伴随着城市的不断发展,地铁成为大多城市炙手可热的交通出行工具,地铁隧道的爆破开挖为施工人员带来便利的同时,其对临近建筑物产生的不利影响同样引起了人们的广泛关注,目前由于爆破振动引起的建筑结构破坏事故时常发生。因此如何在达到爆破施工目的的同时,预测和减少结构的爆破地震效应,对采取安全有效的爆破振动防治措施具有重要指导作用,故爆破地震效应预测是众多学者长期研究分析的重要课题。本文以青岛某隧道爆破开挖为背景,以地上附近一栋四层框架结构爆破地震效应预测为目标,在获取爆破监测数据的基础上,采用传统经验公式、遗传神经网络、数值模拟与现场实测相结合的技术路线,开展系统研究分析,本文的主要研究内容如下:(1)通过对新建隧道爆破施工时的爆破振动进行实时监测,在获得大量实测数据的基础上,利用最小二乘法对经验公式进行线性拟合,确定经验公式中K和α的具体值以及得到爆破地震效应与比例药量(Q1/3/R)之间的关系;最后利用求得的经验公式对预测样本进行回归预测,得到预测结果与实测结果之间的平均预测误差为23.73%,且其对垂直方向爆破地震效应的预测精度明显高于水平方向。(2)为了达到爆破地震效应高精度的预测效果,本文建立遗传算法改进的神经网络对爆破地震效应进行预测分析,将其预测结果与经验公式预测结果进行对比,得到遗传神经网络的预测精度优于经验公式;遗传神经网络对爆破地震效应的平均预测误差为9.248%,在工程实际可接受的范围内,因此可作为框架结构的爆破地震效应估算的有效方法。(3)为了进一步突出遗传神经网络预测模型的可靠性和实用性,利用ANSYS/LS-DYNA对框架结构在不同爆破参数条件下的质点峰值速度进行同步数值模拟,模拟结果与实测结果相对误差在22%内,RMSE在0.09～0.15范围内。最后,将模拟结果与遗传神经网络预测结果进行对比,得到遗传神经网络的预测精度较高,充分验证了遗传神经网络预测模型具有极好的非线性处理能力且能够充分反映爆破地震波的非线性特征;遗传神经网络预测精度能够完全满足工程实际要求,可为框架结构爆破地震效应的估算提供有力的方法,为控制爆破振动危害提供一定的理论依据,具有实际的推广和应用价值。