| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1．1 工程背景 | 第8-13页 |
| 1．1．1 传统观念的否定 | 第8页 |
| 1．1．2 嵌岩桩成为端承桩的条件 | 第8-9页 |
| 1．1．3 嵌岩桩的几个理论问题 | 第9-13页 |
| 1．2 嵌岩桩受力性状及嵌岩深度的国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1．2．1 嵌岩桩竖向承载力研究现状 | 第13-15页 |
| 1．2．2 嵌岩深度的研究现状 | 第15-16页 |
| 1．3 本论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 嵌岩桩的受力性状分析 | 第17-35页 |
| 2．1 概述 | 第17页 |
| 2．2 嵌岩桩与非嵌岩桩荷载传递的比较 | 第17-18页 |
| 2．3 嵌岩桩荷载传递机理 | 第18-27页 |
| 2．3．1 荷载传递性能 | 第18-19页 |
| 2．3．2 受力性状的影响因素 | 第19-27页 |
| 2．4 嵌岩桩的荷载—沉降曲线的一种解析算式 | 第27-34页 |
| 2．4．1 模型的建立与荷载传递函数的选取 | 第28页 |
| 2．4．2 微分方程及其解析解 | 第28-34页 |
| 2．5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 嵌岩桩嵌岩深度的研究 | 第35-45页 |
| 3．1 前言 | 第35页 |
| 3．2 建筑桩基技术规范5．2．11条中一些问题的探讨 | 第35-37页 |
| 3．3 嵌岩深度效应 | 第37-43页 |
| 3．4 不同岩层对桩承载力的影响 | 第43-44页 |
| 3．5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 嵌岩桩嵌岩段的影响因素的分析 | 第45-56页 |
| 4．1 概述 | 第45页 |
| 4．2 人工神经网络分析方法的简介 | 第45-48页 |
| 4．2．1 BP神经网络模型 | 第45-46页 |
| 4．2．2 自组织特征映射模型 | 第46-48页 |
| 4．3 嵌岩桩嵌岩段特性的特征量分析 | 第48-51页 |
| 4．4 BP神经网络分析影响嵌岩段特性的参数 | 第51-55页 |
| 4．4．1 桩径对嵌岩桩极限承载力的影响 | 第52页 |
| 4．4．2 岩石强度对嵌岩桩极限承载力的影响 | 第52-53页 |
| 4．4．3 岩体风化程度对嵌岩桩极限承载力的影响 | 第53-54页 |
| 4．4．4 桩长对嵌岩桩极限承载力的影响 | 第54页 |
| 4．4．5 嵌岩深度对嵌岩桩极限承载力的影响 | 第54-55页 |
| 4．4．6 结果分析 | 第55页 |
| 4．5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 嵌岩桩的有限元分析 | 第56-74页 |
| 5．1 概述 | 第56页 |
| 5．2 有限单元法的基本概念 | 第56-58页 |
| 5．2．1 有限单元法的求解 | 第56-57页 |
| 5．2．2 单元选择和位移模式 | 第57-58页 |
| 5．3 ANSYS程序简介 | 第58-59页 |
| 5．3．1 ANSYS主要技术特点 | 第58-59页 |
| 5．3．2 ANSYS功能应用简介 | 第59页 |
| 5．4 嵌岩桩的有限元分析 | 第59-73页 |
| 5．4．1 计算模型 | 第59-61页 |
| 5．4．2 计算方案及参数选择 | 第61-62页 |
| 5．4．3 计算结果分析 | 第62-73页 |
| 5．5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结论与建议 | 第74-76页 |
| 6．1 本文研究得出的结论 | 第74-75页 |
| 6．2 进一步工作的建议 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录 | 第80-98页 |