基于BP神经网络方法和有限差分法的边坡稳定反馈分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 存在的主要问题 | 第12页 |
| 1.3 反馈分析方法 | 第12-14页 |
| 1.3.1 正分析方法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 反分析方法 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 | 第14-17页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.2 主要技术路线 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 力学参数对边坡稳定的敏感性分析 | 第18-32页 |
| 2.1 敏感性计算方法 | 第18-19页 |
| 2.1.1 单因素敏感性计算方法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 多因素敏感性计算方法 | 第19页 |
| 2.2 均质边坡力学参数敏感性分析 | 第19-26页 |
| 2.2.1 网格模型及计算条件 | 第19-20页 |
| 2.2.2 敏感性计算分析 | 第20-26页 |
| 2.3 非均质边坡力学参数敏感性验证分析 | 第26-31页 |
| 2.3.1 网格模型和计算条件 | 第26-27页 |
| 2.3.2 敏感性计算分析 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于BP神经网络方法的边坡力学参数反演 | 第32-47页 |
| 3.1 BP神经网络方法 | 第32-34页 |
| 3.1.1 BP神经网络的激活函数 | 第32页 |
| 3.1.2 BP神经网络的学习步骤 | 第32-34页 |
| 3.1.3 神经网络工作示意图 | 第34页 |
| 3.2 均匀设计 | 第34-35页 |
| 3.3 边坡岩体主要力学参数反分析 | 第35-46页 |
| 3.3.1 工程概况 | 第35页 |
| 3.3.2 边坡计算模型建立 | 第35页 |
| 3.3.3 力学参数取值范围及均匀试验设计 | 第35-38页 |
| 3.3.4 训练样本计算 | 第38-39页 |
| 3.3.5 BP神经网络设计及岩体参数反演分析 | 第39-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于反演参数的边坡开挖支护稳定性分析 | 第47-62页 |
| 4.1 计算模型及参数 | 第47-48页 |
| 4.2 开挖计算方法及模拟步骤 | 第48页 |
| 4.3 无支护措施下计算结果及分析 | 第48-57页 |
| 4.3.1 竖向变形分析 | 第48-51页 |
| 4.3.2 水平变形分析 | 第51-54页 |
| 4.3.3 剪切区域变化分析 | 第54-57页 |
| 4.4 有支护措施下计算结果及分析 | 第57-59页 |
| 4.4.1 支护措施及模拟计算过程 | 第57页 |
| 4.4.2 计算结果分析 | 第57-59页 |
| 4.5 动态监测位移分析 | 第59-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-65页 |
| 5.1 结论 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
