| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| Chapter 1:Introduction | 第17-27页 |
| 1.1 Research Significance | 第17-19页 |
| 1.2 Literature Review | 第19-23页 |
| 1.3 Objectives of thesis | 第23-24页 |
| 1.4 Structure of the Thesis | 第24-27页 |
| Chapter 2:Field Data and Laboratory Experiments | 第27-35页 |
| 2.1 Rock samples collection and preparation | 第27-30页 |
| 2.2 Laboratory Experiments | 第30-35页 |
| 2.2.1 Mechanical and dynamical tests | 第30-32页 |
| 2.2.1.1 Uniaxial Compressive Strength (DCS) | 第30-31页 |
| 2.2.1.2 Splitting tensile strength | 第31页 |
| 2.2.1.3 Modulus of Elasticity | 第31页 |
| 2.2.1.4 Ultrasonic pulse velocity (UPV) | 第31-32页 |
| 2.2.2 Microscopic study and X-ray diffraction (XRD) | 第32-35页 |
| Chapter 3:Quantitative Microfabrics Analysis | 第35-49页 |
| 3.1 An overview of rock fabric | 第35页 |
| 3.2 Petrographic Image Analysis (PIA) | 第35-36页 |
| 3.3 Semi-automatic petrographic image analysis | 第36-38页 |
| 3.3.1 Image acquisition | 第37页 |
| 3.3.2 Image pre-processing | 第37页 |
| 3.3.3 Image digitizing | 第37-38页 |
| 3.3.4 Image measurement and the data analysis | 第38页 |
| 3.4 Basic geometrical parameters measured by image processing | 第38-41页 |
| 3.4.1 Grain Size (GS) | 第38-40页 |
| 3.4.2 Aspect Ratio (AR) | 第40页 |
| 3.4.3 Shape Factor (SF) | 第40-41页 |
| 3.4.4 Shape preferred orientation | 第41页 |
| 3.5 Petrographic description of rock samples | 第41-47页 |
| 3.6 Importance and applicability of rock microfabrics analysis for the geomechanicalbehavior of rocks | 第47-49页 |
| Chapter 4:Assessment of UCS by quantitative rock microfabrics parameters usingregression technique | 第49-67页 |
| 4.1 Introduction | 第49页 |
| 4.2 An overview to regression analysis | 第49-51页 |
| 4.3 Statistical analysis | 第51-67页 |
| 4.3.1 Descriptive statistics for all variables | 第52-55页 |
| 4.3.2 Bivariate statistics (correlation analysis) | 第55-56页 |
| 4.3.3 Development of predicting models using simple regression analysis | 第56-58页 |
| 4.3.4 Multiple regression analyses | 第58-67页 |
| Chapter 5:Computational Intelligence Techniques (CIT) for the prediction of UCSfrom petrographic characteristics of rock | 第67-89页 |
| 5.1 Introduction | 第67-68页 |
| 5.2 Artificial Neural Network | 第68-77页 |
| 5.2.1 Overview of ANNs | 第68-69页 |
| 5.2.2 Architecture and performance of Neural Network model | 第69-72页 |
| 5.2.3 Optimal ANNs model selection | 第72-73页 |
| 5.2.4 Conventional statistical analysis Versus ANN | 第73-74页 |
| 5.2.5 Application of ANNs in current study | 第74-77页 |
| 5.3 Fuzzy model | 第77-85页 |
| 5.3.1 Overview of Fuzzy Logic (FL) | 第77-79页 |
| 5.3.2 Structure of Fuzzy System | 第79-81页 |
| 5.3.3 Mamadani fuzzy inference model | 第81-85页 |
| 5.4 Results and performance assessment of varied models used in the study | 第85-89页 |
| Chapter 6:Assessments of strength and modulus anisotropy of banded amphiboliterocks | 第89-101页 |
| 6.1 Introduction | 第89-91页 |
| 6.2 Velocity anisotropy | 第91-93页 |
| 6.3 Strength anisotropy | 第93-95页 |
| 6.4 Modulus anisotropy | 第95-96页 |
| 6.5 Assessment of modulus anisotropy from wave velocity measurements | 第96-101页 |
| Conclusion and recommendation | 第101-104页 |
| 1. Conclusion | 第101-103页 |
| 2. Recommendation | 第103-104页 |
| Acknowledgement | 第104-105页 |
| Appendixes | 第105-126页 |
| References | 第126-142页 |
| List of Publications | 第142页 |
