| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究的背景及其意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·隧道围岩变形监测的研究现状 | 第12页 |
| ·隧道围岩位移变形预测的研究现状 | 第12-13页 |
| ·隧道围岩位移稳定性分析的研究现状 | 第13页 |
| ·论文中主要研究内容以及采取的技术路线 | 第13-15页 |
| ·大南沟隧道断面开挖方式的模糊优选 | 第14页 |
| ·基于 ANSYS 有限元分析软件的隧道开挖模拟分析 | 第14页 |
| ·基于人工神经网络的隧道围岩变形预测 | 第14-15页 |
| 2 大南沟隧道工程简介 | 第15-19页 |
| ·大南沟隧道的自然条件 | 第15页 |
| ·大南沟隧道的工程地质与水文地质条件 | 第15-18页 |
| ·随址区的底层岩性 | 第15-16页 |
| ·水文条件 | 第16-17页 |
| ·大南沟隧道围岩稳定性评价 | 第17页 |
| ·大南沟隧道围岩级别划分 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 大南沟隧道开挖方法的模糊优选 | 第19-34页 |
| ·围岩稳定性的影响因素 | 第19-20页 |
| ·隧道的开挖方法 | 第20-24页 |
| ·全断面开挖法 | 第20-21页 |
| ·台阶开挖法 | 第21-22页 |
| ·分部开挖法 | 第22-24页 |
| ·模糊数学的基本理论 | 第24-26页 |
| ·模糊线性变换和最大隶属度原则 | 第24-25页 |
| ·模糊综合评判 | 第25-26页 |
| ·大南沟隧道开挖方法的模糊优选 | 第26-33页 |
| ·确定多级模糊综合评判决策 | 第27-29页 |
| ·工程实例分析 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 大南沟隧道开挖模拟分析 | 第34-45页 |
| ·有限元法的单元类型及其原理 | 第34-35页 |
| ·岩土本够模型 | 第35-37页 |
| ·屈服条件和破坏条件 | 第35-36页 |
| ·Drucker—Prager 本构模型 | 第36-37页 |
| ·隧道施工力学的模拟 | 第37页 |
| ·大南沟隧道开挖过程模拟 | 第37-44页 |
| ·大南沟隧道开挖模型参数的确定 | 第38页 |
| ·大南沟隧道开挖模型边界条件的确定 | 第38页 |
| ·大南沟隧道短台阶法开挖过程模拟分析 | 第38-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 大南沟隧道变形监测分析及量测方法 | 第45-56页 |
| ·隧道围岩变形监测的重要性 | 第45-46页 |
| ·隧道围岩变形监测的基本方法 | 第46-52页 |
| ·拱顶下沉量测的方法和标准 | 第46-47页 |
| ·水平收敛量测的方法和标准 | 第47-49页 |
| ·数据的处理分析 | 第49-52页 |
| ·大南沟隧道的围岩变形监测 | 第52-55页 |
| ·大南沟隧道的现场监测 | 第52页 |
| ·大南沟隧道拱顶下沉量测和周边水平收敛量测 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 大南沟隧道围岩变形预测 | 第56-78页 |
| ·神经网络模型的简介 | 第56-57页 |
| ·工程实例分析 | 第57-72页 |
| ·基于 BP 神经网络的拱顶下沉及其水平收敛预测 | 第58-64页 |
| ·Elman 神经网络的拱顶下沉及其水平收敛预测 | 第64-69页 |
| ·基于模糊模式识别的神经网络优选 | 第69-72页 |
| ·大南沟隧道二次衬砌时间的确定 | 第72-75页 |
| ·二次衬砌施作条件 | 第72-73页 |
| ·大南沟隧道二次衬砌时间的确定 | 第73-75页 |
| ·大南沟隧道二次衬砌模拟分析 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 7 结论与展望 | 第78-80页 |
| ·结论 | 第78页 |
| ·展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 附录 A BP 神经网络预测拱顶下沉变形训练过程 | 第83-85页 |
| 附录 B BP 神经网络预测水平收敛训练过程 | 第85-87页 |
| 附录 C Elman 神经网络预测拱顶下沉变形训练过程 | 第87-89页 |
| 附录 D Elman 神经网络预测水平收敛训练过程 | 第89-91页 |
| 作者简历 | 第91-93页 |
| 学位论文数据集 | 第93-94页 |
