而减小爆破施工对地表建(构)筑物的影响。

Description

一种隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法

技术领域

本发明涉及隧道施工领域，尤其涉及一种用于周边环境及围岩保护的隧道钻爆法施工的振速与损伤双指标爆破控制方法。

背景技术

在隧道施工中，钻爆法作为最常用的施工方法，经济性好、高效得到广泛应用。随着城市地铁工程的发展，城市环境隧道施工临近构筑物的情况日益增多，因为爆破控制当导致的爆破效应灾害不断出现，带来重大经济损失。钻爆法施工爆破参数如果不合理，一方面参数过强将会对施工环境带来振动并造成围岩的过大损伤，另一方面参数过弱可能导致施工进度过慢，所以爆破参数的确定对于爆破控制非常关键。

目前的隧道钻爆法施工爆破参数爆破设计已经比较成熟，但是对于爆破参数的控制方法多限于对爆破振速的限制。即传统爆破控制一般是考虑环境目标的限制振速和萨道夫振速公式来确定爆破的参数。而此种情况下，传统的爆破参数确定方法尚存在以下的不足：

1)多数采用经验公式，没有反映不同地层分层对爆破的影响机理；

2)仅考虑虑了爆破振动对环境构筑物的影响(振速)，没有考虑围岩爆破损伤带来的地层安全性影响，评价指标不全面；

3)对于爆破冲击下围岩损伤的计算缺乏有效的方法。

由以上可知，传统的爆破参数确定方法不能很好地适应城市环境临近构筑物的隧道施工。

发明内容

基于此，为解决现有技术所存在的不足，特提出了一种隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，其特征在于，包括：

S1、建立隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型，以形成不同爆破参数所对应的围岩损伤值；

S2、根据隧道结构设计方案及隧道所处的地质条件进行建模以建立隧道爆破三维计算模型；

S3、基于步骤S1的隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型，调整所述隧道爆破三维计算模型对应爆破参数，在选定范围内对爆破参数进行正交设计，形成正交方案并对所述隧道爆破三维计算模型进行数值模拟以获得对地表振速和围岩损伤数值的模拟结果；所述爆破参数包括炸药密度、装药直径、炮孔直径；

S4、记录所述模拟结果，形成以地表振速和围岩损伤为输入变量，爆破参数为输出变量的训练样本集和测试样本集；

S5、基于GP算法对训练样本集进行学习形成GP预测模型，所述GP预测模型能够获得当前施工地段所对应的爆破参数；

S6、依据现场施工环境，设定施工段地表振速控制值和围岩损伤控制值，基于所建立的GP预测模型，对爆破参数进行确定，根据确定的爆破参数进行隧道爆破施工。

可选的，在其中一个实施例中，所述S1包括：

S11、建立本次爆破参数导致的爆炸冲击损伤变量D_C对应的计算模型，对应的公式如下式(1)；

其中，k、m为系数，为围岩有效泊松比，/>为围岩最大体积拉应变率，ε_v体积拉应变；

S12、建立N_t次爆破累积的爆破累积损伤变量D_L对应的计算模型，对应的公式如下式(2)；

其中，S和T均为材料参数，D_t为N_t次爆破扰动作用下测得断面的损伤值，D_L为N次爆破累积的爆破累积损伤变量；

S13、根据损伤力学理论，建立累积塑性应变的计算方程并计算静态荷载下围岩损伤变量D_H，静态荷载下围岩损伤变量D_H对应的公式如下式(3)，累积塑性应变/>对应的公式如下式(4)，

式中：累积塑性应变阈值为即累积塑性应变产生时有损伤演化；κ为试验所得正常数；

式中：ε_p1、ε_p2、ε_p3分别为三个主应力方向上的主塑性应变；

S14、建立综合损伤变量D_Z对应的计算模型以及爆破作用后岩石损伤效应的本构关系表达式，综合损伤变量D_Z对应的公式如下式(5)；

D_Z＝D_C+D_L+D_H-D_CDL-D_LD_H-D_HD_C+D_CD_LD_H (5)

