隧道施工过程多元信息可视化分析系统研究及应用
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
1.2.1 隧道施工多元信息采集及分析技术现状 | 第12-13页 |
1.2.2 围岩分级研究现状 | 第13-15页 |
1.2.3 三维可视化及隧道施工分析系统研究现状 | 第15-18页 |
1.3 本文研究内容与技术路线 | 第18-19页 |
第2章 理论基础 | 第19-31页 |
2.1 人工智能算法 | 第19-22页 |
2.1.1 差异进化算法(DE) | 第19-20页 |
2.1.2 BP神经网络 | 第20-22页 |
2.2 科学计算可视化 | 第22-28页 |
2.2.1 VTK简介 | 第22-23页 |
2.2.2 VTK对象模型 | 第23-26页 |
2.2.3 VTK文件格式 | 第26-28页 |
2.3 自动化监测及时间序列预测方法 | 第28页 |
2.4 隧道反分析 | 第28-29页 |
2.5 地质雷达原理 | 第29-31页 |
第3章 隧道施工过程多元信息的采集与分析 | 第31-55页 |
3.1 工程简介 | 第31-35页 |
3.2 抚松隧道多元信息自动化监测系统的构建 | 第35-43页 |
3.2.1 系统硬件的选择及现场安装 | 第35-38页 |
3.2.2 多元信息测量结果的采集 | 第38-43页 |
3.3 地质超前预报 | 第43-45页 |
3.3.1 数据编辑及常规处理方法 | 第43页 |
3.3.2 抚松隧道地质超前数据解释 | 第43-45页 |
3.4 基于DE-ANN方法的时间序列预测 | 第45-48页 |
3.4.1 DE-ANN算法的实现 | 第45-47页 |
3.4.2 抚松隧道围岩时间序列预测 | 第47-48页 |
3.5 基于DE-FEM方法的围岩参数反分析 | 第48-54页 |
3.5.1 DE-FEM算法的实现 | 第48-49页 |
3.5.2 研究区域特点 | 第49-50页 |
3.5.3 参数反分析 | 第50-52页 |
3.5.4 DE参数对反分析影响 | 第52-53页 |
3.5.5 反演计算部分断面位移云图 | 第53-54页 |
3.6 结论 | 第54-55页 |
第4章 隧道施工过程三维可视化围岩分级技术研究 | 第55-67页 |
4.1 考虑地质超前预报的围岩分级方法 | 第55-59页 |
4.1.1 分级指标选取原则 | 第55-56页 |
4.1.2 分级指标测定方法及评分标准 | 第56-59页 |
4.2 基于DE-ANN的抚松隧道围岩分级实践 | 第59-61页 |
4.3 围岩等级三维可视化技术 | 第61-65页 |
4.3.1 三维地质体模型建立 | 第61-64页 |
4.3.2 围岩等级管理 | 第64-65页 |
4.4 结论 | 第65-67页 |
第5章 基于三维可视化的隧道施工智能分析系统研究 | 第67-77页 |
5.1 系统开发工具的选择及需求分析 | 第67-69页 |
5.1.1 开发工具的选择 | 第67-69页 |
5.1.2 系统需求分析 | 第69页 |
5.2 系统体系结构设计 | 第69-72页 |
5.2.1 系统体系结构设计 | 第69-70页 |
5.2.2 系统数据库结构设计 | 第70-72页 |
5.3 关键技术 | 第72-76页 |
5.3.1 三维点坐标拾取 | 第72-73页 |
5.3.2 云数据库技术 | 第73-74页 |
5.3.3 导出数据到Flac~(3D)的技术 | 第74-75页 |
5.3.4 隧道虚拟漫游技术 | 第75-76页 |
5.4 小结 | 第76-77页 |
第6章 工程应用 | 第77-90页 |
6.1 抚松隧道应用 | 第77-85页 |
6.1.1. 三维地质模型建立 | 第77-79页 |
6.1.2 监控测量及传感器数据管理 | 第79-81页 |
6.1.3 有限元计算 | 第81-83页 |
6.1.4 生成分析报告 | 第83-85页 |
6.2 大连地铁隧道应用 | 第85-90页 |
6.2.1 工程简介 | 第85-86页 |
6.2.2 工程应用 | 第86-90页 |
第7章 结论与展望 | 第90-92页 |
7.1 结论 | 第90-91页 |
7.2 展望 | 第91-92页 |
参考文献 | 第92-96页 |
附录 地质体建模源代码 | 第96-99页 |
攻读学位期间公开发表学术论文情况 | 第99-100页 |
致谢 | 第100-101页 |
作者简介 | 第101页 |