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基于位移反分析法的围岩物理力学参数辨识及其应用研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 立论依据及研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究历史与现状第10-13页
        1.2.1 位移反分析研究的研究现状第10-11页
        1.2.2 地下洞室围岩稳定性研究现状第11-13页
    1.3 论文研究方法和内容第13-15页
        1.3.1 主要研究思路第13页
        1.3.2 主要研究内容第13-15页
2 岩体位移反分析理论基础第15-25页
    2.1 位移反分析的特点第15-16页
    2.2 位移反分析方法第16-18页
    2.3 基于多元线性回归的三维地应力场反演分析方法第18-20页
        2.3.1 回归分析原理第18页
        2.3.2 多元线性回归分析方法第18-20页
    2.4 基于人工神经网络的岩体力学参数反演分析方法第20-24页
        2.4.1 人工神经网络第20-22页
        2.4.2 BP神经网络(Back Propagation Network)第22-23页
        2.4.3 BP神经网络围岩物理力学参数反演方法第23-24页
    2.5 小结第24-25页
3 地下厂房洞室群围岩监测资料综合分析第25-43页
    3.1 工程概述第25-35页
        3.1.1 工程背景第25-26页
        3.1.2 工程地质第26-35页
    3.2 三维整体数值模型的建立第35-38页
        3.2.1 运动方程第37页
        3.2.2 本构方程第37页
        3.2.3 屈服破坏准则第37-38页
    3.3 围岩变形监测资料分析第38-41页
        3.3.1 变形监测方法第38-39页
        3.3.2 变形监测布置第39页
        3.3.3 变形监测结果分析第39-41页
    3.4 小结第41-43页
4 初始地应力场反演分析第43-57页
    4.1 厂区实测地应力分析第43-44页
    4.2 地应力函数的多元线性回归分析第44-45页
    4.3 三维地应力场反演结果第45-55页
    4.4 小结第55-57页
5 围岩物理力学参数反演分析第57-63页
    5.1 反演分析基本方法第57页
    5.2 参数反演分析模型的建立第57-58页
    5.3 监测位移量值的确定第58-59页
    5.4 待反演参数的确定第59页
    5.5 训练样本的设计第59-60页
    5.6 使用MATLAB对BP神经网络反演的实现第60-61页
    5.7 反演过程与结果第61-62页
    5.8 小结第62-63页
6 地下厂房围岩稳定性分析第63-73页
    6.1 模型的建立第63-64页
    6.2 剖面及参数选择第64-65页
    6.3 围岩应力分析结果第65-68页
    6.4 围岩总体位移分析结果第68-71页
    6.5 小结第71-73页
7 结论与展望第73-75页
    7.1 结论第73-74页
    7.2 展望第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
附录第81页

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