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基于免疫高斯过程算法的岩体物理力学参数位移反分析方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1. 绪论第12-28页
    1.1 研究背景及研究意义第12-14页
    1.2 国内外的研究现状第14-23页
        1.2.1 国内外位移反分析的研究现状第14-16页
        1.2.2 国内外研究目前存在的问题第16-23页
    1.3 研究的内容、研究的目标第23-24页
        1.3.1 研究的内容第23-24页
        1.3.2 研究的目标第24页
    1.4 论文的研究方案第24-25页
        1.4.1 数值模拟计算第24页
        1.4.2 免疫高斯过程算法第24页
        1.4.3 新型智能位移反分析方法的建立第24-25页
        1.4.4 隧道开挖智能位移超前预报方法的提出与验证第25页
        1.4.5 工程应用及验证第25页
    1.5 论文的主要创新点第25-28页
2. 免疫算法第28-40页
    2.1 免疫算法发展历程第28-29页
    2.2 免疫算法基础理论第29-35页
        2.2.1 生物免疫系统第29-30页
        2.2.2 免疫算法概念第30-31页
        2.2.3 免疫算法的特点第31-32页
        2.2.4 免疫算法算子第32-35页
    2.3 免疫算法种类第35-37页
        2.3.1 克隆选择算法第35页
        2.3.2 免疫遗传算法第35-36页
        2.3.3 反向选择算法第36页
        2.3.4 疫苗免疫算法第36-37页
    2.4 免疫算法流程第37-39页
    2.5 关键参数说明第39页
    2.6 本章小结第39-40页
3. 免疫高斯过程回归算法及其工程应用第40-52页
    3.1 高斯过程及其回归算法简介第41-43页
        3.1.1 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)第41页
        3.1.2 高斯过程预测第41-43页
        3.1.3 最优超参数的获取第43页
    3.2 免疫高斯过程回归算法第43-46页
        3.2.1 组合核函数第43-44页
        3.2.2 免疫-组合核函数高斯过程回归算法第44-46页
    3.3 基于免疫-组合核函数高斯过程回归算法的边坡变形时序分析第46-49页
        3.3.1 滚动预测方法第46页
        3.3.2 基于免疫-组合核函数高斯过程回归算法边坡非线性变形预测第46-49页
    3.4 计算结果分析第49-50页
    3.5 本章小结第50-52页
4. 隧道工程开挖数值模拟第52-70页
    4.1 试验方案数据的选取第52-56页
    4.2 隧道断面的选取及开挖方式第56-58页
        4.2.1 隧道断面的选取第56页
        4.2.2 隧道开挖方式第56-58页
        4.2.3 隧道测点的布置情况第58页
    4.3 计算模型的初始条件第58-60页
    4.4 数值模拟的计算结果第60-68页
        4.4.1 模型中锚杆的布置情况第60-61页
        4.4.2 模型中初期支护布置情况第61-62页
        4.4.3 开挖完成后的应力分布情况第62-64页
        4.4.4 开挖完成后的位移分布云图第64-66页
        4.4.5 开挖完成后的围岩位移变化曲线第66-68页
    4.5 本章小结第68-70页
5. 基于免疫高斯过程回归算法的岩体物理力学参数反演第70-80页
    5.1 GPR智能位移预测模型建立第70-75页
        5.1.1 免疫算法参数确立第71-72页
        5.1.2 训练数据的导入与学习第72-73页
        5.1.3 免疫组合核函数高斯过程参数输出第73-75页
        5.1.4 测试样本的验证第75页
    5.2 岩体物理力学参数的反演第75-77页
    5.3 智能预测模型后续位移预测第77-78页
    5.4 本章小结第78-80页
6. 工程应用第80-90页
    6.1 北口隧道简介第80页
    6.2 基于免疫高斯过程回归算法的北口隧道位移反分析第80-88页
        6.2.1 数值试验获取北口隧道训练样本集第80-83页
        6.2.2 北口隧道岩体物理力学参数反演过程第83-86页
        6.2.3 北口隧道后续施工位移预测及结果分析第86-88页
    6.3 本章小结第88-90页
7. 结论与展望第90-92页
    7.1 结论第90页
    7.2 展望第90-92页
参考文献第92-98页
附录A第98-110页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第110-114页
学位论文数据集第114页

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