• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.485-492
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• 2005

Since blast-induced vibration may cause serious problem to the rock mass as well as the nearby structures, the prediction of blast-induced vibration and the stability evaluation must be performed before blasting activities. Dynamic analysis has been Increased recently in order to analyze the effect of the blast-induced vibration. Most of the previous studies, however, were based on the continuum analysis unable to consider rock joints which significantly affect the wave propagation and attenuation characteristics. They also adopted pressure curves estimated by theoretical or empirical equations as input detonation load, thus there were very difficult to reflect the characteristics of propagating media. In this study, therefore, we suggested a discontinuum dynamic analysis technique which uses velocity waveform obtained from a test blast as an input detonation load. A distinct element program, UDEC was used to consider the effect of rock joints. In order to verify the validity of proposed method, the test blast was simulated. The predicted results from the proposed method showed a good agreement with the measured vibration data from the test blast Through the dynamic numerical modelling on the planned road tunnel and slope, we evaluated the effect of blast-induced vibration and the stability of rock slope.

• 한국가스학회지
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• 제5권2호
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• pp.30-35
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• 2001

현재 운용중인 가스배관은 다양한 건설진동에 의하여 영향을 받고 있다. 특히 지하철 공사 및 도로공사 시에는 건설장비의 사용, 대형차량의 통행 및 발파 등으로 인해 발생되는 건설진동이 가스관에 큰 영향을 미친다. 매설가스관의 경우는 매설된 위치와 근접한 곳에서 시행되는 발파로 인한 진동영향이 큰 상태이며 노출가스관의 경우는 차량진동에 대하여 가장 크게 영향을 받고 있다. 본 논문에서는 가스배관 주변에서 발생하는 건설진동을 측정, 분석함으로써 건설진동에 의한 가스배관의 진동을 손쉽게 예측할 수 있는 가스관 진동예측 프로그램을 소개하였다. 이 프로그램은 가스관의 진동을 예측하는 소프트웨어로 기존의 신뢰성 분석된 경험식과 유한요소해석을 통한 구조해석 결과를 이용하여 매설 및 노출 가스관에서의 진동치를 현장조건에 따라 예측할 수 있고, 측정된 진동데이터를 데이터베이스화 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 또한 현장에서 발파진동을 측정하여 발파진동추정식을 산정하고, 지발당 허용장약량을 나타내는 그래프를 자동으로 형성할 수 있는 기능을 가지고 있다. 따라서 현장 근무자가 손쉽게 가스관 주변에서 진동을 예측하여 가스관의 안전성을 평가할 수 있다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제15권12호
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• pp.1389-1397
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• 2005

Since blast-induced vibration may cause serious problem to the rock mass as well as the nearby structures, the prediction of blast-induced nitration and the stability evaluation must be performed before blasting activities. Dynamic analysis has been increased recently in order to analyze the effect of the blast-Induced vibration. Most of the previous studies, however, were based on the continuum analysis unable to consider rock joints which significantly affect the wave propagation and attenuation characteristics. They also adopted pressure corves estimated tv theoretical or empirical equations as input detonation load, thus there were very difficult to reflect the characteristics of propagating media. In this study, therefore, we suggested a dynamic distinct element analysis technique which uses velocity waveform obtained from a test blast as an input detonation load. A distinct element program, UDEC was used to consider the effect of rock joints. In order to verify the validity of proposed method, the test blast was simulated. The predicted results from the proposed method showed a good agreement with the measured vibration data from the test blast. Through the dynamic numerical modelling on the planned road tunnel and slope, we evaluated the effect of blast-induced nitration and the stability of rock slope.

• 화약ㆍ발파
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• 제38권4호
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• pp.16-25
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• 2020

터널 발파 굴착 시 발생되는 진동을 저감시키기 위해 사용되는 MSP(Multi-setting smart-investigation of the ground and pre-large hole boring method) 공법은 1회 천공 시 수평방향으로 50m에 달하는 장거리를 천공하기 때문에 고 중량 해머비트와 롯드의 일방향 회전으로 롯드의 처짐과 우향 현상이 동반된다. 이는 전문가의 경험과 시공 이력을 바탕으로 가변적인 세팅을 통해 일부 보정되고 있다. 그러나 암반 특성, 장비 상태, 경험 부족 등은 목표 지점으로부터 천공 오차를 발생시키는 원인이 되며, 큰 이격 오차 발생 시 재시공으로 인한 공기 증가와 경제적 손실이 발생된다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 상황별 천공 장비의 최적 세팅조건 산정 모델을 개발하였으며, 학습 과정에서 발생 가능한 과적합 문제를 방지하기 위해 dropout, early stopping, pre-training 기법들을 사용하여 향상된 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 대구경 천공 장비의 상황별 초기세팅 산정 모델 개발의 높은 가능성을 확인했으며, 지속적인 데이터 수집과 다양한 인자들의 추가 학습을 통해 최적화된 세팅 가이드라인을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제24권1호
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• pp.97-109
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• 2014

본 연구는 현재 제품화 되고 있는 뇌관의 지연시차인 20, 25 ms의 지연시차와 기폭위치(정기폭, 중간기폭, 역기폭)에 따라 발파에 의한 지반진동의 전파특성을 파악하기 위해 공간격, 저항선, 천공장 그리고 장약량을 달리하여 총 4회의 시험발파를 실시하여 지반진동 예측식을 도출하였다. 도출된 평균 지반진동 예측식을 통해 지연시차와 기폭위치에 따른 최대입자속도의 노모그램 분석을 통해 진동특성을 규명하였고, 국토교통부의 "도로공사 노천발파 설계 시공 지침 및 요령"에 제시된 표준발파공법의 공법별 경계 기준 장약량인 0.5, 1.6, 5, 15 kg을 적용하여 진동중가율을 비교분석하였다. 그리하여 장약량에 따라 진동제어에 유리한 발파방법을 제안하여 발파설계의 인자로 사용할 수 있도록 하였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권2호
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• pp.143-153
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• 2024

TBM 공법은 발파 공법에 비해 굴착 중 소음과 진동 수준이 낮고, 안정성이 높은 터널 굴착 공법이며, 전세계적으로 터널 프로젝트에 TBM 공법을 적용하는 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터는 TBM의 커터헤드에 장착되는 굴착 도구로 지속적으로 막장면 지반과 상호작용하며, 이때 필연적으로 마모가 발생한다. 본 연구에서는 지질 조건과 TBM 운영파라미터, 머신러닝 알고리즘들을 이용하여 디스크 커터 마모를 정량적으로 예측하였다. 디스크커터 마모 예측의 입력변수 중 UCS 데이터의 수가 다른 기계 데이터 및 마모 데이터에 비해 매우 부족하기 때문에, 먼저 TBM 기계 데이터를 이용하여 전체 구간에 대한 UCS 추정을 진행하고, 완성된 전체 데이터로 마모율 계수 예측을 수행하였다. 마모율 계수 예측 모델의 성능을 비교해 본 결과 XGBoost 모델의 성능이 가장 높게 나타났으며, 복잡한 예측 모델의 해석을 위해 SHapley Additive exPlanation (SHAP) 분석을 진행하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.