神经网络反分析在柳山隧道围岩位移预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·智能位移反分析概述 | 第12页 |
| ·位移反分析的研究历史与现状 | 第12-14页 |
| ·位移反分析方法研究存在的问题和不足 | 第14-15页 |
| ·本文研究目的和意义 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作和内容 | 第16-19页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·主要研究方法 | 第16-17页 |
| ·研究路线 | 第17-19页 |
| 第二章 柳山隧道工程概况及其监控量测分析 | 第19-42页 |
| ·新奥法与施工量测 | 第19-20页 |
| ·柳山隧道工程概况 | 第20-22页 |
| ·工程地质及水文状况 | 第21页 |
| ·隧道的设计和施工概述 | 第21-22页 |
| ·柳山隧道监控量测介绍 | 第22-27页 |
| ·监控量测的意义与目的 | 第23-24页 |
| ·柳山隧道量测方案设计 | 第24-27页 |
| ·柳山隧道地表沉降分析 | 第27-29页 |
| ·围岩内部位移分析 | 第29-31页 |
| ·围岩与喷射混凝土压力分析 | 第31-33页 |
| ·隧道净空变位和拱顶下沉分析 | 第33-39页 |
| ·位移数据处理概述 | 第33页 |
| ·收敛数据整理的回归分析 | 第33-38页 |
| ·现场量测数据的统计和分析 | 第38-39页 |
| ·隧道空间效应分析 | 第39-40页 |
| ·空间效应的概述及分析方法 | 第39页 |
| ·空间效应分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于ANSYS有限元模型的建立与计算 | 第42-57页 |
| ·有限元基本理论 | 第42-47页 |
| ·有限元概述 | 第42-43页 |
| ·基本公式系统 | 第43页 |
| ·有限元分析的模块组织 | 第43-44页 |
| ·弹塑性增量本构关系 | 第44-46页 |
| ·弹塑性问题的增最有限元理论 | 第46-47页 |
| ·有限元模型的建立与计算 | 第47-54页 |
| ·Ansys程序简介 | 第47-48页 |
| ·典型断面的选取 | 第48-49页 |
| ·计算参数的确定 | 第49页 |
| ·力学参数的正交设计 | 第49-51页 |
| ·结构、围岩模拟和计算准则 | 第51页 |
| ·施工过程的有限元模拟 | 第51-52页 |
| ·隧道开挖的位移分析 | 第52-53页 |
| ·有限元的位移计算结果分析 | 第53-54页 |
| ·柳山隧道的应力分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 神经网络反分析模型的建立及其预测结果 | 第57-77页 |
| ·神经网络的介绍 | 第57-61页 |
| ·人工神经元模型 | 第57-58页 |
| ·神经网络结构 | 第58-59页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第59-61页 |
| ·BP神经网络 | 第61-69页 |
| ·BP网络的模型与结构 | 第61-62页 |
| ·BP学习规则 | 第62-64页 |
| ·BP算法 | 第64-68页 |
| ·BP网络的学习训练过程 | 第68-69页 |
| ·隧道反分析网络结构的确定 | 第69-71页 |
| ·反分析结果的整理与检验 | 第71-76页 |
| ·网络的设计参数 | 第71-72页 |
| ·人工神经网络程序 | 第72-74页 |
| ·神经网络的训练结果 | 第74-75页 |
| ·神经网络进行参数预测 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·结论 | 第77页 |
| ·神经网络反分析在隧道工程中的展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 附表1 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第86页 |
