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J-GLOBAL ID：202102221901444490   整理番号：21A0613811

Harris Hawks最適化アルゴリズムに基づく最適化ランダムフォレストモデルを用いた発破誘発地盤振動の効果的評価【JST・京大機械翻訳】

Effective Assessment of Blast-Induced Ground Vibration Using an Optimized Random Forest Model Based on a Harris Hawks Optimization Algorithm

著者 (5件)： Yu Zhi ,  Shi Xiuzhi ,  Zhou Jian ,  Chen Xin ,  Qiu Xianyang
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 4  ページ： 1403  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ほとんどの鉱山は,岩石質量を断片化するための安価で効率的な方法である特性を持っている掘削と発破法を選ぶが,爆風誘発地盤振動は周囲の岩盤と構造を損傷し,欠点である。爆風誘発地盤振動の予測,解析,制御のために,ランダムフォレスト(RF)モデル,Harris hawks最適化(HHO)アルゴリズム,およびモンテカルロシミュレーションアプローチを利用した。137のデータセットから成るデータベースを,中国のTonglvshanオープンキャスト鉱山周辺の異なる位置で採取した。入力変数として7変数を選択し,出力変数としてピーク粒子速度を選択した。最初に,RFモデルとハイブリッドモデル,すなわちHHO-RFモデルを開発して,提案したHHO-RFモデルがより高い予測性能を提供できることを示すために,3つの性能指数によってチェックした予測結果をチェックした。次に,爆風誘発地盤振動は,モンテカルロシミュレーション方式と開発したHHO-RFモデルを使用することによってシミュレーションした。分析の後,平均ピーク粒子速度値は0.98cm/sであり,ピーク粒子速度値は90%の確率で1.95cm/sを超えなかった。本研究の研究結果は,爆風誘導地盤振動を評価し,爆風操作の前に爆風設計を最適化するための簡単で正確な方法と基礎を与えた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  データベース ,  感度解析 ,  *最適化手法 ,  岩石 ,  岩盤 ,  性能指数 ,  鉱山 ,  露天採掘 ,  爆風
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  *地盤振動 ,  ハイブリッドモデル ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 発破による地盤振動 ,  ランダムフォレスト ,  Harris Hawksの最適化 ,  モンテカルロシミュレーション ,  高感度分析

分類 (1件)： 発破  (UA05030K)

引用文献 (73件)：

• Hasanipanah, M.; Monjezi, M.; Shahnazar, A.; Jahed Armaghani, D.; Farazmand, A. Feasibility of indirect determination of blast induced ground vibration based on support vector machine. Meas. J. Int. Meas. Confed. 2015, 75, 289-297.
• Zhang, X.; Nguyen, H.; Bui, X.N.; Tran, Q.H.; Nguyen, D.A.; Bui, D.T.; Moayedi, H. Novel Soft Computing Model for Predicting Blast-Induced Ground Vibration in Open-Pit Mines Based on Particle Swarm Optimization and XGBoost. Nat. Resour. Res. 2019, 1-11.
• Nguyen, H.; Bui, X.-N.; Tran, Q.-H.; Le, T.-Q.; Do, N.-H.; Hoa, L.T.T. Evaluating and predicting blast-induced ground vibration in open-cast mine using ANN: A case study in Vietnam. SN Appl. Sci. 2019, 1, 125.
• Dong, L.; Li, X.; Xu, M.; Li, Q. Comparisons of random forest and Support Vector Machine for predicting blasting vibration characteristic parameters. Procedia Eng. 2011, 26, 1772-1781.
• Monjezi, M.; Ghafurikalajahi, M.; Bahrami, A. Prediction of blast-induced ground vibration using artificial neural networks. Tunn. Undergr. Sp. Technol. 2011, 26, 46-50.

タイトルに関連する用語 (8件)： 最適化アルゴリズム ,  最適化 ,  ランダムフォレスト ,  モデル ,  発破 ,  誘発 ,  地盤振動 ,  評価