摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-10页 |
目录 | 第10-13页 |
第一章 绪论 | 第13-24页 |
·选题依据及研究意义 | 第13-15页 |
·国内外研究现状 | 第15-19页 |
·地下工程岩体非线性行为预测与识别 | 第15-18页 |
·地下工程岩体参数优化反分析 | 第18-19页 |
·地下工程岩体开挖支护方案的反馈分析与设计 | 第19页 |
·有待进一步研究的问题 | 第19-21页 |
·本文主要研究内容及技术路线 | 第21-23页 |
·主要研究内容 | 第21-22页 |
·技术路线 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-24页 |
第二章 粒子群优化算法与高斯过程的基本理论 | 第24-36页 |
·粒子群优化算法的基本理论 | 第24-26页 |
·算法简介 | 第24-25页 |
·基本原理 | 第25页 |
·实现步骤 | 第25-26页 |
·高斯过程机器学习的基本理论 | 第26-34页 |
·方法简介 | 第27-28页 |
·基本原理 | 第28-32页 |
·协方差函数 | 第32-34页 |
·本章小结 | 第34-36页 |
第三章 地下工程岩体非线性行为预测与识别的高斯过程模型 | 第36-69页 |
·引言 | 第36页 |
·岩体非线性行为预测的高斯过程回归模型 | 第36-54页 |
·隧道围岩非线性变形时间序列预测的高斯过程模型 | 第37-48页 |
·深埋隧洞地应力预测的高斯过程模型 | 第48-51页 |
·隧道施工光面爆破效果预测的高斯过程模型 | 第51-54页 |
·岩体非线性行为识别的高斯过程分类模型 | 第54-67页 |
·水工隧洞岩爆预测的高斯过程模型 | 第54-59页 |
·隧道围岩分类的高斯过程模型 | 第59-64页 |
·地下工程围岩稳定性识别的高斯过程模型 | 第64-67页 |
·本章小结 | 第67-69页 |
第四章 粒子群-高斯过程协同优化算法 | 第69-78页 |
·引言 | 第69-70页 |
·算法的核心思想与关键技术 | 第70-71页 |
·核心思想 | 第70页 |
·关键技术 | 第70-71页 |
·算法的实现步骤与验证 | 第71-77页 |
·实现步骤 | 第71-72页 |
·性能测试 | 第72-77页 |
·本章小结 | 第77-78页 |
第五章 地下工程优化反分析的粒子群-高斯过程协同优化方法 | 第78-96页 |
·引言 | 第78-79页 |
·地下工程优化反分析的粒子群.高斯过程协同优化方法 | 第79-81页 |
·地下工程岩体力学参数与围岩压力释放率联合反分析 | 第81-87页 |
·联合反分析的目标函数及决策变量 | 第82-83页 |
·联合反分析的位移曲线收敛状态判定 | 第83-84页 |
·联合反分析的实施步骤 | 第84页 |
·工程算例研究 | 第84-87页 |
·地下工程围岩损失位移优化反分析 | 第87-94页 |
·总体思路 | 第87-88页 |
·目标函数及决策变量 | 第88-89页 |
·损失位移反分析的粒子群-高斯过程协同优化方法 | 第89页 |
·工程算例研究 | 第89-92页 |
·工程应用研究 | 第92-94页 |
·本章小结 | 第94-96页 |
第六章 大型地下洞室群动态智能反馈分析方法及其工程实践 | 第96-177页 |
·引言 | 第96-97页 |
·大型地下洞室群动态智能反馈分析方法 | 第97-102页 |
·方法的实施步骤 | 第97-98页 |
·地下洞室群高边墙变形预警标准 | 第98-102页 |
·工程应用研究 | 第102-175页 |
·工程概况 | 第102-111页 |
·数值计算模型 | 第111-119页 |
·技术路线 | 第119-121页 |
·一期开挖的围岩力学行为预测、支护优化与变形预警标准 | 第121-130页 |
·二期开挖的围岩力学行为预测、支护优化与变形预警标准 | 第130-142页 |
·二期开挖的智能反馈分析 | 第142-153页 |
·三期开挖的围岩力学行为预测、支护优化与变形预警标准 | 第153-162页 |
·三期开挖的智能反馈分析 | 第162-175页 |
·本章小结 | 第175-177页 |
第七章 结论与展望 | 第177-179页 |
·结论 | 第177-178页 |
·展望 | 第178-179页 |
参考文献 | 第179-188页 |
致谢 | 第188-189页 |
攻读学位期间发表论文和参加科研项目情况 | 第189-190页 |