Page 226 - 《爆炸与冲击》2026年第5期

第 46 卷 赵春风，等： 基于XGBoost的PC板爆炸损伤评估模型 第 5 期

爆炸经验预测图 [32] 方法是一种用于预测爆炸冲击对结构损伤影响的经验性方法，其将损伤情况分
为无损伤、临界层裂破坏、中等程度层裂破坏、严重层裂震塌破坏和贯穿破坏 5 种类型。该图表的核心
思想是通过考虑爆炸荷载、结构板件的物理特性、相对距离等因素，构建出一种预测爆炸对结构造成损
伤的经验性关系。经验预测图采用比例距离 Z 和比例厚度 T 来判断 PC 板爆后损伤程度，其表达式为：

T=R/D 1/3 (16)

Z=R/W 1/3 (17)
根据这 2 个参数，可以从图中查找对应的损伤程度，Z 和 T 的范围为 [0.01, 1]。
经验预测公式 [33] 旨在通过简化的数学模型预测爆炸对结构件（PC 板、RC 板等）造成的损伤程度，
其将损伤情况分为轻度损伤、中度损伤、高度损伤和严重损伤，仅需要爆炸距离 R 和炸药当量 W 等 2 个
参数，且炸药当量 W 需在 [0.2, 2] 区间内，其表达式如下：

0.245+3.57Q 0.507 轻度损伤

R = 0.480+1.98Q 0.732 中度损伤 Q ∈ [0.2,2] (18)

 0.29 重度损伤
−1.15+2.87Q
基于 2 种经验预测方法的约束条件，从损伤评估数据集中筛选出 7 组符合标准要求的样本数据。
表 11 中详细列出了这些样本数据的关键参数及其对应的实际损伤等级。将预测结果与预测准确率最高
的 XGBoost 模型进行对比。

表 11 对比经验预测方法的样本数据点
Table 11 Sample data points for comparing empirical prediction methods
序号 板厚度/m 爆炸距离/m TNT当量/kg 比例距离/(m·kg −1/3 ) 比例厚度/(m·kg −1/3 ) 实际损伤 分类预测
1 0.14 0.5 1.8 0.41 0.96 倒塌 倒塌
2 0.14 0.5 1.4 0.45 0.96 倒塌 倒塌
3 0.14 0.5 0.9 0.52 0.96 严重 严重
4 0.14 0.5 0.6 0.59 0.96 严重 严重
5 0.22 0.6 1.8 0.49 0.99 倒塌 倒塌
6 0.22 0.6 1.3 0.55 0.99 中度 中度
7 0.22 0.6 0.9 0.62 0.99 轻度 中度
图 15 给出了基于 2 种经验方法得到的 7 组样本数据的损伤结果，其将 2 组高度损伤、1 组中度损伤
和 1 组轻度损伤全部预测为严重损伤，准确率仅为 42.86%。结果表明，McVay 等 [32] 和 Li 等 [33] 提出的经

5

1 No.7 slab
No damage Minor damage
4 θ=2° Minor damage
No.6 slab
Spallation and scabbing
3
T/(m·kg −1/3 ) Penetration R/m 2 Medium damage No.3 slab θ=5° Medium damage
0.1
Severe damage Fitted curve No.1 slab θ=8° Severe damage
1 Collapse failure
θ=11° Collapse failure
0.01 0.1 1 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
Z/(m·kg −1/3 ) Q/kg
(a) Predicted results based on empirical (b) Predicted results based on empirical prediction formula
prediction graph
图 15 基于经验预测方法的结果
Fig. 15 Results based on empirical prediction methods

051443-15