岩土工程不确定性系统研究及其工程应用
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 致谢 | 第11-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-49页 |
| ·论文选题背景与研究意义 | 第18-20页 |
| ·岩土工程稳定性研究现状及评述 | 第20-30页 |
| ·岩土工程监控量测技术及数据处理 | 第23-24页 |
| ·现有岩土工程稳定性分析方法 | 第24-27页 |
| ·岩土工程稳定性的研究进展 | 第27-30页 |
| ·复杂非线性系统研究的发展与现状 | 第30-37页 |
| ·非线性系统的研究方法 | 第31-33页 |
| ·时间序列的分析方法 | 第33-37页 |
| ·时间序列分析方法在围岩稳定性分析中的应用 | 第37页 |
| ·智能控制技术国内外研究进展 | 第37-47页 |
| ·智能控制理论发展与研究进展 | 第37-43页 |
| ·智能控制的结构理论和特点 | 第43-45页 |
| ·专家系统 | 第45-46页 |
| ·智能控制算法在围岩稳定性分析中的应用 | 第46-47页 |
| ·本文的主要研究内容及创新点 | 第47-49页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第47-48页 |
| ·本文的主要创新点 | 第48-49页 |
| 第二章 监测数据的处理和分析方法 | 第49-68页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·HILBERT-HUANG 变换基本原理 | 第49-51页 |
| ·经验模态分解的基本理论 | 第49-50页 |
| ·Hilbert 谱分析的基本方法 | 第50-51页 |
| ·监控量测时间序列的降噪及分离 | 第51-56页 |
| ·监控量测时间序列的降噪技术 | 第51-55页 |
| ·特征信息的分离 | 第55-56页 |
| ·基于 EMD/SVM 的回归分析 | 第56-58页 |
| ·基于支持向量机的预测方法 | 第56-57页 |
| ·基于 EMD/SVM 的预测方法 | 第57-58页 |
| ·围岩对施工扰动的响应 | 第58-62页 |
| ·施工扰动的数值分析 | 第58-61页 |
| ·基于最小二乘法的实测数据线性回归 | 第61-62页 |
| ·算例仿真及其分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第三章 多变量时间序列的预处理和聚类分析 | 第68-88页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·多变量时间序列的非线性检验 | 第69-71页 |
| ·多变量时间序列的相空间重构 | 第71-78页 |
| ·观测时间序列相关性的计算 | 第73页 |
| ·延迟时间间隔的确定 | 第73-74页 |
| ·嵌入维数的确定 | 第74-76页 |
| ·关联维数的计算 | 第76-78页 |
| ·多变量时间序列的聚类 | 第78-84页 |
| ·时间序列相似性的度量 | 第78-79页 |
| ·多变量时间序列聚类的基本理论 | 第79-81页 |
| ·多变量时间序列聚类的方法 | 第81-82页 |
| ·多变量时间序列的异常检验 | 第82-84页 |
| ·算例仿真及其分析 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第四章 BP 神经网络及智能反分析研究 | 第88-95页 |
| ·引言 | 第88页 |
| ·BP 神经网络的基本结构和模型 | 第88-89页 |
| ·智能反分析系统 | 第89-93页 |
| ·二层前馈神经网络的优化 | 第90-92页 |
| ·智能反分析系统的建立 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第五章 隧道围岩变形规律研究 | 第95-107页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·隧道开挖过程数值分析的基本理论和方法 | 第95-101页 |
| ·反转应力逐步释放法 | 第96-97页 |
| ·施加虚拟支撑力逐步释放法 | 第97-98页 |
| ·有限单元法计算的基本过程 | 第98-101页 |
| ·施工过程围岩的动态数值分析 | 第101-104页 |
| ·围岩变形区数值模拟 | 第104-106页 |
| ·变形区有限元分析基本理论 | 第104-105页 |
| ·围岩变形区分布 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第六章 深基坑变形规律研究 | 第107-114页 |
| ·引言 | 第107页 |
| ·基坑变形机理 | 第107页 |
| ·围护结构变形和位移 | 第107页 |
| ·坑底隆起 | 第107页 |
| ·周围地表及建筑物沉降 | 第107页 |
| ·基坑支护结构变形类型 | 第107-109页 |
| ·基坑常见破坏模式 | 第109-112页 |
| ·简单破坏模式 | 第109-111页 |
| ·复杂破坏模式 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 第七章 智能专家系统 | 第114-122页 |
| ·引言 | 第114-115页 |
| ·专家系统的结构 | 第115-118页 |
| ·专家系统的基本结构 | 第115-116页 |
| ·专家系统各部分的功能 | 第116-118页 |
| ·专家系统的实现 | 第118-121页 |
| ·知识表示 | 第118-119页 |
| ·知识获取 | 第119-120页 |
| ·推理机制 | 第120-121页 |
| ·解释机制 | 第121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第八章 专家系统在岩土工程中的应用 | 第122-149页 |
| ·隧道工程 | 第122-128页 |
| ·工程概况 | 第122页 |
| ·监控量测数据的预处理 | 第122-126页 |
| ·监控量测数据的聚类和相似性研究 | 第126-128页 |
| ·基坑工程 | 第128-145页 |
| ·工程概况 | 第128-129页 |
| ·变形及破坏模式分析 | 第129-131页 |
| ·监测数据处理及分析 | 第131-145页 |
| ·神经网络专家系统的应用 | 第145-149页 |
| ·知识表示 | 第145-146页 |
| ·知识获取 | 第146页 |
| ·推理机制 | 第146-147页 |
| ·专家系统的应用 | 第147-149页 |
| 第九章 结论与展望 | 第149-151页 |
| ·结论 | 第149-150页 |
| ·展望 | 第150-151页 |
| 参考文献 | 第151-162页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第162-163页 |