K＝(1-D_Z)K⁰ (6)

G＝(1-D_Z)G⁰ (7)

式中，K、G分别为损伤后的岩石体积模量和剪切模量；K⁰、G⁰分别为无损状态的岩石体积模量和剪切模量；

爆破作用后岩石损伤效应的本构关系表达式对应的公式如下式(8)

dσ_ij＝Kdε_kkδ_ij+2G de_ij (8)

式中：σ_ij为应力张量；ε_kk为体积应变张量；e_ij为偏应变张量；δ_ij为Kronecker符号。

可选的，在其中一个实施例中，所述S3包括：在大断面隧道施工中，所述选定范围是指炮眼直径取值范围为48～60mm，装药直径取值范围为40～45mm。

可选的，在其中一个实施例中，所述S5中基于GP算法对训练样本集进行学习形成GP预测模型以能够获得当前施工地段所对应的爆破参数的过程包括采用布谷鸟算法对高斯算法的适应度函数中的超参数进行寻优，以获得当前施工地段所对应的爆破参数。

可选的，在其中一个实施例中，所述适应度函数选用平方指数协方差函数，所述平方指数协方差函数对应的公式如下式：

其中x_p和x_q分别为训练样本中的地表振速/围岩损伤和测试样本中的地表振速/围岩损伤，σ_f、J、σ_n均为超参数，其中，J是两个数据点之间的距离相关性，σ_f是局部相关性，σ_n是噪声的标准差，δ_pq是符号函数，当p＝q,δ_pq＝0，否则＝1。

可选的，在其中一个实施例中，所述的布谷鸟算法对预测模型的超参数优化过程以及爆破参数的计算步骤包括：

(1)设定布谷鸟算法计算参数，即鸟巢个数n、最大迭代次数T、发现概率Pa、解的搜索空间维数d；Pa∈[0,1]；

(2)在所述训练样本集中依次从前到后选择r组数据作为训练样本，选择剩余的s组数据作为测试样本；

(3)选用均方根误差函数RMSE函数作为误差评价函数，对应的误差评价函数表达式为：

其中y_i代表第i个达到振速和围岩损伤控制值的数值模拟爆破参数，代表第i个现场达到振速和围岩损伤控制值的现场实际爆破参数；

(4)初始化布谷鸟种群，并将初始化的种群代入到GP预测模型中，根据误差评价函数求出RMSE值，并保留最优的鸟巢方位；

(5)根据全局搜索公式更新布谷鸟种群的位置，并将更新完的布谷鸟的解代入到所述预测模型中进行训练，求出更新后的RMSE值，使所求出的RMSE值与未更新解的RMSE值进行比较，若更新后的RMSE值小于为更新解的RMSE值，则使用更新后解对应的RMSE值替代未更新之前的解，否则解的位置不发生变化，所述全局搜索公式的表达式为

其中，为第t代第k个解，第t代为计算适应度之后保留最优解时的循环次数，α为步长因子，步长因子用于控制随机搜索范围，/>表示点对点乘法，/>为莱维飞行步长。

其中，步长因子α的计算公式为：

莱维随机数Levy(β)的计算公式为：

计算参数Δ的计算公式为：

其中，X_best表示当前最优解；α₀＝0.001*r_max*exp(-r/r_max)，r_max表示最大迭代次数；Δ、μ、v均表示计算参数；μ和v服从标准正态分布；r表示当前迭代次数；

(6)全局更新完成后，进行局部搜索解空间，即每个鸟窝各随机产生一个随机数R，将R与设置好的发现概率P_a作比较，如果R>P_a，则抛弃此鸟巢，并且随机产生一个新的鸟巢，完成局部搜索；

