基于三维网络模拟技术的裂隙网络水力研究及隧道涌水非线性预测
| 内容提要 | 第1-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-32页 |
| ·引言 | 第10-14页 |
| ·国内外研究历史及现状 | 第14-27页 |
| ·裂隙网络水力的研究现状 | 第14-21页 |
| ·不连续面三维网络模拟研究 | 第21-24页 |
| ·隧道涌水预报的研究现状 | 第24-26页 |
| ·神经网络和遗传算法工程应用的研究现状 | 第26-27页 |
| ·论文的主要创新点 | 第27-28页 |
| ·论文的主要研究内容及研究思路 | 第28-32页 |
| 第二章 白鹤隧道工程地质条件 | 第32-46页 |
| ·气象水文概况 | 第32-34页 |
| ·气象、气候、水位情况 | 第32页 |
| ·水文地质条件 | 第32-34页 |
| ·区域地质概况 | 第34-40页 |
| ·区域总体地质概况 | 第34-35页 |
| ·区域深大断裂 | 第35-38页 |
| ·区域地应力场情况 | 第38-40页 |
| ·工程场区地质特征 | 第40-46页 |
| ·白鹤隧道总体地貌分析 | 第40-41页 |
| ·白鹤隧道地层岩性 | 第41-46页 |
| 第三章 裂隙岩体三维网络模拟 | 第46-58页 |
| ·三维网络模拟技术原理 | 第47-51页 |
| ·三维网络模拟基本步骤 | 第47-48页 |
| ·岩体结构均质区 | 第48-49页 |
| ·结构面大小的模拟 | 第49页 |
| ·结构面密度的模拟 | 第49-50页 |
| ·结构面的数学方程 | 第50页 |
| ·蒙特卡罗的模拟 | 第50-51页 |
| ·三维网络模型的生成 | 第51-52页 |
| ·白鹤隧道三维网络计算机模拟 | 第52-58页 |
| ·白鹤隧道节理裂隙调查 | 第52-54页 |
| ·岩体结构均质区的划分 | 第54-55页 |
| ·三维网络模型的生成 | 第55-58页 |
| 第四章 裂隙岩体三维网络模型应用研究 | 第58-92页 |
| ·裂隙间相互位置关系判定 | 第58-64页 |
| ·空间两个圆盘相交的三种模式 | 第58-59页 |
| ·空间两个圆盘相交模式的判别方法 | 第59-64页 |
| ·裂隙间相互位置关系的图论模型 | 第64-75页 |
| ·图的基本概念 | 第65-66页 |
| ·图的重要性质 | 第66-67页 |
| ·图的邻接矩阵及其性质 | 第67-70页 |
| ·图的数据结构表示及存储 | 第70-72页 |
| ·图的基本操作 | 第72-75页 |
| ·白鹤隧道裂隙网络通道的搜索 | 第75-79页 |
| ·连通裂隙串搜索 | 第75-77页 |
| ·连通裂隙串两裂隙间最短路径 | 第77-79页 |
| ·三维网络模型的若干应用 | 第79-92页 |
| ·隧道正演涌水量与反演涌水量 | 第79-80页 |
| ·渗透性参数 | 第80-84页 |
| ·三维网络模型渗透性 | 第84-87页 |
| ·基于三维网络模型的涌水位置预测 | 第87-90页 |
| ·基于三维网络模型的涌水量预测 | 第90-92页 |
| 第五章 裂隙岩体隧道涌水预测 | 第92-129页 |
| ·隧道涌水预测与工程地质勘查 | 第92-94页 |
| ·施工实时地质勘查 | 第94-100页 |
| ·地质超前预报与涌水预报 | 第94-95页 |
| ·白鹤特长隧道地形地貌特征 | 第95-99页 |
| ·白鹤特长隧道构造地质特征 | 第99-100页 |
| ·工程地质环境研究 | 第100-107页 |
| ·地应力研究 | 第100-103页 |
| ·地层结构的研究 | 第103-105页 |
| ·工程区水文地质单元边界的界定 | 第105-107页 |
| ·隧道涌水量一般预测方法研究 | 第107-123页 |
| ·地下水动力学法 | 第107-109页 |
