| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 堆石坝填筑碾压机理及实时监控原理 | 第16-29页 |
| 2.1 坝料的碾压机理 | 第16-18页 |
| 2.2 坝体碾压干密度的影响参数确定 | 第18-19页 |
| 2.2.1 模型参数的选择 | 第18-19页 |
| 2.3 面板堆石坝填筑碾压质量实时监控系统工作原理 | 第19-21页 |
| 2.3.1 数学模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 监控原理 | 第20-21页 |
| 2.4 面板堆石坝填筑碾压实时监控的系统设计 | 第21-28页 |
| 2.4.1 实时监控的系统结构 | 第21-23页 |
| 2.4.2 填筑碾压质量实时监控系统的工作流程 | 第23-25页 |
| 2.4.3 系统功能实现 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于遗传神经网络的坝体干密度预测模型 | 第29-40页 |
| 3.1 遗传神经网络干密度预测模型 | 第29-33页 |
| 3.1.1 遗传算法优化神经网络参数优化的意义 | 第29-30页 |
| 3.1.2 采用遗传算法的 BP 网络初始权值和阈值优化 | 第30-31页 |
| 3.1.3 遗传算法改进 | 第31-33页 |
| 3.1.4 遗传算法工具箱介绍 | 第33页 |
| 3.2 遗传神经网络干密度预测模型实现 | 第33-37页 |
| 3.2.1 遗传神经网络模型创建 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于遗传算法的样本参数优化 | 第34-36页 |
| 3.2.3 网络训练 | 第36页 |
| 3.2.4 遗传神经网络仿真 | 第36-37页 |
| 3.3 遗传神经网络模型精度验证 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 坝体碾压质量干密度—可靠度二元耦合评价模型 | 第40-47页 |
| 4.1 二元耦合评价模型 | 第40-43页 |
| 4.1.1 可靠度理论 | 第40-41页 |
| 4.1.2 干密度—可靠度耦合评价模型 | 第41-43页 |
| 4.2 二元耦合评价模型建立 | 第43-46页 |
| 4.2.1 影响因子确定和采集 | 第43-44页 |
| 4.2.2 参数可靠性分析 | 第44页 |
| 4.2.3 干密度求解 | 第44-45页 |
| 4.2.4 干密度影响参数的敏感性分析 | 第45页 |
| 4.2.5 干密度—可靠度耦合的碾压质量二元评价 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 工程应用 | 第47-62页 |
| 5.1 工程概况 | 第47-51页 |
| 5.1.1 坝体填筑分区及设计工程量 | 第48-49页 |
| 5.1.2 坝体填筑料的料源布设 | 第49-50页 |
| 5.1.3 坝体填筑的现场控制方案 | 第50-51页 |
| 5.2 面板堆石坝碾压质量实时监控系统成果分析 | 第51-54页 |
| 5.2.1 碾压机超速行驶与激振力不达标统计分析 | 第51-52页 |
| 5.2.2 碾压遍数达标比率统计分析 | 第52-53页 |
| 5.2.3 压实厚度统计分析 | 第53-54页 |
| 5.3 干密度影响参数分析 | 第54-58页 |
| 5.3.1 干密度影响参数分布 | 第54-56页 |
| 5.3.2 干密度影响参数的敏感性分析 | 第56-57页 |
| 5.3.3 干密度参数变异性分析 | 第57-58页 |
| 5.4 干密度—可靠度二元耦合碾压质量评价 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结及展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