(7)同时对最优解进行迭代终止条件判断，即判断迭代次数是否达到设定的迭代次数或设定的最新误差，否则，则返回(5)继续迭代，直至达到设置的终止条件，并求得此时的超参数σ_f、σ_n、J，将求得地超参数代入到预测模型中进行训练，并输出计算值即输出当前鸟巢位置作为振速的预测值，即振速数据。

实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

与现有技术相比，本发明可以综合考虑爆破参数对围岩损伤和关键点的振速指标的影响，克服了以往方法仅考虑爆破振速的单因素方法。此外，机器学习算法的引入，提高了爆破效果的预测精度，提高了爆破控制的准确性。本发明可以对爆破工程起到了更好的指导作用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为本发明所述实施技术流程步骤示意图；

图2本发明所述布谷鸟算法对预测模型寻优过程流程例图；

图3本发明所述爆破荷载等效施加示意图；

图4本发明所述具体实施例整体数值模拟网格图；

图5本发明所述具体数值模拟隧道网格图；

图6本发明所述实施例中所述预测模型关系图；

图7本发明所述莱维飞行轨迹图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。可以理解，本发明所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一元件称为第二元件，且类似地，可将第二元件为第一元件。第一元件和第二元件两者都是元件，但其不是同一元件。

在本实施例中，特提出了一种隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，该方法的设计思路是：首先建立一种新的围岩爆破损伤的计算模型，来更合理表达隧道施工对围岩造成的损伤，以便于后续步骤能够精确计算不同爆破参数对应的围岩损伤值；然后，建立隧道施工三维数值模型，以装药密度ρ_e、装药直径d_c、炮孔直径d_b爆破参数按照正交设计方案组合，输入模型计算得到围岩损伤值和控制目标振速，形成围岩损伤值和控制目标振速为输入、爆破参数为输出对应的样本，并通过进化GP算法对样本进行学习；最后以控制的围岩损伤值和控制目标振速输入GP算法模型，得到爆破参数。

基于前述设计思路，如图1-7所示，该方法具体包括：

S1、建立隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型，以形成不同爆破参数所对应的围岩损伤值；

S2、根据隧道结构设计方案及隧道所处的地质条件进行建模以建立隧道爆破三维计算模型；

S3、基于步骤S1的隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型，调整所述隧道爆破三维计算模型对应爆破参数，在选定范围内对爆破参数进行正交设计，形成正交方案并对所述隧道爆破三维计算模型进行数值模拟以获得对地表振速和围岩损伤数值的模拟结果；所述爆破参数包括炸药密度、装药直径、炮孔直径；

S4、记录所述模拟结果，形成以地表振速和围岩损伤为输入变量，爆破参数为输出变量的训练样本集和测试样本集；

S5、基于GP算法对训练样本集进行学习形成GP预测模型，所述GP预测模型能够获得当前施工地段所对应的爆破参数；

S6、依据现场施工环境，设定施工段地表振速控制值和围岩损伤控制值，基于所建立的GP预测模型，对爆破参数进行确定，根据确定的爆破参数进行隧道爆破施工。

由以上可知，本发明为了克服传统的爆破参数确定方法不能很好地适应城市环境临近构筑物的隧道施工的现状，本发明通过创建隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型来合理表达隧道施工对围岩造成的损伤，即其公开了一种用综合损伤变量D_Z来表达对围岩造成的损伤的钻爆法隧道施工双指标控制爆破方法，考虑损伤来自三部分：本次爆破参数的爆炸冲击损伤变量D_C,历史多次循环爆破的累积损伤变量D_L和地应力二次调整带来的围岩荷载损伤变量D_H。

