| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 膨胀土隧道围岩大变形特性研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 隧道围岩大变形理论与实验研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.3 隧道围岩大变形控制研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3 研究思路 | 第22-23页 |
| 1.4 主要研究内容和方法 | 第23-24页 |
| 1.5 技术路线 | 第24-25页 |
| 2.隧道膨胀土物理力学特性研究 | 第25-38页 |
| 2.1 膨胀土基本指标的测定 | 第25-31页 |
| 2.1.1 原状土天然含水率测定 | 第25-26页 |
| 2.1.2 膨胀土的天然密度、干密度测定 | 第26-27页 |
| 2.1.3 膨胀土的自由膨胀率测定 | 第27-29页 |
| 2.1.4 压缩系数、压缩模量测定 | 第29-31页 |
| 2.2 抗剪强度指标测定 | 第31-34页 |
| 2.3 膨胀参数测定 | 第34-36页 |
| 2.4 阳离子交换量的测定 | 第36-37页 |
| 2.5 矿物成分分析 | 第37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 有限变形弹塑性理论 | 第38-69页 |
| 3.1 小变形的弹塑性理论 | 第38-39页 |
| 3.2 有限变形弹塑性理论 | 第39-44页 |
| 3.2.1 应变率形式的本构模型 | 第40页 |
| 3.2.2 超弹性余能 | 第40-41页 |
| 3.2.3 超弹性精确积分欧拉率类型的描述 | 第41页 |
| 3.2.4 屈服函数、塑性流动势和流动法则 | 第41-44页 |
| 3.2.5 基于变形率张量加法分解的弹塑性理论 | 第44页 |
| 3.3 有限变形乘法分解方法 | 第44-46页 |
| 3.4 基于Mohr-Coulomb准则的膨胀土大变形本构模型 | 第46-63页 |
| 3.4.1 膨胀土大变形本构模型 | 第47-48页 |
| 3.4.2 Mohr-Coulomb屈服准则 | 第48-49页 |
| 3.4.3 Mohr-Coulomb屈服准则的流动法则 | 第49-50页 |
| 3.4.4 一致切向模量矩阵或刚度张量 | 第50-52页 |
| 3.4.5 Mohr-Coulomb屈服准则欧拉后退算法实现 | 第52-54页 |
| 3.4.6 基于Mohr-Coulomb屈服准则的软化模型 | 第54-56页 |
| 3.4.7 基于Mohr-Coulomb屈服准则的有限变形算法 | 第56-57页 |
| 3.4.8 强膨胀土隧道围岩大变形数值计算 | 第57-62页 |
| 3.4.9 强膨胀土隧道围岩膨胀区域扩展特性数值计算 | 第62-63页 |
| 3.5 基于Hoek-Brown准则的膨胀土修正模型 | 第63-67页 |
| 3.5.1 Hoek-Brown强度准则 | 第63-64页 |
| 3.5.2 基于Hoek-Brown准则的膨胀土大变形修正模型 | 第64-65页 |
| 3.5.3 基于Hoek-Brown准则的膨胀土大变形数值计算 | 第65-67页 |
| 3.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 4 强膨胀土隧道围岩大变形特性数值分析 | 第69-81页 |
| 4.1 模型参数及边界条件 | 第69-71页 |
| 4.2 强膨胀土隧道围岩开挖与支护分析 | 第71-75页 |
| 4.3 强膨胀土隧道围岩塑性区大变形分析 | 第75-78页 |
| 4.4 强膨胀土隧道混凝土受力分析 | 第78-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 5 强膨胀土隧道围岩大变形监测研究 | 第81-101页 |
| 5.1 强膨胀土隧道围岩大变形控制措施 | 第81-84页 |
| 5.1.1 中立柱临时支护 | 第81-84页 |
| 5.2 隧道围岩大变形及围岩压力监测 | 第84-99页 |
| 5.2.1 隧道围岩大变形监测分析 | 第84-88页 |
| 5.2.2 隧道初次支护钢拱架受力监测 | 第88-92页 |
| 5.2.3 隧道二次衬砌内混凝土应力监测 | 第92-95页 |
| 5.2.4 隧道围岩压力监测 | 第95-99页 |
| 5.3 本章小结 | 第99-101页 |
| 6 强膨胀土隧道围岩大变形预测预报研究 | 第101-118页 |
| 6.1 强膨胀土隧道围岩收敛变形的回归分析 | 第101-102页 |
| 6.2 预留中立柱开挖围岩收敛变形的回归分析 | 第102-109页 |
| 6.3 遗传算法与BP神经网络算法的耦合-进化神经元算法 | 第109-111页 |
| 6.3.1 滚动预测法 | 第110页 |
| 6.3.2 BP网络训练样本的构建 | 第110-111页 |
| 6.3.3 网络的学习训练 | 第111页 |
| 6.4 基于进化神经元算法的强膨胀土隧道围岩大变形预测 | 第111-116页 |
| 6.5 本章小结 | 第116-118页 |
| 7 结论 | 第118-121页 |
| 7.1 主要结论 | 第118-119页 |
| 7.2 论文创新点 | 第119页 |
| 7.3 展望 | 第119-121页 |
| 参考文献 | 第121-128页 |
| 作者简历 | 第128-129页 |
| 学位论文数据集 | 第129-130页 |
| 附件 | 第130页 |
