| 摘要 | 第4-7页 |
| abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-22页 |
| 1.2.1 心墙堆石坝变形分析研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.2 心墙堆石坝施工质量评估研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3 主要研究思路与内容 | 第22-25页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第22-23页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第23-25页 |
| 第二章 基于碾压质量实时监控的高心墙堆石坝沉降变形分析理论 | 第25-46页 |
| 2.1 高心墙堆石坝沉降过程分析 | 第25-28页 |
| 2.2 基于碾压质量实时监控的高心墙堆石坝沉降变形分析理论框架 | 第28-29页 |
| 2.3 基于碾压质量实时监控的高心墙堆石坝沉降变形分析数学模型 | 第29-45页 |
| 2.4 小节 | 第45-46页 |
| 第三章 基于改进M5’-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形分析 | 第46-73页 |
| 3.1 基于改进M5’-主成分模型树的高心墙沉降变形分析研究框架 | 第46-47页 |
| 3.2 基于改进M5’-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形分析模型 | 第47-57页 |
| 3.2.1 M5’模型树 | 第47-50页 |
| 3.2.2 高心墙堆石坝沉降变形影响因素分析 | 第50-52页 |
| 3.2.3 改进M5’-主成分模型树模型 | 第52-57页 |
| 3.3 基于改进M5’-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形分析流程 | 第57-59页 |
| 3.4 基于改进M5’-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形分析应用 | 第59-72页 |
| 3.4.1 数据匹配 | 第60页 |
| 3.4.2 影响因素相关性分析 | 第60-65页 |
| 3.4.3 建立改进M5’-主成分模型树模型 | 第65-69页 |
| 3.4.4 沉降变形过程拟合 | 第69-70页 |
| 3.4.5 对比分析 | 第70-71页 |
| 3.4.6 填筑速率与沉降变形速率关系分析 | 第71-72页 |
| 3.5 小节 | 第72-73页 |
| 第四章 基于碾压实时监控的高心墙堆石坝施工质量评估研究 | 第73-104页 |
| 4.1 基于实时监控的高心墙堆石坝施工质量评估研究框架 | 第73-74页 |
| 4.2 高心墙堆石坝实时监控施工质量评估的云-模糊模型 | 第74-83页 |
| 4.2.1 云-模糊模型 | 第74-76页 |
| 4.2.2 云模型 | 第76-81页 |
| 4.2.3 自适应神经模糊推理系统 | 第81-83页 |
| 4.3 高心墙堆石坝实时监控施工质量评估的云-模糊方法 | 第83-86页 |
| 4.4 基于碾压质量实时监控的高心墙堆石坝施工质量评估工程应用 | 第86-103页 |
| 4.4.1 施工信息数据集成与预处理 | 第86-88页 |
| 4.4.2 影响因素云分析 | 第88-93页 |
| 4.4.3 云-模糊模型结构的确定 | 第93-94页 |
| 4.4.4 压实干密度预测 | 第94-99页 |
| 4.4.5 仓面施工质量评估 | 第99-103页 |
| 4.5 小节 | 第103-104页 |
| 第五章 考虑施工质量因素的高心墙堆石坝沉降变形分析 | 第104-139页 |
| 5.1 考虑施工质量因素的高心墙堆石坝沉降变形分析研究框架 | 第104-105页 |
| 5.2 考虑施工质量因素的高心墙堆石坝沉降变形分析模型 | 第105-112页 |
| 5.2.1 高心墙堆石坝变形影响因素分析 | 第105-107页 |
| 5.2.2 考虑施工质量因素的填筑因子分析 | 第107-110页 |
| 5.2.3 考虑施工质量因素的时效因素分析 | 第110-111页 |
| 5.2.4 水压分量分析 | 第111-112页 |
| 5.3 基于碾压质量实时监控的高心墙堆石坝沉降变形分析方法 | 第112-114页 |
| 5.4 考虑施工质量因素的高心墙堆石坝沉降变形分析实例 | 第114-135页 |
| 5.4.1 大坝监测区域碾压施工质量预测 | 第114-116页 |
| 5.4.2 基于施工质量评估的沉降变形分析 | 第116-124页 |
| 5.4.3 基于施工质量评估的区域沉降变形预测 | 第124-135页 |
| 5.5 基于智慧大坝理论的高心墙堆石坝沉降变形分析展望 | 第135-138页 |
| 5.5.1 大坝变形智能监测 | 第136页 |
| 5.5.2 大坝变形智能分析 | 第136-138页 |
| 5.5.3 大坝变形分析智能决策和控制 | 第138页 |
| 5.6 小节 | 第138-139页 |
| 第六章 结论与展望 | 第139-143页 |
| 6.1 结论 | 第139-142页 |
| 6.2 展望 | 第142-143页 |
| 参考文献 | 第143-154页 |
| 发表论文及参加科研情况 | 第154-156页 |
| 致谢 | 第156-157页 |