具体而言，其中一个实施例，所述S1包括：

S11、建立本次爆破参数导致的爆炸冲击损伤变量D_C对应的计算模型，对应的公式如下式(1)；

其中，k、m为系数，为围岩有效泊松比，/>为围岩最大体积拉应变率，ε_v体积拉应变；

S12、建立N_t次爆破累积的爆破累积损伤变量D_L对应的计算模型，对应的公式如下式(2)；

其中，S和T均为材料参数，D_t为N_t次爆破扰动作用下测得断面的损伤值，D_L为N次爆破累积的爆破累积损伤变量；

S13、根据损伤力学理论，建立累积塑性应变的计算方程并计算静态荷载下围岩损伤变量D_H，静态荷载下围岩损伤变量D_H对应的公式如下式(3)，累积塑性应变/>对应的公式如下式(4)，

式中：累积塑性应变阈值为即累积塑性应变产生时有损伤演化；κ为试验所得正常数,可通过室内试验或反分析求得；

式中：ε_p1、ε_p2、ε_p3分别为三个主应力方向上的主塑性应变；

S14、建立综合损伤变量D_Z对应的计算模型以及爆破作用后岩石损伤效应的本构关系表达式，综合损伤变量D_Z对应的公式如下式(5)；

D_Z＝D_C+D_L+D_H-D_CD_L-D_LD_H-D_HD_C+D_CD_LD_H (5)

K＝(1-D_Z)K⁰ (6)

G＝(1-D_Z)G⁰ (7)

式中，K、G分别为损伤后的岩石体积模量和剪切模量；K⁰、G⁰分别为无损状态的岩石体积模量和剪切模量；

爆破作用后岩石损伤效应的本构关系表达式可由以下增量型的胡克定律,对应的公式如下式(8)

dσ_ij＝Kdε_kkδ_ij+2G de_ij (8)

式中：σ_ij为应力张量；ε_kk为体积应变张量；e_ij为偏应变张量；δ_ij为Kronecker符号。

在具体应用中可以将上述的损伤模型和算法通过LS-DYNA自定义接口输入系统，便于后续的步骤使用用该模型进行计算验证等操作。

具体而言，其中一个实施例，在步骤S2中，所述隧道爆破三维计算模型可以通过ANSYS建立三维数值计算模型。

具体而言，其中一个实施例，在步骤S3中，基于步骤S1的隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型即所述围岩损伤对应的围岩损伤系数参见公式(5)，结合工程经验，采用有限元动力计算分析软件ANSYS/LS-DYNA对所建的模型进行模拟计算，优选的，所述数值模拟应用的数值模拟软件为LS-DYNA，以将动荷载加入到隧道边缘。具体而言，对于岩石单元，采用式(6)、(7)等确定的弹塑性损伤本构关系，本构关系通过编程嵌入LS-DYNA。

具体的，对于炸药单元，炸药起爆后，爆轰产物压力变化由以下方程描述：

P_e＝f_e(t)×P_eo

式中f_e(t)为化学能释放率；c_e为炸药的爆速；S_e,max为炸药单元横截面积的最大值；V_e为炸药单元体积。t₁为炸药的起爆时间，t为当前时间。P_e为炸药爆炸后的膨胀压力，P_eo为爆轰压力；A,B,R1，R2和w为材料常数，V为相对体积；E_e为炸药单元的内能；P_eo前的符号表示压为负，与前文规定一致。

由于装药结构为径向不耦合装药，炸药和孔壁间隙采用空气单元填充，空气状态方程为：

式中，P_air为空气压力，E_air为空气单元内能，C₁和C₂为材料常数。

优选的，在大断面隧道施工中，所述选定范围是指炮眼直径取值范围为48～60mm，装药直径取值范围为40～45mm。

具体而言，其中一个实施例，在步骤S4中，所述GP预测模型，其创建步骤包括：利用GP算法对训练样本进行学习，但由于GP算法所获得的预测模型往往不是最优，本实施例采用布谷鸟算法对高斯算法即GP预测模型的适应度函数中的超参数进行寻优，以获得更优爆破参数；

