| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-15页 |
| ·边坡稳定性理论研究进展 | 第9-12页 |
| ·智能计算与参数反演的发展及研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文研究的主要内容及技术路线 | 第15-18页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究思路 | 第16-18页 |
| 2 岩质边坡工程特性与破坏模式分析研究 | 第18-35页 |
| ·岩质边坡的分类 | 第18-19页 |
| ·影响高速公路边坡稳定性因素 | 第19-27页 |
| ·地质构造和地应力 | 第19-20页 |
| ·地层与岩性 | 第20页 |
| ·岩体结构 | 第20-23页 |
| ·开挖扰动的影响 | 第23-25页 |
| ·振动的作用 | 第25-26页 |
| ·水的作用 | 第26页 |
| ·其它因素 | 第26-27页 |
| ·岩质边坡破坏分析 | 第27-33页 |
| ·岩质边坡可能的失稳模式 | 第27页 |
| ·岩质边坡变形破坏的过程分析 | 第27-33页 |
| ·岩质边坡位移反分析理论模型 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 边坡位移神经网络预测模型的建立 | 第35-55页 |
| ·人工神经网络原理 | 第35-39页 |
| ·人工神经网络概述 | 第35-36页 |
| ·BP（Back-Propagation）神经网络 | 第36-39页 |
| ·岩质边坡的数值模拟 | 第39-42页 |
| ·计算范围、单元类型及网格划分 | 第39-41页 |
| ·边界条件 | 第41页 |
| ·材料参数的确定与本构模型的选择 | 第41-42页 |
| ·工程概况及数值建模 | 第42-43页 |
| ·工程概况 | 第42页 |
| ·FLAC 建模 | 第42-43页 |
| ·均匀设计试验 | 第43-50页 |
| ·均匀设计 | 第44-45页 |
| ·均匀设计表的构造 | 第45页 |
| ·计算模型及物理力学参数 | 第45-46页 |
| ·试验均匀设计 | 第46-49页 |
| ·神经网络样本构建 | 第49-50页 |
| ·人工神经网络正演分析与验证 | 第50-53页 |
| ·BP 网络设计 | 第50-52页 |
| ·人工神经网络训练与验证 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 4 基于遗传—神经网络算法的边坡位移反分析研究 | 第55-74页 |
| ·岩质边坡位移反分析概述 | 第55-56页 |
| ·边坡现场监控量测实验研究 | 第56-61页 |
| ·监测的目的与意义 | 第56页 |
| ·沉降监测方法和方案 | 第56-57页 |
| ·监测数据处理 | 第57-61页 |
| ·遗传算法概述 | 第61-67页 |
| ·遗传算法的实质 | 第61-62页 |
| ·遗传算法的主要步骤 | 第62-65页 |
| ·遗传算法的基本特点 | 第65-67页 |
| ·遗传—神经网络位移反分析模型 | 第67-68页 |
| ·岩质边坡位移反分析的基本思想 | 第67页 |
| ·岩质边坡位移反分析数学模型 | 第67-68页 |
| ·岩质边坡位移反分析的遗传—神经网络的实现 | 第68-72页 |
| ·编码 | 第70-71页 |
| ·初始群体 | 第71页 |
| ·适应度函数定标 | 第71页 |
| ·遗传操作 | 第71-72页 |
| ·反演结果及分析 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 5 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 附录 | 第82页 |