基于GOA-DBN混合智能优化模型的隧道光面爆破参数设计与应用
查 鹏1，户若琪2*，李 崇1，卜鑫磊1，熊启森2
(1. 中铁建大桥工程局集团第三工程有限公司，辽宁 沈阳 110043; 2. 西安建筑科技大学 土木工程学院，陕西 西安 710055)
摘 要： 目前隧道开挖以爆破为主，但现有设计方法仍以经验公式和传统CAD绘图为主，存在设计精度有限、效率不高、爆破成型效果差等问题，易引发严重的超欠挖现象。为有效应对上述挑战，将光面爆破技术与智能优化方法相融合，构建并开发了一套基于Visual Basic6.0编程语言与MySQL数据库的隧道光面爆破智能设计系统。系统覆盖从隧道参数输入到爆破方案输出的全流程设计，借助MySQL数据库引入威箐隧道工程信息，融合蝗虫优化算法(GOA)与深度置信网络(DBN)构建混合智能优化模型，实现爆破参数的自动优化与智能匹配，最终系统可生成最优爆破设计方案，为隧道施工提供一套高效、精准的智能化爆破设计方案。
关键词： 爆破智能设计; 决策树推理; 蝗虫优化算法; 深度置信网络; 爆破方案
基金项目： 中国铁建大桥工程局集团有限公司科技创新项目(No. DQJ-2013-B04)
引文格式： 查鹏，户若琪，李崇，等. 基于GOA-DBN混合智能优化模型的隧道光面爆破参数设计与应用[J]. 市政技术，2026，44(4)：139-149，159. (ZHA P，HU R Q，LI C，et al. Design and application of tunnel smooth blasting parameters based on GOA-DBN hybrid intelligent optimization model[J]. Journal of municipal technology，2026，44(4)：139-149，159.)