所述的适应度函数为平方指数协方差函数，所述平方指数协方差函数为：

协方差函数用以度量训练样本和测试样本之间的相似程度，其中x_p和x_q为训练样本中的地表振速/围岩损伤和测试样本中的地表振速/围岩损伤，σ_f、J、σ_n均为超参数，其中，J是两个数据点之间的距离相关性，σ_f是局部相关性，用以控制局部相关性的程度，σ_n是噪声的标准差。δ_pq是符号函数，当p＝q,δ_pq＝0，否则＝1。

所述的布谷鸟算法对预测模型的超参数优化过程以及爆破参数的计算步骤包括：

(1)设定布谷鸟算法计算参数，即鸟巢个数n、最大迭代次数T、发现概率Pa、解的搜索空间维数d；Pa∈[0,1]；

(2)在所述训练样本集中依次从前到后选择r组数据作为训练样本，选择剩余的s组数据作为测试样本；

(3)选用均方根误差函数RMSE函数作为误差评价函数，对应的误差评价函数表达式为：

其中y_i代表第i个达到振速和围岩损伤控制值的数值模拟爆破参数，代表第i个现场达到振速和围岩损伤控制值的现场实际爆破参数；

(4)初始化布谷鸟种群，并将初始化的种群代入到GP预测模型中，根据误差评价函数求出RMSE值，并保留最优的鸟巢方位；

(5)根据全局搜索公式更新布谷鸟种群的位置，并将更新完的布谷鸟的解代入到所述预测模型中进行训练，求出更新后的RMSE值，使所求出的RMSE值与未更新解的RMSE值进行比较，若更新后的RMSE值小于为更新解的RMSE值，则使用更新后解对应的RMSE值替代未更新之前的解，否则解的位置不发生变化，所述全局搜索公式的表达式为

其中，为第t代第k个解，第t代为计算适应度之后保留最优解时的循环次数，α为步长因子，步长因子用于控制随机搜索范围，/>表示点对点乘法，/>为莱维飞行步长。

其中，步长因子α的计算公式为：

莱维随机数Levy(β)的计算公式为：

计算参数Δ的计算公式为：

其中，X_best表示当前最优解；α₀＝0.001*r_max*exp(-r/r_max)，r_max表示最大迭代次数；Δ、μ、v均表示计算参数；μ和v服从标准正态分布；r表示当前迭代次数；具体而言，本实施例中β＝1.5；

(6)全局更新完成后，进行局部搜索解空间，即每个鸟窝各随机产生一个随机数R，将R与设置好的发现概率P_a作比较，如果R>P_a，则抛弃此鸟巢，并且随机产生一个新的鸟巢，完成局部搜索；

(7)同时对最优解进行迭代终止条件判断，即判断迭代次数是否达到设定的迭代次数或设定的最新误差，否则，则返回(5)继续迭代，直至达到设置的终止条件，并求得此时的超参数σ_f、σ_n、J，将求得地超参数代入到预测模型中进行训练，并输出计算值即输出当前鸟巢位置作为振速的预测值，即振速数据。所述振速控制值和损伤控制值根据工程实际情况需要具体设定。

下面以一个具体的施工实施例，进一步说明本发明的设计原理以及具体工作流程。

在青岛地铁嘉陵江路～香江路区间隧道进行爆破施工时，根据在大断面隧道施工中常用的爆破参数范围设定正交方案，包括炸药密度ρ_e、装药直径d_c、炮孔直径d_b，炸药密度1050～1250kg/m³，炮眼直径取值范围为48～60mm，装药直径取值范围为40～45mm；

对于所确定的爆破参数设置三因素四水平正交试验，设置3个试验参数在4水平下的16种组合。将各方案的参数代入到前述数值模型中进行计算，记录隧道周边围岩的杨氏模量，并设置地表的振速监测点，各个参数在数值模型中表现为动荷载的大小，动荷载的计算是基于圣维南原理的等效荷载计算。

