| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 国内外研究现状 | 第8-15页 |
| 1.1.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.1.2 国内研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2 课题提出及研究意义 | 第15页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 拉拔及锚杆受力特性 | 第17-31页 |
| 2.1 锚杆的种类与特点 | 第17-18页 |
| 2.1.1 预应力与非预应力锚杆 | 第17-18页 |
| 2.1.2 拉力型与压力型锚杆 | 第18页 |
| 2.2 等截面锚杆承载机理 | 第18-20页 |
| 2.2.1 等截面锚杆的荷载传递机制 | 第18-19页 |
| 2.2.2 破坏形式 | 第19-20页 |
| 2.3 拉拔实验法简介 | 第20-22页 |
| 2.4 锚杆抗拔承载力分析 | 第22-30页 |
| 2.4.1 理论锚杆P-S曲线形状分析 | 第22-25页 |
| 2.4.2 基于锚固质量影响的锚杆P-S曲线分析 | 第25-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 灰色模型建立 | 第31-41页 |
| 3.1 灰色模型原理 | 第31-33页 |
| 3.2 GM(1,1)模型建模过程 | 第33-35页 |
| 3.2.1 建模前数据检验 | 第33页 |
| 3.2.2 非等间距GM(1,1)模型 | 第33-35页 |
| 3.3 GM(1,1)模型的改进 | 第35-39页 |
| 3.3.1 一般的函数模型 | 第36-38页 |
| 3.3.2 改进指数模型 | 第38页 |
| 3.3.3 权重自适应灰色模型 | 第38-39页 |
| 3.4 优化灰色模型实例分析 | 第39-40页 |
| 3.5 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 灰色神经网络预测模型 | 第41-53页 |
| 4.1 神经网络概述 | 第41-47页 |
| 4.1.1 神经网络的构成 | 第42-44页 |
| 4.1.2 BP神经网络的特点及应用 | 第44-45页 |
| 4.1.3 神经网络算法原理 | 第45页 |
| 4.1.4 BP神经网络训练过程 | 第45-47页 |
| 4.2 BP网络的改进 | 第47-48页 |
| 4.2.1 样本归一化处理 | 第47-48页 |
| 4.2.2 寻优过程 | 第48页 |
| 4.3 组合模型介绍 | 第48-50页 |
| 4.3.1 灰色系统模型与神经网络模型组合预测的优势 | 第49页 |
| 4.3.2 灰色系统模型与神经网络的组合思想 | 第49-50页 |
| 4.4 灰色神经网络预测 | 第50-52页 |
| 4.5 小结 | 第52-53页 |
| 第五章 锚杆极限承载力的超声导波实验 | 第53-67页 |
| 5.1 超声导波理论 | 第53-56页 |
| 5.1.1 基于磁致伸缩效应的超声导波 | 第53-54页 |
| 5.1.2 超声导波的传播特性 | 第54-55页 |
| 5.1.3 导波的群速度与相速度 | 第55-56页 |
| 5.2 电磁超声导波计算锚固段长度 | 第56-60页 |
| 5.2.1 实验平台搭建 | 第56-57页 |
| 5.2.2 实验所用的锚杆试件选取 | 第57-58页 |
| 5.2.3 导波在锚固锚杆中传播路径 | 第58-59页 |
| 5.2.4 锚固段长度的计算 | 第59-60页 |
| 5.3 锚固锚杆的波动特征 | 第60-62页 |
| 5.3.1 锚杆锚固的波动方程 | 第60-61页 |
| 5.3.2 超声导波瞬态激振的位移响应 | 第61-62页 |
| 5.4 极限承载力计算 | 第62-65页 |
| 5.4.1 锚筋与灌浆体间的力学行为分析 | 第62-63页 |
| 5.4.2 极限承载力计算方法 | 第63-64页 |
| 5.4.3 拉拔实验验证 | 第64-65页 |
| 5.5 小结 | 第65-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 结论 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |