轨道交通带来了不可忽视的环境振动影响问题,不仅影响到居民正常的生活和工作需求,也对沿线的建筑(包括古建筑)产生影响,甚至可能会导致精密仪器设备无法正常工作等。随着轨道交通和城市的快速发展,可以预见到这种问题将会越来越严重。如果能够快速、准确、大范围的进行振动预测,将对轨道交通线路的合理规划和减振设计提供重要的参考。本文旨在建立一种不需要进行繁琐的数值模拟、大量现场实测,只需根据既有土层钻孔资料,就可以快速准确进行区域性振动预测的方法,即基于数据库的快速预测法。本文主要研究的工作和取得的成果如下:(1)基于Python+Django和My SQL数据库的设计与开发,建立了土层传递函数、车轨振动激励力、隧道结构频域修正函数数据库。(2)根据k NN分类算法的原理,编写了寻找最优传递函数的算法程序。利用二元指标(s,r)对最优传递函数进行了精确度的分析与评价,满足要求。(3)利用Python+Django的前后端、后端与My SQL数据库的交互功能,开发了一个网站。只需在网站页面前端提交土层参数,后端服务器即可自动完成最优土层传递函数计算,并结合车轨振动激励力数据库数据实现自由场的地表振动时域、频域内的快速预测。预测结果数据可返回前端网页展示。(4)采用数值计算方法,分析了有、无隧道工况地表振动响应的差异,得到了不同埋深工况下自由地表振动响应的修正函数,从而得到了更为准确的地铁列车引起的地表响应预测结果。以北京地铁9号线九龙山站—大郊亭站区段为背景,实现区域性的环境振动快速预测。