计算完成后对监测点的数据进行提取，获得第一种爆破参数组合下的地表振速，并记录动力计算完成后隧道周边围岩的杨氏模量，用前述损伤系数计算公式计算爆破后的围岩损伤，并记录。以此流程获得第一组样本数据。

重复上述流程，依次获得2-16组样本数据。其中，1-12组数据作为训练样本，13-16组数据作为测试样本。

设置具体算法参数，利用布谷鸟算法实现对高斯算法最优参数的选取，设置布谷鸟算法最大迭代次数n＝100，鸟巢被发现概率pa＝0.25，鸟巢数量N＝50。

通过高斯模型对获得的最优超参数进行训练，随机抽取5组计算参数与高斯预测模型预测结果对比如表1所示，由下表数据可知爆破参数最大误差未2.75％，预测误差相对较小，基本可以忽略不计，表明本发明在爆破参数的预测中具有较高的可靠度和精度。

表1

将嘉陵江路～香江路区间隧道需要的地表振速控制值1.5cm/s，和典型区域范围的围岩损伤控制值0.9代入到前述高斯预测模型中，获得所述高斯预测模型输出的爆破参数，作为现场实际爆破参数。

表2

实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

本发明通过地表建筑物振速和围岩损伤的双指标控制方法，实现对爆破参数的控制，进而减小爆破施工对地表建(构)筑物的影响。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，其特征在于，包括：

S1、建立隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型，以形成不同爆破参数所对应的围岩损伤值；

S2、根据隧道结构设计方案及隧道所处的地质条件进行建模以建立隧道爆破三维计算模型；

S3、基于步骤S1的隧道施工围岩爆破综合损伤变量计算模型，调整所述隧道爆破三维计算模型对应爆破参数，在选定范围内对爆破参数进行正交设计，形成正交方案并对所述隧道爆破三维计算模型进行数值模拟以获得对地表振速和围岩损伤数值的模拟结果；所述爆破参数包括炸药密度、装药直径、炮孔直径；

S4、记录所述模拟结果，形成以地表振速和围岩损伤为输入变量，爆破参数为输出变量的训练样本集和测试样本集；

S5、基于GP算法对训练样本集进行学习形成GP预测模型，所述GP预测模型能够获得当前施工地段所对应的爆破参数；

S6、依据现场施工环境，设定施工段地表振速控制值和围岩损伤控制值，基于所建立的GP预测模型，对爆破参数进行确定，根据确定的爆破参数进行隧道爆破施工。

2.根据权利要求1所述的隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，其特征在于，所述S1包括：

S11、建立本次爆破参数导致的爆炸冲击损伤变量D_C对应的计算模型，对应的公式如下式(1)；

其中，k、m为爆破系数，为围岩有效泊松比，/>为围岩最大体积拉应变率，ε_v体积拉应变；

S12、建立N_t次爆破累积的爆破累积损伤变量D_L对应的计算模型，对应的公式如下式(2)；

其中，S和T均为材料参数，D_t为N_t次爆破扰动作用下测得断面的损伤值，D_L为N次爆破累积的爆破累积损伤变量；

S13、根据损伤力学理论，建立累积塑性应变的计算方程并计算静态荷载下围岩损伤变量D_H，静态荷载下围岩损伤变量D_H对应的公式如下式(3)，累积塑性应变/>对应的公式如下式(4)，

式中：累积塑性应变阈值为κ为试验所得正常数；

式中：ε_p1、ε_p2、ε_p3分别为三个主应力方向上的主塑性应变；

S14、建立综合损伤变量D_Z对应的计算模型以及爆破作用后岩石损伤效应的本构关系表达式，综合损伤变量D_Z对应的公式如下式(5)；

D_Z＝D_C+D_L+D_H-D_CD_L-D_LD_H-D_HD_C+D_CD_LD_H (5)

K＝(1-D_Z)K⁰ (6)

G＝(1-D_Z)G⁰ (7)

