隧道围岩变形预测及其在工程中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·隧道围岩变形监控研究的意义 | 第9-10页 |
| ·隧道围岩变形监测的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究的内容及技术路线 | 第12-14页 |
| 2 工程概况 | 第14-19页 |
| ·化马隧道工程概况 | 第14-18页 |
| ·工程地质特征 | 第14-16页 |
| ·水文地质条件 | 第16-17页 |
| ·结构设计概况 | 第17-18页 |
| ·围岩变形现场监控量测的基本要求及重要性 | 第18-19页 |
| 3 基于灰色理论的围岩变形预测 | 第19-37页 |
| ·隧道分析模型的建立 | 第19-22页 |
| ·灰色理论的概述 | 第19-20页 |
| ·灰色理论的模型 | 第20-22页 |
| ·灰色理论在化马隧道围岩变形预测中的应用 | 第22-36页 |
| ·化马隧道监测的内容及描述 | 第22-26页 |
| ·灰色理论预测步骤 | 第26页 |
| ·灰色理论预测实例 | 第26-36页 |
| ·灰色理论误差分析 | 第36-37页 |
| 4 灰色理论在化马隧道围岩变形预测中的应用 | 第37-56页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第37-43页 |
| ·神经网络的概念 | 第37-39页 |
| ·神经网络的发展及应用 | 第39-41页 |
| ·神经网络的学习 | 第41-43页 |
| ·Elman神经网络模型 | 第43-44页 |
| ·Elman神经网络的概念 | 第43页 |
| ·Elman神经网络的学习过程 | 第43-44页 |
| ·Elman神经网络在化马隧道围岩变形中的应用 | 第44-51页 |
| ·Elman神经网络的预测步骤 | 第44-45页 |
| ·Elman神经网络的预测实例 | 第45-51页 |
| ·神经网络误差分析 | 第51-52页 |
| ·灰色理论与神经网络预测数据比对 | 第52-54页 |
| ·灰色理论与神经网络预测方法的优缺点及适用性 | 第54-56页 |
| 5 有限元数值分析与验证 | 第56-65页 |
| ·数值分析计算方案、模型及相关参数 | 第56-57页 |
| ·三维数值模拟结果分析与讨论 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-66页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第69页 |
