Resumen

La determinación precisa de la vibración del suelo inducida por explosiones tiene una importancia significativa en la protección de las actividades humanas y el entorno circundante. Para evaluar la velocidad pico de partículas resultante de la explosión de una cantera, se propuso un sistema robusto de inteligencia artificial combinado con el algoritmo de enjambre de salpas (SSA) y el proceso Gaussiano (GP), y se utilizó el SSA para encontrar los hiperparámetros óptimos del GP aquí. En este sentido, se seleccionaron 88 conjuntos de datos con 9 variables, incluyendo la relación de altura de banco a carga (H/B) y la relación de espaciamiento a carga (S/B), como variables de entrada, mientras que se midió la velocidad pico de partículas (PPV). Luego, se establecieron un modelo de ANN, un modelo de SVR, un modelo de GP, un modelo de SSA-GP y tres modelos empíricos, y el rendimiento predictivo se evaluó utilizando el error cuadrático medio (RMSE), el coeficiente de determinación (), el valor represent

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Determinación; Vibración del suelo inducida por explosiones; Sistema de inteligencia artificial; Algoritmo de enjambre de salpas; Proceso gaussiano; Velocidad pico de partículas
• Keywords:Determination; Blast-induced ground vibration; Artificial intelligence system; Salp swarm algorithm; Gaussian process; Peak particle velocity