| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-26页 |
| ·论文选题的目的及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·露天矿高边坡稳定性国内外发展水平 | 第10-12页 |
| ·国内外边坡稳定性研究方法现状 | 第12-14页 |
| ·东明露天矿高边坡自然地理概况 | 第14-16页 |
| ·地理位置 | 第14-15页 |
| ·气候条件 | 第15页 |
| ·地形地貌 | 第15-16页 |
| ·工程地质勘探 | 第16-19页 |
| ·勘探工作综述 | 第16页 |
| ·地质勘探 | 第16-19页 |
| ·工程地质条件 | 第19-23页 |
| ·岩土层组划分 | 第19-21页 |
| ·构造 | 第21-23页 |
| ·水文地质条件 | 第23-26页 |
| ·地表水 | 第23页 |
| ·地下水 | 第23-26页 |
| 2 水对边坡稳定性影响机理的分析 | 第26-34页 |
| ·水化学作用对岩土体的影响 | 第26-27页 |
| ·水对岩石边坡的影响 | 第27-29页 |
| ·岩体结构面强度 | 第27-28页 |
| ·抬高地下水位 | 第28-29页 |
| ·水对岩土体强度参数的影响 | 第29-30页 |
| ·水对岩土体的力学作用 | 第30-34页 |
| ·静水压力作用 | 第30-31页 |
| ·动水压力作用 | 第31-34页 |
| 3 边坡稳定性数值模拟研究 | 第34-66页 |
| ·岩土物理力学性质 | 第34-42页 |
| ·岩土物理力学性质概述 | 第34-36页 |
| ·实验方法与成果分析 | 第36-39页 |
| ·岩土物理力学指标推荐值 | 第39-40页 |
| ·分析方法与安全系数的确定 | 第40-42页 |
| ·Geo-studio 软件数值模拟理论及方法 | 第42-45页 |
| ·概述 | 第42-43页 |
| ·SLOPE/W 软件的介绍 | 第43-44页 |
| ·SLOPE/W 软件与SEEP/W 软件的结合使用 | 第44-45页 |
| ·三维数值模拟FLAC3D 理论及方法 | 第45-49页 |
| ·概述 | 第45页 |
| ·FLAC3D 基本特征和解析特点 | 第45-48页 |
| ·FLAC3D 软件内嵌强度折减法 | 第48-49页 |
| ·本次数值模拟三维采用方法 | 第49页 |
| ·数值模拟结果分析 | 第49-59页 |
| ·SLOPE/W 数值模拟研究 | 第49-51页 |
| ·Geo-Slope 二维软件计算不同水位对边坡的影响 | 第51-53页 |
| ·GEO-Slope 数值模拟研究 | 第53-54页 |
| ·FLAC3D 数值模拟研究 | 第54-58页 |
| ·FLAC3D 模拟结果分析 | 第58-59页 |
| ·FLAC3D 和GEO-Slope 模拟对比分析 | 第59-60页 |
| ·降雨对高边坡稳定性影响 | 第60-66页 |
| ·不同降雨强度对高边坡稳定性的影响 | 第60-63页 |
| ·不同前期降雨总量对边坡稳定性的影响 | 第63-66页 |
| 4 含水边坡稳定性的神经网络预测研究 | 第66-84页 |
| ·BP 神经网络原理介绍 | 第67-70页 |
| ·边坡预测的神经网络模型 | 第70-74页 |
| ·边坡稳定性影响因素的确定 | 第70-71页 |
| ·边坡预测神经网络模型的建立 | 第71-72页 |
| ·参数模型计算分析 | 第72-74页 |
| ·神经网络降雨边坡数模型计算分析 | 第74-76页 |
| ·ANN-ARMA 组合模型 | 第76-78页 |
| ·思路的提出 | 第76-77页 |
| ·建模建立与预测算法 | 第77-78页 |
| ·现场分析 | 第78-84页 |
| 5 结论与展望 | 第84-86页 |
| ·结论 | 第84-85页 |
| ·展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 在学期间研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
