引滦隧洞在线监测与安全评估系统研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract（英文摘要） | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| 1．1 大坝安全监测的意义 | 第10-11页 |
| 1．2 隧洞安全监测的现状与问题 | 第11-21页 |
| 1．2．1 监测理论的现状与问题 | 第12页 |
| 1．2．2 监测仪器的现状与问题 | 第12-13页 |
| 1．2．3 监测系统自动化的现状与问题 | 第13-16页 |
| 1．2．4 计算机数据处理的现状与问题 | 第16-18页 |
| 1．2．5 监测数学模型的现状与问题 | 第18-20页 |
| 1．2．6 评估理论的现状与问题 | 第20-21页 |
| 1．3 论文的主要工作 | 第21-25页 |
| 1．3．1 自动化监测系统的研究 | 第22页 |
| 1．3．2 监测数据处理系统的研究 | 第22-23页 |
| 1．3．3 计算模型与评估方法的研究 | 第23页 |
| 1．3．4 神经网络算法与训练样本集的研究 | 第23-25页 |
| 第二章 引滦隧洞自动化安全监测系统 | 第25-47页 |
| 2．1 工程概况 | 第25-26页 |
| 2．2 总体布置 | 第26-31页 |
| 2．3 光纤传感技术 | 第31-38页 |
| 2．3．1 单模光纤与多模光纤 | 第31-32页 |
| 2．3．2 光纤传感器的分类 | 第32页 |
| 2．3．3 白光干涉仪的基本原理 | 第32-34页 |
| 2．3．4 光纤传感器工作原理 | 第34-37页 |
| 2．3．5 读出装置工作原理 | 第37-38页 |
| 2．4 光纤传感器在监测断面上的布置 | 第38-42页 |
| 2．4．1 温度计的布置 | 第39-40页 |
| 2．4．2 渗压计的布置 | 第40页 |
| 2．4．3 位移计和应变计的布置 | 第40-42页 |
| 2．5 监测系统网络结构 | 第42页 |
| 2．6 监测站的布置 | 第42-44页 |
| 2．7 监测系统网络方案与串口方案的比较 | 第44-45页 |
| 2．8 中心站的布置 | 第45-46页 |
| 2．9 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 隧洞在线监测与安全评估系统 | 第47-66页 |
| 3．1 概述 | 第47-49页 |
| 3．2 基于面向对象的传感器数据结构 | 第49-50页 |
| 3．3 三层数据库应用架构 | 第50-52页 |
| 3．4 中心数据库子系统 | 第52-57页 |
| 3．4．1 数据库设计 | 第52-54页 |
| 3．4．2 自定义函数 | 第54-55页 |
| 3．4．3 存储过程和触发器 | 第55-57页 |
| 3．5 数据采集与分析子系统 | 第57-62页 |
| 3．5．1 用VC++实现TCP/IP网络通信 | 第58-60页 |
| 3．5．2 DMI远程访问接口 | 第60-61页 |
| 3．5．3 三层结构 | 第61-62页 |
| 3．6 安全评估子系统 | 第62页 |
| 3．7 远程电话报警子系统 | 第62-65页 |
| 3．7．1 MODEM通信原理 | 第63页 |
| 3．7．2 TAPI工作原理 | 第63-65页 |
| 3．8 本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 自适应BP神经网络 | 第66-83页 |
| 4．1 基本BP神经网络 | 第66-68页 |
| 4．2 用VC++实现BP神经网络程序 | 第68-70页 |
| 4．3 基本BP神经网络的算法测试 | 第70-72页 |
| 4．3．1 拟合精度测试 | 第70页 |
| 4．3．2 外延能力测试 | 第70-71页 |
| 4．3．3 多维情况测试 | 第71-72页 |
| 4．4 自适应BP神经网络 | 第72-76页 |
| 4．5 BP神经网络训练样本集的选择 | 第76-81页 |
| 4．5．1 离散情况 | 第77-78页 |
| 4．5．2 线性函数 | 第78-79页 |
| 4．5．3 斜率变化缓慢的非线性函数 | 第79-81页 |
| 4．5．4 斜率变化大的非线性函数 | 第81页 |
| 4．6 训练样本选择实例 | 第81-82页 |
| 4．7 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 隧洞断面计算模型 | 第83-122页 |
| 5．1 隧洞衬砌荷载分析 | 第83-85页 |
| 5．1．1 围岩压力 | 第84页 |
| 5．1．2 内外水压力 | 第84页 |
| 5．1．3 温度荷载 | 第84-85页 |
| 5．2 隧洞衬砌混凝土参数的选取 | 第85-87页 |
| 5．2．1 混凝土强度 | 第86-87页 |
| 5．2．2 混凝土密度 | 第87页 |
| 5．3 6+970监测断面的水文地质情况分析 | 第87-89页 |
| 5．4 计算模型各个材料参数的选取 | 第89-90页 |
| 5．5 山岩压力统计分析 | 第90-96页 |
| 5．5．1 山岩压力短期分析 | 第92-95页 |
| 5．5．2 山岩压力长期分析 | 第95-96页 |
| 5．6 温度应力统计分析 | 第96-102页 |
| 5．7 计算模型结构型式的确立 | 第102-106页 |
| 5．8 计算模型温度场分析 | 第106-109页 |
| 5．9 外水压力折减系数统计分析 | 第109-112页 |
| 5．10 衬砌监测点位移变化规律 | 第112-119页 |
| 5．10．1 温度与位移的关系 | 第113-115页 |
| 5．10．2 外水压力分布与位移的关系 | 第115-118页 |
| 5．10．3 内水压力与位移的关系 | 第118-119页 |
| 5．11 初始位移估算 | 第119-121页 |
| 5．11．1 自重位移估算 | 第120页 |
| 5．11．2 蠕变位移估算 | 第120页 |
| 5．11．3 温度位移估算 | 第120页 |
| 5．11．4 外水压位移估算 | 第120-121页 |
| 5．12 本章小结 | 第121-122页 |
| 第六章 隧洞断面安全评估 | 第122-133页 |
| 6．1 结构的安全度曲线 | 第122-124页 |
| 6．2 隧洞断面的安全度曲线带 | 第124-127页 |
| 6．2．1 外力位移关系曲线 | 第124-125页 |
| 6．2．2 安全度曲线的计算 | 第125-127页 |
| 6．3 基于神经网络的安全度计算 | 第127-129页 |
| 6．4 隧洞安全评估实例 | 第129-131页 |
| 6．5 神经网络训练样本集的更新 | 第131-132页 |
| 6．6 本章小结 | 第132-133页 |
| 第七章 结论与展望 | 第133-136页 |
| 7．1 结论 | 第133-134页 |
| 7．2 展望 | 第134-136页 |
| 附录 公式推导与监测数据表 | 第136-150页 |
| 0．1 统计模型公式推导 | 第136-137页 |
| 0．2 确定性模型公式推导 | 第137-139页 |
| 0．3 基本BP神经网络的学习算法推导 | 第139-143页 |
| 0．4 论文中涉及的原始监测数据 | 第143-150页 |
| 参考文献 | 第150-154页 |
| 致谢、声明 | 第154-155页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第155页 |