| ·经验法 | 第109-111页 |
| ·随机数学法 | 第111-113页 |
| ·断面流量法 | 第113-114页 |
| ·水均衡法 | 第114-116页 |
| ·降水入渗法 | 第116-118页 |
| ·地下水径流模数法 | 第118-119页 |
| ·镜像法 | 第119-121页 |
| ·规范经验公式法 | 第121-122页 |
| ·钻孔—隧道比拟法 | 第122-123页 |
| ·隧道围岩渗透性 | 第123-124页 |
| ·白鹤隧道总体涌水量的预测 | 第124-129页 |
| 第六章 基于三维网络的涌水量神经网络预测 | 第129-158页 |
| ·神经网络基本理论 | 第129-133页 |
| ·人工神经网络简介 | 第129-130页 |
| ·人工神经网络的发展简史 | 第130-131页 |
| ·神经元基本模型 | 第131-132页 |
| ·网络结构 | 第132-133页 |
| ·BP神经网络简介 | 第133-138页 |
| ·BP网络简介 | 第133-134页 |
| ·BP神经网络基本算法和原理 | 第134-138页 |
| ·BP算法的基本思想 | 第138页 |
| ·BP网络的缺陷 | 第138页 |
| ·BP网络算法的改进 | 第138-143页 |
| ·BP学习算法的改进 | 第140-141页 |
| ·初始权值和阈值的优化 | 第141-142页 |
| ·误差函数的改进 | 第142页 |
| ·数据的处理 | 第142-143页 |
| ·BP神经网络模型的构建 | 第143-144页 |
| ·BP神经网络隐含层数的选择 | 第143页 |
| ·BP网络各层权值W、阈值b初始化 | 第143-144页 |
| ·BP神经网络预测过程 | 第144页 |
| ·BP神经网络的程序实现 | 第144-148页 |
| ·BP网络的程序代码 | 第144-146页 |
| ·BP网络的神经网络工具箱函数实现 | 第146-148页 |
| ·隧道涌水量预测的BP神经网络实现 | 第148-158页 |
| ·基于三维网络模拟技术的BP神经网络预测流程 | 第148-149页 |
| ·预测参数选用依据 | 第149-152页 |
| ·BP神经网络预测模型构建 | 第152-153页 |
| ·BP神经网络预测实现 | 第153-158页 |
| 第七章 基于遗传算法优化神经网络涌水量预测 | 第158-178页 |
| ·遗传算法概述 | 第159-164页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第159页 |
| ·遗传算法的特点 | 第159-161页 |
| ·基本遗传算法的形式化定义 | 第161页 |
| ·遗传算法的运行过程 | 第161-162页 |
| ·遗传算法的基本概念和操作 | 第162-164页 |
| ·遗传算法理论基础 | 第164-168页 |
| ·基本定义 | 第165页 |
| ·基本遗传算子对模式的作用 | 第165-168页 |
| ·基于基本遗传算法改进的神经网络 | 第168-170页 |
| ·遗传优化神经网络涌水量预测流程 | 第170-173页 |
| ·遗传优化具体流程 | 第170-171页 |
| ·遗传染色体编码结构 | 第171页 |
| ·遗传算法优化主要代码 | 第171-173页 |
| ·遗传优化神经网络涌水量预测 | 第173-175页 |
| ·结果对比分析 | 第175-178页 |
| 第八章 结论和建议 | 第178-182页 |
| ·主要结论 | 第178-180页 |
| ·主要建议 | 第180-182页 |
| 参考文献 | 第182-192页 |
| 主要科研成果和项目 | 第192-194页 |
| 致谢 | 第194-196页 |
| 中文摘要 | 第196-200页 |
| ABSTRACT | 第200-205页 |
