| 内容提要 | 第1-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·问题提出 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·隧道变形监测的研究现状 | 第10-11页 |
| ·围岩变形预测研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容及技术路线 | 第12-15页 |
| 第二章 大陈隧道工程地质概况 | 第15-23页 |
| ·大陈隧道工程概况 | 第15-20页 |
| ·隧址区自然条件 | 第15-17页 |
| ·区域构造 | 第17-20页 |
| ·水文地质条件 | 第20页 |
| ·隧址区围岩工程地质性质评价 | 第20-23页 |
| 第三章 大陈隧道围岩变形现场监控量测 | 第23-32页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·围岩变形现场监控量测的基本要求 | 第23-24页 |
| ·现场监控量测重要性 | 第23-24页 |
| ·公路隧道监测断面 | 第24页 |
| ·围岩变形的现场监控量测 | 第24-32页 |
| ·拱顶下沉 | 第25-28页 |
| ·围岩内部位移监测 | 第28-30页 |
| ·地表下沉 | 第30-32页 |
| 第四章 BP 神经网络法预测围岩变形 | 第32-42页 |
| ·神经网络的基本理论及研究现状 | 第32-34页 |
| ·神经网络的概念 | 第32页 |
| ·神经网络的研究内容及现状 | 第32-34页 |
| ·BP 人工神经网络模型 | 第34-37页 |
| ·MATLAB 工具箱的神经元模型 | 第34-35页 |
| ·BP 人工神经网络 | 第35-36页 |
| ·BP 网络的学习过程及算法 | 第36-37页 |
| ·工程实例 | 第37-42页 |
| ·BP 神经网络模型建立 | 第37-40页 |
| ·预测结果分析 | 第40-42页 |
| 第五章 基于位移反分析的神经网络方法确定围岩力学参数 | 第42-53页 |
| ·位移反分析概述 | 第42-43页 |
| ·位移反分析的神经网络方法的提出 | 第43-45页 |
| ·位移反分析目标函数的确定 | 第44页 |
| ·位移反分析神经网络方法工作原理 | 第44-45页 |
| ·位移反分析的神经网络模型建立及工程应用 | 第45-53页 |
| ·确定围岩反分析参数 | 第45-47页 |
| ·正交模拟试验 | 第47-48页 |
| ·神经网络训练样本的生成 | 第48-49页 |
| ·神经网络的训练和测试 | 第49-52页 |
| ·围岩力学参数反演 | 第52-53页 |
| 第六章 三维有限元数值模拟隧道开挖过程 | 第53-74页 |
| ·三维数值模型的建立及参数的选取 | 第53-54页 |
| ·连拱隧道开挖过程三维数值模拟 | 第54-72页 |
| ·模型概述 | 第54-56页 |
| ·数值计算数据与结果收集 | 第56-72页 |
| ·数值模拟结果与监测资料对比分析 | 第72-74页 |
| 第七章 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 中文摘要 | 第80-83页 |
| ABSTRACT | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86页 |