| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-29页 |
| ·本课题研究的目的与意义 | 第10-15页 |
| ·隧道施工监控主要研究内容及现状 | 第15-19页 |
| ·隧道位移智能反演分析研究历史及现状 | 第19-23页 |
| ·智能算法在岩石工程中的应用 | 第23-27页 |
| ·本文主要研究内容 | 第27-29页 |
| 2 隧道区域工程地质条件分析及围岩分类研究 | 第29-48页 |
| ·工程概况 | 第29-32页 |
| ·工程概况及区域地质影响 | 第32-36页 |
| ·基于统计概率的隧道围岩分类 | 第36-39页 |
| ·模糊推理的综合评判系统在云岭隧道围岩分类中的应用 | 第39-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 3 隧道施工监测及信息统计 | 第48-75页 |
| ·隧道施工特点及监测方案 | 第48-54页 |
| ·监控数据处理 | 第54-60页 |
| ·围岩变形监测分析 | 第60-69页 |
| ·围岩位移预测 | 第69-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 4 岩石工程中的免疫智能混合算法 | 第75-93页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·人工免疫系统及智能计算框架 | 第76-80页 |
| ·改进免疫遗传算法 | 第80-85页 |
| ·自适应免疫算法 | 第85-88页 |
| ·基于复杂辨识系统的免疫神经网络算法 | 第88-92页 |
| ·小结 | 第92-93页 |
| 5 云岭隧道围岩参数免疫智能正演反分析 | 第93-110页 |
| ·基于自适应免疫神经网络的正演反分析 | 第93-94页 |
| ·高地应力条件下软岩隧道大变形数值模拟 | 第94-98页 |
| ·基于FLAC~(3D)的隧道开挖应力应变分析 | 第98-105页 |
| ·云岭隧道围岩物理力学参数智能正演反分析 | 第105-109页 |
| ·小结 | 第109-110页 |
| 6 结论与展望 | 第110-113页 |
| ·本文结论 | 第110-111页 |
| ·展望 | 第111-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-122页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第122-123页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的课题 | 第123页 |