| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-27页 |
| 1.1 研究背景及研究目标 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-23页 |
| 1.2.1 隧道空间瞬变电磁法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 探地雷达目标识别及属性分析技术研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 隧道地质综合预报技术研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.4 人工智能在隧道地质预报中的应用现状 | 第21-22页 |
| 1.2.5 有待进一步研究的问题 | 第22-23页 |
| 1.3 主要研究内容与创新性 | 第23-27页 |
| 1.3.1 主要研究内容与技术路线 | 第23-26页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第26-27页 |
| 第二章 隧道瞬变电磁法常见金属干扰规律及消除方法研究 | 第27-44页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 隧道瞬变电磁法概述 | 第27-29页 |
| 2.3 隧道空间常见金属体干扰试验方法及过程 | 第29-32页 |
| 2.3.1 物理模型试验 | 第29-31页 |
| 2.3.2 现场试验 | 第31-32页 |
| 2.4 隧道空间常见金属体干扰规律分析 | 第32-37页 |
| 2.4.1 开挖台车干扰规律 | 第32-35页 |
| 2.4.2 钢拱架干扰规律 | 第35-37页 |
| 2.5 基于电阻极限的金属干扰消除及低阻地质异常体快速方法 | 第37-39页 |
| 2.5.1 理论基础 | 第37页 |
| 2.5.2 快速反演方法 | 第37-39页 |
| 2.6 物理模拟试验结果反演 | 第39-40页 |
| 2.7 现场应用实例 | 第40-43页 |
| 2.7.1 隧道空间常见金属体瞬变电磁响应电阻极限特征 | 第40-41页 |
| 2.7.2 反演实例 | 第41-43页 |
| 2.8 小结 | 第43-44页 |
| 第三章 探地雷达属性提取及典型岩溶不良地质体目标识别技术 | 第44-88页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 探地雷达信号预处理 | 第44-52页 |
| 3.2.1 试验模型及原始探测结果 | 第44-46页 |
| 3.2.2 信号常规处理 | 第46-47页 |
| 3.2.3 时间增益 | 第47-50页 |
| 3.2.4 探地雷达图像偏移成像 | 第50-52页 |
| 3.3 探地雷达属性分析方法 | 第52-66页 |
| 3.3.1 振幅类属性 | 第52-54页 |
| 3.3.2 三瞬属性 | 第54-57页 |
| 3.3.3 频谱统计类属性 | 第57-62页 |
| 3.3.4 时频分布 | 第62-65页 |
| 3.3.5 基于归一化Manhattan距离的相干性计算 | 第65-66页 |
| 3.4 典型岩溶不良地质GPR探测实例及其属性特征分析 | 第66-78页 |
| 3.4.1 依托工程实例概述 | 第66-67页 |
| 3.4.2 空腔型溶洞雷达图像及属性特征分析 | 第67-70页 |
| 3.4.3 充填型溶洞雷达图像及属性特征分析 | 第70-74页 |
| 3.4.4 破碎带雷达图像及属性特征分析 | 第74-78页 |
| 3.5 特征参数提取 | 第78-82页 |
| 3.5.1 基于广义S变换及子波谱模拟的雷达波吸收衰减参数计算方法 | 第79-81页 |
| 3.5.2 目标识别特征参数定性分析 | 第81-82页 |
| 3.6 基于高斯过程的岩溶不良地质探地雷达目标识别方法 | 第82-87页 |
| 3.6.1 高斯过程二元分类预测方法原理 | 第82-84页 |
| 3.6.2 典型岩溶不良地质类型识别的高斯模型建立 | 第84-85页 |
| 3.6.3 实例分析 | 第85-87页 |
| 3.7 小结 | 第87-88页 |
| 第四章 基于CLIPS的隧道宏观地质预报专家系统开发 | 第88-116页 |
| 4.1 引言 | 第88页 |
| 4.2 隧道宏观地质预报专家系统概述 | 第88-90页 |
| 4.3 基本地质条件宏观分析指标体系 | 第90-103页 |
| 4.3.1 断层破碎带宏观预测 | 第91-95页 |
| 4.3.2 富水情况宏观预测 | 第95-99页 |
| 4.3.3 岩溶发育情况宏观预测 | 第99-103页 |
| 4.4 基于CLIPS的专家系统知识库与推理机 | 第103-109页 |
| 4.4.1 知识库构建 | 第103-107页 |
| 4.4.2 推理机设计 | 第107-109页 |
| 4.5 应用实例 | 第109-115页 |
| 4.5.1 工程概况 | 第109-111页 |
| 4.5.2 预报结果 | 第111-115页 |
| 4.6 小结 | 第115-116页 |
| 第五章 基于证据理论的隧道地质预报多源信息融合方法研究 | 第116-144页 |
| 5.1 引言 | 第116页 |
| 5.2 隧道综合超前地质预报D-S证据融合模型 | 第116-122页 |
| 5.2.1 隧道综合超前地质预报信息融合基本思想 | 第116-118页 |
| 5.2.2 D-S证据理论概述 | 第118-119页 |
| 5.2.3 融合模型基本结构 | 第119-120页 |
| 5.2.4 具体实现步骤 | 第120-122页 |
| 5.3 证据体基本概率赋值方法 | 第122-127页 |
| 5.3.1 基本方法 | 第122-123页 |
| 5.3.2 基于证据源修正的改进方法 | 第123-125页 |
| 5.3.3 常用预报方法预测指标分析 | 第125-127页 |
| 5.4 工程应用实例 | 第127-143页 |
| 5.4.1 概况 | 第127-128页 |
| 5.4.2 宏观地质预报 | 第128-133页 |
| 5.4.3 现场综合物探及其解译结果 | 第133-138页 |
| 5.4.4 基于证据合成的综合预报 | 第138-141页 |
| 5.4.5 超前水平钻与实际开挖结果 | 第141-143页 |
| 5.5 小结 | 第143-144页 |
| 第六章 隧道地质综合超前预报辅助决策系统软件开发 | 第144-164页 |
| 6.1 引言 | 第144页 |
| 6.2 系统设计目标与总体结构 | 第144-145页 |
| 6.3 主要功能模块软件结构设计 | 第145-159页 |
| 6.3.1 宏观地质预报专家系统 | 第146-148页 |
| 6.3.2 TEM金属干扰剔除及低阻地质异常快速反演 | 第148-152页 |
| 6.3.3 GPR属性提取及不良地质体自动识别 | 第152-154页 |
| 6.3.4 基于证据理论的隧道地质综合预报 | 第154-156页 |
| 6.3.5 数据管理系统 | 第156-159页 |
| 6.4 软件编程实现部分关键技术 | 第159-163页 |
| 6.4.1 CLIPS嵌入VC++6.0技术 | 第159-161页 |
| 6.4.2 VC++6.0调用matlab函数 | 第161-163页 |
| 6.4.3 数据库access与VC++6.0链接 | 第163页 |
| 6.5 小结 | 第163-164页 |
| 第七章 结论与展望 | 第164-167页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第164-166页 |
| 7.2 展望 | 第166-167页 |
| 参考文献 | 第167-177页 |
| 致谢 | 第177-178页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目及科研成果 | 第178页 |