式中，K、G分别为损伤后的岩石体积模量和剪切模量；K⁰、G⁰分别为无损状态的岩石体积模量和剪切模量；

爆破作用后岩石损伤效应的本构关系表达式对应的公式如下式(8)

dσ_ij＝Kdε_kkδ_ij+2G de_ij (8)

式中：σ_ij为应力张量；ε_kk为体积应变张量；e_ij为偏应变张量；δ_ij为Kronecker符号。

3.根据权利要求1所述的隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，其特征在于，

所述S5中基于GP算法对训练样本集进行学习形成GP预测模型以能够获得当前施工地段所对应的爆破参数的过程包括采用布谷鸟算法对高斯算法的适应度函数中的超参数进行寻优，以获得当前施工地段所对应的爆破参数。

4.根据权利要求3所述的隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，其特征在于，

所述适应度函数选用平方指数协方差函数，所述平方指数协方差函数对应的公式如下式：

其中x_p和x_q分别为训练样本中的地表振速/围岩损伤和测试样本中的地表振速/围岩损伤，σ_f、J、σ_n均为超参数，其中，J是两个数据点之间的距离相关性，σ_f是局部相关性，σ_n是噪声的标准差，δ_pq是符号函数，当p＝q,δ_pq＝0，否则＝1。

5.根据权利要求1所述的隧道施工的振速与损伤双指标控制爆破方法，其特征在于，

所述的布谷鸟算法对预测模型的超参数优化过程以及爆破参数的计算步骤包括：

(1)设定布谷鸟算法计算参数，即鸟巢个数n、最大迭代次数T、发现概率Pa、解的搜索空间维数d；Pa∈[0,1]；

(2)在所述训练样本集中依次从前到后选择r组数据作为训练样本，选择剩余的s组数据作为测试样本；

(3)选用均方根误差函数RMSE函数作为误差评价函数，对应的误差评价函数表达式为：

其中y_i代表第i个达到振速和围岩损伤控制值的数值模拟爆破参数，代表第i个现场达到振速和围岩损伤控制值的现场实际爆破参数；

(4)初始化布谷鸟种群，并将初始化的种群代入到GP预测模型中，根据误差评价函数求出RMSE值，并保留最优的鸟巢方位；

(5)根据全局搜索公式更新布谷鸟种群的位置，并将更新完的布谷鸟的解代入到所述预测模型中进行训练，求出更新后的RMSE值，使所求出的RMSE值与未更新解的RMSE值进行比较，若更新后的RMSE值小于为更新解的RMSE值，则使用更新后解对应的RMSE值替代未更新之前的解，否则解的位置不发生变化，所述全局搜索公式的表达式为

其中，为第t代第k个解，第t代为计算适应度之后保留最优解时的循环次数，α为步长因子，步长因子用于控制随机搜索范围，/>表示点对点乘法，/>为莱维飞行步长。

其中，步长因子α的计算公式为：

莱维随机数Levy(β)的计算公式为：

计算参数Δ的计算公式为：

其中，X_best表示当前最优解；α₀＝0.001*r_max*exp(-r/r_max)，r_max表示最大迭代次数；Δ、μ、v均表示计算参数；μ和v服从标准正态分布；r表示当前迭代次数；

(6)全局更新完成后，进行局部搜索解空间，即每个鸟窝各随机产生一个随机数R，将R与设置好的发现概率P_a作比较，如果R>P_a，则抛弃此鸟巢，并且随机产生一个新的鸟巢，完成局部搜索；

(7)同时对最优解进行迭代终止条件判断，即判断迭代次数是否达到设定的迭代次数或设定的最新误差，否则，则返回(5)继续迭代，直至达到设置的终止条件，并求得此时的超参数σ_f、σ_n、J，将求得地超参数代入到预测模型中进行训练，并输出计算值即输出当前鸟巢位置作为振速的预测值，即振速数据。