填海区淤泥的岩土参数反演及基坑变形预测研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 引言 | 第12-14页 |
| 1.2 反分析理论的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 反分析理论简介 | 第14页 |
| 1.2.2 反分析理论的发展历程 | 第14-16页 |
| 1.3 基坑变形预测方法的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 基坑变形预测方法的发展历程 | 第16-18页 |
| 1.3.2 基坑工程变形预测方法 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究内容及技术路线 | 第19-22页 |
| 第二章 反分析的基本理论与方法 | 第22-28页 |
| 2.1 概述 | 第22页 |
| 2.2 反分析的基本理论与研究意义 | 第22-23页 |
| 2.3 反分析方法的分类 | 第23-28页 |
| 第三章 人工神经网络基本理论 | 第28-44页 |
| 3.1 人工神经网络概述 | 第28-29页 |
| 3.1.1 基本概述 | 第28-29页 |
| 3.1.2 人工神经网络的产生和发展 | 第29页 |
| 3.2 人工神经网络原理 | 第29-36页 |
| 3.2.1 神经元结构 | 第29-30页 |
| 3.2.2 传递函数 | 第30-32页 |
| 3.2.3 神经网络的连接方式 | 第32-34页 |
| 3.2.4 神经网络的学习方式 | 第34-35页 |
| 3.2.5 人工神经网络的特点 | 第35-36页 |
| 3.3 BP神经网络 | 第36-42页 |
| 3.3.1 BP神经网络的结构和学习规则 | 第36页 |
| 3.3.2 BP神经网络的学习规则 | 第36-41页 |
| 3.3.3 基于MATLAB的BP神经网络实现 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于参数均匀设计的基坑模拟计算 | 第44-61页 |
| 4.1 工程概况 | 第44-48页 |
| 4.1.1 基坑周边环境条件 | 第44-45页 |
| 4.1.2 工程地质条件 | 第45-46页 |
| 4.1.3 水文地质条件 | 第46页 |
| 4.1.4 基坑支护结构设计 | 第46-48页 |
| 4.2 试验设计方法 | 第48-49页 |
| 4.2.1 简介 | 第48页 |
| 4.2.2 两种设计方法的比较 | 第48-49页 |
| 4.3 模型建立 | 第49-54页 |
| 4.3.1 Midas/GTS简介 | 第49-50页 |
| 4.3.2 本构模型的选取 | 第50-51页 |
| 4.3.3 基本假定 | 第51页 |
| 4.3.4 模型参数 | 第51-52页 |
| 4.3.5 建立模型 | 第52-54页 |
| 4.4 基坑开挖的有限元模拟 | 第54-59页 |
| 4.4.1 样本组的均匀设计 | 第54-55页 |
| 4.4.2 基坑均匀设计的GTS计算 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 基于BP神经网络的力学参数反分析 | 第61-78页 |
| 5.1 BP神经网络的反分析模型设计 | 第61-62页 |
| 5.2 BP网络的MATLAB实现 | 第62-69页 |
| 5.2.1 数据归一化处理 | 第62-67页 |
| 5.2.2 隐层节点的确定 | 第67页 |
| 5.2.3 土层参数反分析 | 第67-69页 |
| 5.3 反分析结果分析 | 第69-75页 |
| 5.4 基于反分析参数的基坑开挖模拟 | 第75-77页 |
| 5.5 小结 | 第77-78页 |
| 第六章 基坑变形预测 | 第78-91页 |
| 6.1 变形预测理论简介 | 第78-82页 |
| 6.1.1 Peck沉降法 | 第78-79页 |
| 6.1.2 稳定安全系数法 | 第79-81页 |
| 6.1.3 人工神经网络法 | 第81-82页 |
| 6.2 BP神经网络预测 | 第82-90页 |
| 6.2.1 BP网络结构组成 | 第82页 |
| 6.2.2 QS25点桩体水平位移预测 | 第82-85页 |
| 6.2.3 QS25点结果分析 | 第85-90页 |
| 6.2.4 QS24点桩体水平位移预测 | 第90页 |
| 6.3 本章小结 | 第90-91页 |
| 第七章 结论与展望 | 第91-93页 |
| 7.1 主要结论与成果 | 第91-92页 |
| 7.2 需进一步工作 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
