| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章绪论 | 第9-30页 |
| 1.1研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2岩爆的研究现状 | 第10-28页 |
| 1.2.1岩爆一般特征与产生机制 | 第10-12页 |
| 1.2.2岩爆分类及主要依据 | 第12-14页 |
| 1.2.3岩爆烈度分级及主要依据 | 第14页 |
| 1.2.4岩爆预测模型 | 第14-28页 |
| 1.3论文的研究内容 | 第28-29页 |
| 1.4本文的主要创新性工作 | 第29-30页 |
| 第2章岩爆评价指标样本库及分级评价体系 | 第30-58页 |
| 2.1引言 | 第30页 |
| 2.2岩爆评价指标的选定 | 第30-42页 |
| 2.2.1影响岩爆的围岩应力条件 | 第31-32页 |
| 2.2.2影响岩爆的岩性条件 | 第32-34页 |
| 2.2.3影响岩爆的围岩条件 | 第34-35页 |
| 2.2.4影响岩爆的其它条件 | 第35-36页 |
| 2.2.5基于神经网络算法的岩爆影响参数确定 | 第36-42页 |
| 2.3评价指标数据样本库的建立 | 第42-55页 |
| 2.4岩爆烈度分级评价体系 | 第55-56页 |
| 2.4.1岩爆烈度含义 | 第55-56页 |
| 2.4.2岩爆烈度分级原则 | 第56页 |
| 2.4.3国内外岩爆烈度分级现状 | 第56页 |
| 2.5本章小结 | 第56-58页 |
| 第3章岩爆评价指标与岩爆烈度相关性分析 | 第58-68页 |
| 3.1引言 | 第58页 |
| 3.2评价指标数据样本的统计学特征 | 第58-60页 |
| 3.3岩爆评价指标与岩爆烈度相关性 | 第60-67页 |
| 3.3.1单轴抗压强度与岩爆烈度相关性 | 第61-62页 |
| 3.3.2单轴抗拉强度与岩爆烈度相关性 | 第62-64页 |
| 3.3.3围岩最大切应力与岩爆烈度相关性 | 第64-65页 |
| 3.3.4弹性能量指数与岩爆烈度相关性 | 第65-66页 |
| 3.3.5参数汇总 | 第66-67页 |
| 3.4本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章基于神经网络算法的岩爆预测模型及参数敏感性分析 | 第68-79页 |
| 4.1引言 | 第68页 |
| 4.2神经网络算法基本理论 | 第68-69页 |
| 4.3神经网络预测模型的建立 | 第69-70页 |
| 4.3.1网络拓扑结构设计 | 第69页 |
| 4.3.2网络层数及节点数的确定 | 第69-70页 |
| 4.4模型训练 | 第70-73页 |
| 4.4.1训练样本数据预处理 | 第70-71页 |
| 4.4.2训练结果评价 | 第71-73页 |
| 4.5工程验证 | 第73-74页 |
| 4.5.1工程概况 | 第73页 |
| 4.5.2预测结果及评价 | 第73-74页 |
| 4.6参数敏感性分析 | 第74-78页 |
| 4.6.1无岩爆情况下各评价指标的取值范围 | 第75-76页 |
| 4.6.2轻微岩爆情况下各评价指标的取值范围 | 第76页 |
| 4.6.3中等岩爆情况下各评价指标的取值范围 | 第76-77页 |
| 4.6.4强烈岩爆情况下各评价指标的取值范围 | 第77-78页 |
| 4.7本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章总结与展望 | 第79-81页 |
| 5.1总结 | 第79页 |
| 5.2展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 个人简历及在学期间的研究成果 | 第90页 |