| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-37页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第16-17页 |
| ·隧道爆破技术研究进展 | 第17-28页 |
| ·国内隧道爆破技术的发展与现状 | 第17-20页 |
| ·国外隧道爆破技术的发展与现状 | 第20-25页 |
| ·当前隧道爆破技术特点分析及发展方向 | 第25-28页 |
| ·智能系统的研究现状 | 第28-33页 |
| ·数据库技术现状 | 第28页 |
| ·人工智能发展及研究现状 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络发展及研究现状 | 第30-33页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第30-32页 |
| ·人工神经网络的研究现状 | 第32页 |
| ·人工神经网络发展前景 | 第32-33页 |
| ·主要研究内容与方法 | 第33-37页 |
| ·研究内容 | 第33-35页 |
| ·研究方法 | 第35-37页 |
| 第2章 隧道爆破设计工艺及其数据分析 | 第37-48页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·隧道爆破设计工艺分析 | 第37-39页 |
| ·隧道爆破设计数据分析 | 第39-47页 |
| ·隧道爆破设计基本数据 | 第39-42页 |
| ·隧道爆破布孔设计分析 | 第42-46页 |
| ·隧道爆破施工设计分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 隧道掘进爆破设计智能系统组成与结构 | 第48-70页 |
| ·概述 | 第48页 |
| ·基于人工智能的智能系统原理 | 第48-57页 |
| ·智能系统的基本结构 | 第48-50页 |
| ·知识库 | 第50-54页 |
| ·数据库 | 第54-55页 |
| ·推理机 | 第55页 |
| ·解释机构 | 第55页 |
| ·知识获取机构 | 第55-56页 |
| ·用户界面 | 第56-57页 |
| ·隧道爆破设计智能系统组成 | 第57-61页 |
| ·隧道爆破知识库 | 第57-58页 |
| ·隧道爆破设计数据库 | 第58页 |
| ·隧道爆破设计智能系统推理机 | 第58-61页 |
| ·智能系统结构与功能 | 第61-68页 |
| ·系统流程图 | 第62-64页 |
| ·隧道爆破设计智能系统结构 | 第64-65页 |
| ·智能系统模块功能 | 第65-67页 |
| ·智能系统数据流图 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第4章 隧道爆破设计数据库的建立 | 第70-89页 |
| ·数据库系统概述 | 第70-72页 |
| ·数据库设计原理与方法 | 第72-73页 |
| ·隧道掘进爆破数据库的分析与创建 | 第73-88页 |
| ·隧道掘进爆破数据库结构与模块 | 第73-74页 |
| ·隧道爆破数据库需求描述与分析 | 第74-76页 |
| ·隧道爆破数据库的概念模型 | 第76-78页 |
| ·隧道爆破数据库逻辑设计 | 第78-85页 |
| ·隧道爆破数据库物理设计 | 第85-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 隧道爆破的自适应布孔原则及其实现方法 | 第89-129页 |
| ·概述 | 第89-90页 |
| ·爆破参数的调用方法 | 第90-93页 |
| ·炮孔参数调用与取值原则与方法 | 第90页 |
| ·循环进尺与炮孔超深的确定 | 第90-91页 |
| ·炮孔直径与炮孔深度的确定 | 第91-92页 |
| ·炮孔实际孔网参数计算 | 第92-93页 |
| ·装药量与堵塞长度 | 第93页 |
| ·隧道断面轮廓线的计算机实现方法 | 第93-103页 |
| ·坐标系的建立与断面参数输入 | 第94-96页 |
| ·断面轮廓线控制点之间曲线形状数学模型 | 第96-98页 |
| ·隧道断面轮廓线的绘制 | 第98-99页 |
| ·断面面积计算 | 第99-103页 |
| ·周边孔的自适应布置原则与方法 | 第103-109页 |
