马鞍山浅埋隧道围岩压力监控量测研究
| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8-11页 |
| ·围岩稳定和围岩压力的发展现状 | 第11-14页 |
| ·现场监测技术的研究现状和意义 | 第14-16页 |
| ·课题的研究的主要内容 | 第16-19页 |
| 第二章 马鞍山隧道工程概况 | 第19-29页 |
| ·工程地质概况 | 第19-23页 |
| ·隧道设计概况 | 第23-26页 |
| ·浅埋隧道工程地质问题 | 第26-29页 |
| 第三章 隧道围岩压力的有限元模拟分析 | 第29-37页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·围岩压力的有限元模拟 | 第29-31页 |
| ·模拟结果分析 | 第31-36页 |
| 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 浅埋隧道断面围岩压力的监控量测 | 第37-57页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·围岩压力的概念 | 第37-39页 |
| ·围岩压力的现场监控量测 | 第39-45页 |
| ·围岩压力现场监控量测的基本要求 | 第39-43页 |
| ·仪器原理分析 | 第43-45页 |
| ·实例分析 | 第45-54页 |
| ·工程背景 | 第45-46页 |
| ·初期支护围岩压力监测结果分析 | 第46-54页 |
| ·监测结果与有限元模拟结果的对比分析 | 第54-55页 |
| 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 神经网络对围岩压力的时序变化预测 | 第57-72页 |
| ·神经网络的基本理论及研究现状 | 第57-62页 |
| ·神经网络的概念 | 第57-58页 |
| ·神经网络的研究内容及现状 | 第58-60页 |
| ·工程中神经网络系统的特性 | 第60-61页 |
| ·人工神经元模型 | 第61-62页 |
| ·BP 人工神经网络模型 | 第62-66页 |
| ·MATLAB 工具箱的神经元模型 | 第62-63页 |
| ·BP 人工神经网络 | 第63-65页 |
| ·BP 网络的学习过程及算法 | 第65-66页 |
| ·工程实例 | 第66-70页 |
| ·创建和训练BP 网络的MATLAB 程序 | 第66-70页 |
| ·预测结果分析 | 第70页 |
| 本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 洞室断面围岩压力最终稳定性预测 | 第72-86页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·回归分析的基本理论 | 第72-76页 |
| ·回归分析的概念 | 第72-73页 |
| ·非线性回归分析方法概述 | 第73-75页 |
| ·最小二乘法 | 第75-76页 |
| ·回归分析在隧道断面围岩压力预测中的应用 | 第76-84页 |
| ·洞室断面围岩最终稳定压力分析 | 第76-83页 |
| ·围岩压力的变化速率预测 | 第83-84页 |
| ·预测结果的综合分析 | 第84-85页 |
| 本章小结 | 第85-86页 |
| 第七章 结论及展望 | 第86-88页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| ·展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-97页 |
| 摘要 | 第97-100页 |
| abstract | 第100-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
