| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-9页 |
| 第1章绪论 | 第9-18页 |
| 1.1研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2深部岩体力学行为研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1深部岩体赋存环境 | 第11-12页 |
| 1.2.2温压耦合作用下岩体力学响应 | 第12-15页 |
| 1.2.3考虑温压耦合作用的理论模型 | 第15-16页 |
| 1.3论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4本文的主要创新工作 | 第17-18页 |
| 第2章温压耦合作用下岩体力学参数样本 | 第18-25页 |
| 2.1引言 | 第18页 |
| 2.2岩体类型及温压变量范围的确定 | 第18-23页 |
| 2.2.1岩体类型的选定 | 第18-20页 |
| 2.2.2温度及围压的选定 | 第20-23页 |
| 2.3试验数据的获取和整理 | 第23-24页 |
| 2.4力学参数样本库的建立 | 第24页 |
| 2.5本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章温度及围压对岩体基本力学性质的影响规律 | 第25-58页 |
| 3.1引言 | 第25页 |
| 3.2温度对岩体力学行为的影响 | 第25-39页 |
| 3.2.1温度对岩体峰值强度的影响 | 第25-30页 |
| 3.2.2温度对岩体峰值应变的影响 | 第30-35页 |
| 3.2.3温度对岩体弹性模量的影响 | 第35-39页 |
| 3.3围压对岩体力学行为的影响 | 第39-53页 |
| 3.3.1围压对岩体峰值强度的影响 | 第39-44页 |
| 3.3.2围压对岩体峰值应变的影响 | 第44-48页 |
| 3.3.3围压对岩体弹性模量的影响 | 第48-53页 |
| 3.4温压耦合效应的定量化表征 | 第53-57页 |
| 3.5本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章考虑温压耦合作用的岩体力学性质神经网络预测模型 | 第58-66页 |
| 4.1引言 | 第58页 |
| 4.2神经网络预测模型的构建 | 第58-62页 |
| 4.2.1神经网络算法基本理论 | 第58-60页 |
| 4.2.2神经网络模型的构建 | 第60-62页 |
| 4.3神经网络模型的训练 | 第62-63页 |
| 4.3.1训练样本的选取 | 第62页 |
| 4.3.2训练样本数据预处理 | 第62页 |
| 4.3.3模型训练结果 | 第62-63页 |
| 4.4神经网络模型验证 | 第63-65页 |
| 4.4.1模型验证样本的选取 | 第63页 |
| 4.4.2模型验证结果及可靠性评价 | 第63-65页 |
| 4.5本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章高温高压条件下岩体力学行为预测 | 第66-77页 |
| 5.1引言 | 第66页 |
| 5.2数值计算方案 | 第66-67页 |
| 5.3预测结果分析及讨论 | 第67-76页 |
| 5.3.1高温对岩石力学行为影响 | 第68-72页 |
| 5.3.2高压对岩石力学行为影响 | 第72-76页 |
| 5.4本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1结论 | 第77页 |
| 6.2展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附录A岩体力学参数样本库 | 第86-97页 |
| 个人简历、在学期间参与课题和取得的研究成果 | 第97页 |