| ·隧道断面轮廓线为直线时周边孔的布置方法 | 第103-105页 |
| ·隧道断面轮廓线为圆弧时周边孔的布置方法 | 第105-109页 |
| ·掏槽孔的自适应布置原则与方法 | 第109-117页 |
| ·楔形掏槽级数的确定原则 | 第109页 |
| ·掏槽孔自适应布置的实现方法 | 第109-116页 |
| ·掏槽孔布置的实现方法验算 | 第116-117页 |
| ·辅助孔的自适应布置原则与方法 | 第117-120页 |
| ·掘进孔的自适应布置原则与方法 | 第120-122页 |
| ·自适应布孔修改原则与实现方法 | 第122-127页 |
| ·炮孔移动的自适应布置实现方法 | 第122-125页 |
| ·炮孔增加后的自适应布置实现方法 | 第125-126页 |
| ·炮孔删除的自适应布置实现方法 | 第126-127页 |
| ·本章小结 | 第127-129页 |
| 第6章 施工设计计算机智能化的实现方法 | 第129-143页 |
| ·概述 | 第129页 |
| ·钻孔后炮孔位置的修改原则与方法 | 第129-130页 |
| ·装药结构与炮孔剖面的实现方法 | 第130-134页 |
| ·装药结构设计的实现方法 | 第130-131页 |
| ·炮孔剖面的计算机实现方法 | 第131-134页 |
| ·起爆系统设计原则与实现方法 | 第134-138页 |
| ·起爆系统与爆破安全 | 第134-137页 |
| ·起爆网路绘制及其修改原则与方法 | 第137-138页 |
| ·隧道爆破设计智能系统的输出内容与方式 | 第138-142页 |
| ·本章小结 | 第142-143页 |
| 第7章 基于先验知识的隧道爆破参数计算 | 第143-161页 |
| ·人工神经网络概述 | 第143-145页 |
| ·人工神经网络分类 | 第143-144页 |
| ·神经网络模型 | 第144-145页 |
| ·前馈型神经网络(BP网络) | 第145-151页 |
| ·BP网络的基本原理 | 第146-147页 |
| ·BP学习算法 | 第147-151页 |
| ·前馈型人工神经网络的基本要求 | 第151页 |
| ·隧道爆破智能设计的 BP 网络模型 | 第151-154页 |
| ·隧道爆破设计 BP 网络输入输出参数 | 第152页 |
| ·隧道爆破设计 BP 网络结构 | 第152-153页 |
| ·隧道爆破设计 BP 网络学习算法 | 第153-154页 |
| ·基于爆破先验知识的学习约束条件 | 第154-159页 |
| ·隧道爆破先验知识及其关联关系 | 第154-155页 |
| ·隧道爆破设计网络模型学习约束条件 | 第155-158页 |
| ·爆破设计参数的智能计算 | 第158-159页 |
| ·本章小结 | 第159-161页 |
| 第8章 隧道爆破设计智能系统开发 | 第161-177页 |
| ·概述 | 第161-162页 |
| ·隧道爆破设计智能系统开发的语言选择 | 第162-164页 |
| ·应用程序开发语言及其特点 | 第162页 |
| ·开发语言的选择 | 第162-163页 |
| ·Visual C++ 6.0 的特点及其相关技术 | 第163-164页 |
| ·隧道爆破设计智能系统开发 | 第164-176页 |
| ·系统框架的编程实现 | 第165-167页 |
| ·爆破数据模块功能的编程实现 | 第167-171页 |
| ·布孔设计的编程实现 | 第171-173页 |
| ·基于神经网络智能设计的编程实现 | 第173-176页 |
| ·本章小结 | 第176-177页 |
| 第9章 隧道爆破设计智能系统应用 | 第177-195页 |
| ·隧道爆破设计智能系统应用方法 | 第177-182页 |
| ·系统初步应用概况 | 第182页 |
| ·系统初步应用于铁路隧道爆破施工 | 第182-193页 |
| ·系统在乐善亭与上连溪隧道的初步应用 | 第182-191页 |
| ·系统在武广铁路客运专线隧道爆破应用的综合分析 | 第191-193页 |
| ·系统在应用中出现的问题及其改进方法 | 第193-194页 |
| ·本章小结 | 第194-195页 |
| 结论 | 第195-198页 |
| 致谢 | 第198-199页 |
| 参考文献 | 第199-208页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第208页 |