| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 工程滑坡监测问题的回顾 | 第7-9页 |
| 1.2 边坡监测和预测的研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 边坡监测的数值计算分析法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 统计分析方法 | 第11-14页 |
| 1.2.3 信息分析方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 黄河小浪底高边坡工程及其监测系统介绍 | 第17-42页 |
| 2.1 进口边坡及其工程地质 | 第17-29页 |
| 2.1.1 进口边坡简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 自然边坡的地质地貌特征 | 第18页 |
| 2.1.3 地层岩性特征及分布情况 | 第18-22页 |
| 2.1.4 地质构造及其特征 | 第22-25页 |
| 2.1.5 层间剪切破碎带 | 第25页 |
| 2.1.6 泥化夹层分布情况 | 第25-29页 |
| 2.2 出口高边坡工程地质 | 第29-37页 |
| 2.2.1 出口边坡及其加固措施简介 | 第29页 |
| 2.2.2 地貌及地层岩性特征 | 第29-30页 |
| 2.2.3 地质构造及其特征 | 第30-31页 |
| 2.2.4 水文地质条件 | 第31-33页 |
| 2.2.5 泥化夹层的分布情况 | 第33-37页 |
| 2.3 小浪底高边坡的监测工程 | 第37-42页 |
| 2.3.1 前言 | 第37页 |
| 2.3.2 进口边坡监测仪器的布置 | 第37-38页 |
| 2.3.3 出口边坡监测仪器的布置 | 第38-42页 |
| 第三章 应用于边坡监测的BP网络多层感知机模式识别器的研究 | 第42-81页 |
| 3.1 边坡监测中模式识别器的提出 | 第42-43页 |
| 3.2 边坡稳定状态模式的定义 | 第43-54页 |
| 3.2.1 边坡状态空间的因素分析 | 第44-46页 |
| 3.2.2 边坡状态模式的因素分析 | 第46-47页 |
| 3.2.3 影响小浪底高边坡安全的一些物理原因分析 | 第47-48页 |
| 3.2.4 边坡的状态模式 | 第48-54页 |
| 3.3 边坡监测模式识别的方法 | 第54-68页 |
| 3.3.1 模式识别问题的研究 | 第54-55页 |
| 3.3.2 人工神经网络的介绍 | 第55-63页 |
| 3.3.3 边坡监测BP网络多层感知机模式识别器的开发与应用 | 第63-68页 |
| 3.4 应用BP网络多层感知机模式识别器进行边坡监测资料的分析 | 第68-80页 |
| 3.4.1 基本材料和数据的准备 | 第68-69页 |
| 3.4.2 P0+75.8断面附近的监测项目及其监测数据 | 第69-77页 |
| 3.4.3 应用边坡监测多层感知机模式识别器分析边坡的状态模式 | 第77-80页 |
| 3.5 小结 | 第80-81页 |
| 第四章 边坡稳定分析程序EMU在监测中的应用 | 第81-92页 |
| 4.1 EMU程序的介绍 | 第81-86页 |
| 4.1.1 边坡稳定分析的Sarma法及其改进 | 第81-85页 |
| 4.1.2 边坡稳定分析程序EMU简介 | 第85-86页 |
| 4.2 应用EMU程序进小浪底高边坡安全监测的数值分析 | 第86-88页 |
| 4.3 安全系数的预测方法 | 第88-91页 |
| 4.4 小结 | 第91-92页 |
| 第五章 边坡监测的综合评判和报警 | 第92-101页 |
| 5.1 安全系数的报警级别 | 第92-93页 |
| 5.2 边坡稳定性的综合评判 | 第93-98页 |
| 5.3 专家系统技术简介 | 第98-99页 |
| 5.4 边坡监测综合评判程序的开发与应用 | 第99-101页 |
| 第六章 总结与展望 | 第101-107页 |
| 6.1 研究总结 | 第101-104页 |
| 6.2 边坡监测资料分析的发展前景 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-114页 |
| 致谢 | 第114页 |
