| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题的研究背景与目的意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的意义 | 第11页 |
| 1.2 全球探索状况 | 第11-19页 |
| 1.2.1 国内外隧道涌突水灾害研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 有关隧道涌水量的预测方法及发展现状 | 第12-19页 |
| 1.3 本文主要内容和技术线路 | 第19-22页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 | 第20-22页 |
| 2 绵茂路篮家岩隧道工程和水文地质分析 | 第22-33页 |
| 2.1 篮家岩隧道工程施工概况 | 第22-24页 |
| 2.2 篮家岩隧道工程气候条件及地质条件 | 第24-28页 |
| 2.2.1 气候条件 | 第24-25页 |
| 2.2.2 地形地貌 | 第25页 |
| 2.2.3 地质构造 | 第25-26页 |
| 2.2.4 地层岩性 | 第26-28页 |
| 2.3 篮家岩隧道工程水文地质条件 | 第28-31页 |
| 2.3.1 地表水 | 第28页 |
| 2.3.2 地下水 | 第28-31页 |
| 2.4 篮家岩隧道涌水条件分析 | 第31页 |
| 2.4.1 岩体结构的非连续性 | 第31页 |
| 2.4.2 岩体的破碎架构 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 超前地质雷达在隧道施工中涌水预测的应用 | 第33-44页 |
| 3.1 超前地质雷达原理 | 第33-35页 |
| 3.2 超前地质雷达工作参数 | 第35-37页 |
| 3.2.1 天线中心频率 | 第35-36页 |
| 3.2.2 采样时窗 | 第36页 |
| 3.2.3 采样率 | 第36-37页 |
| 3.2.4 相邻扫描点间距 | 第37页 |
| 3.3 篮家岩隧道主洞超前地质预报实施方案及探测成果分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 篮家岩隧道主洞超前地质预报实施规划 | 第37-39页 |
| 3.3.2 超前地质预报测试成果与数据分析 | 第39-41页 |
| 3.4 超前地质预报技术在施工中的实际应用效果 | 第41-42页 |
| 3.4.1 超前地质预报施工建议 | 第41页 |
| 3.4.2 实际开挖结果对照 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 构建篮家岩隧道BP神经网络涌水预测模型 | 第44-53页 |
| 4.1 BP神经网络基本原理及探索内容 | 第44-45页 |
| 4.1.1 神经网络基本理论 | 第44-45页 |
| 4.1.2 神经网络探索内容 | 第45页 |
| 4.2 预测神经网络涌水模型样本 | 第45-47页 |
| 4.2.1 影响涌水量的关键因素 | 第45-46页 |
| 4.2.2 定量分析工程地质构造 | 第46页 |
| 4.2.3 BP神经网络的测试样本及检验样本 | 第46-47页 |
| 4.3 BP神经网络涌水预测模型构建 | 第47-51页 |
| 4.3.1 相应BP神经网络构建 | 第48-51页 |
| 4.4 深埋富水软岩隧道涌水预测的应用 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 深埋富水软岩隧道涌水的数值模拟 | 第53-62页 |
| 5.1 有限元及ANSYS理论概述 | 第53-56页 |
| 5.2 模拟方案 | 第56-57页 |
| 5.3 模拟结果 | 第57-60页 |
| 5.3.1 无注浆下开挖 | 第57-58页 |
| 5.3.2 注浆后开挖 | 第58-60页 |
| 5.4 三种隧道涌水预测方法比较 | 第60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68页 |