| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·土壤固化剂分类及其固化机理 | 第8-9页 |
| ·水泥石灰类固化剂 | 第8-9页 |
| ·矿渣硅酸盐类固化剂 | 第9页 |
| ·高分子类固化剂 | 第9页 |
| ·电离子溶液类固化剂 | 第9页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 2 TG固化剂稳定土正交试验设计及分析 | 第12-20页 |
| ·原材料工程性质试验 | 第12-13页 |
| ·土的工程性质试验 | 第12页 |
| ·水泥的主要技术指标试验 | 第12-13页 |
| ·石灰的化学成分试验 | 第13页 |
| ·TG土壤固化剂 | 第13页 |
| ·正交试验设计意义 | 第13-14页 |
| ·TG固化剂稳定土正交试验设计 | 第14-15页 |
| ·试验考核指标的确定 | 第14页 |
| ·影响因素的确定与因素水平的选择 | 第14页 |
| ·正交试验表的选择与正交试验方案的确定 | 第14-15页 |
| ·TG固化剂稳定土正交试验设计结果及分析 | 第15-19页 |
| ·正交试验结果 | 第15页 |
| ·试验结果分析 | 第15-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于MATLAB人工神经网络技术TG固化剂稳定土配合比的优化 | 第20-29页 |
| ·人工神经网络 | 第20-21页 |
| ·BP神经网络模型及计算流程 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络模型 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络计算流程 | 第23页 |
| ·基于BP神经网络TG固化剂稳定土强度的预测 | 第23-27页 |
| ·TG固化剂稳定土强度预测模型 | 第23页 |
| ·TG固化剂稳定土强度预测过程 | 第23-27页 |
| ·TG固化剂稳定土最优配比的确定 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 TG固化剂稳定土强度及稳定性试验研究 | 第29-39页 |
| ·TG固化剂稳定土强度试验研究 | 第29-35页 |
| ·不同等级和剂量的水泥对TG固化剂稳定土强度影响试验研究 | 第29-30页 |
| ·不同钙镁含量和剂量的石灰对TG固化剂稳定土强度影响试验研究 | 第30-31页 |
| ·不同剂量的固化剂对TG固化剂稳定土强度影响试验研究 | 第31-32页 |
| ·不同压实度对TG固化剂稳定土强度影响试验研究 | 第32-33页 |
| ·不同养生条件对TG固化剂稳定土强度影响试验研究 | 第33-34页 |
| ·不同养生龄期对TG固化剂稳定土强度影响试验研究 | 第34-35页 |
| ·不同含水率对TG固化剂稳定土强度影响试验研究 | 第35页 |
| ·TG固化剂稳定土水、冻融稳定性试验研究 | 第35-38页 |
| ·TG固化剂稳定土水稳定性试验研究 | 第35-36页 |
| ·TG固化剂稳定土冻融稳定性试验研究 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 TG固化剂稳定土抗弯拉强度、抗压回弹模量及收缩性能试验研究 | 第39-45页 |
| ·TG固化剂稳定土抗弯拉强度和抗压回弹模量试验研究 | 第39-40页 |
| ·TG固化剂稳定土抗弯拉强度试验研究 | 第39页 |
| ·TG固化剂稳定土抗压回弹模量试验研究 | 第39-40页 |
| ·TG固化剂稳定土收缩性能试验研究 | 第40-44页 |
| ·TG固化剂稳定土干燥收缩试验研究 | 第40-42页 |
| ·TG固化剂稳定土温度收缩试验研究 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
