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富水区大埋深高渗压隧洞涌水预测技术研究

摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第1章 绪论第13-25页
   ·课题的研究背景与目的意义第13-15页
     ·课题研究背景第13-15页
     ·课题研究的目的及意义第15页
   ·国内外研究现状第15-22页
     ·隧道(洞)涌水危害研究第15-16页
     ·涌水量的预测方法发展现状第16-22页
   ·主要研究内容及研究方法第22-25页
     ·主要研究内容第22-23页
     ·研究方法与技术路线第23-25页
第2章 锦屏二级水电站辅3~#支洞工程与水文地质条件分析第25-37页
   ·辅3~#施工支洞工程概况第25-26页
   ·辅3~#施工支洞工程地质条件第26-32页
     ·地形地貌第26页
     ·地质构造第26-32页
     ·地层岩性第32页
   ·辅3~#施工支洞水文地质条件第32-34页
   ·涌水条件分析第34-35页
     ·岩体结构非连续性第34页
     ·岩体破碎结构第34-35页
     ·地下水的补给来源第35页
   ·本章小结第35-37页
第3章 层次分析与模糊数学法预测隧道涌水量第37-54页
   ·层次分析法的原理第37-39页
     ·建立递阶层次结构第37页
     ·构造两两比较判断矩阵第37页
     ·层次单排序第37-38页
     ·层次总排序第38页
     ·判断矩阵的一致性第38-39页
     ·评价层次总排序计算结果的一致性第39页
   ·模糊数学的基本原理第39-40页
     ·隶属函数的确定第39页
     ·影响因素权值的确定第39页
     ·模糊综合评判预测第39-40页
   ·层次分析与模糊数学法预测隧洞涌水量第40-48页
     ·建立层次结构模型第40页
     ·隶属度确定方法第40-41页
     ·各指标权重的确定第41-48页
   ·隧道涌水量预测及结果分析第48-52页
     ·隧道涌水评价等级及评价矩阵的确定第48-49页
     ·隧洞涌水预测段涌水量等级计算第49-52页
   ·本章小结第52-54页
第4章 基于BP神经网络的隧洞涌水量预测模型第54-63页
   ·BP神经网络的基本原理及研究步骤第54-55页
     ·BP神经网络的基本原理第54-55页
     ·BP神经网络的研究步骤第55页
   ·用于隧洞涌水量预测模型的样本第55-56页
     ·隧洞涌水主要影响因素第55-56页
     ·地质构造因素定量化分析第56页
     ·测试样本与检验样本第56页
   ·基于BP神经网络的隧洞涌水量预测模型第56-60页
     ·建立BP神经网络第57-59页
     ·富水区大埋深高渗压隧洞涌水预测模型第59-60页
   ·富水区大埋深高渗压隧涧涌水预测的应用第60-61页
   ·本章小结第61-63页
第5章 富水区大埋深高渗压隧道(洞)涌水量数值计算第63-73页
   ·Visual MODFLOW简介第63页
   ·建立MODFLOW计算模型第63-65页
   ·数值分析结果第65-69页
     ·稳定流计算第65-67页
     ·瞬变流计算第67-69页
   ·涌水量数值计算结果分析第69-70页
   ·三种涌水预测方法的比较第70-71页
   ·本章小结第71-73页
结论与展望第73-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间参加科研项目第81页

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