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山区高速公路隧道围岩分级方法及应用研究--以西攀、攀田高速公路隧道为例

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 前言第9-21页
   ·研究意义及选题依据第9-13页
     ·研究意义第9-11页
     ·工程概况与选题依据第11-13页
   ·国内外研究现状第13-18页
     ·围岩分级方法概述第13-17页
     ·围岩分级发展趋势第17-18页
   ·主要研究内容、研究思路及技术路线第18-21页
     ·主要研究内容第18页
     ·研究思路第18-19页
     ·技术路线第19-21页
第2章 典型研究区工程地质环境条件第21-28页
   ·地形地貌第21-22页
     ·区域地貌背景第21页
     ·研究区地形地貌第21-22页
   ·地层岩性第22页
   ·地质构造及区域稳定性第22-26页
     ·大地构造部位第22-25页
     ·区域地质构造及区域稳定性第25-26页
   ·水文地质条件第26-28页
第3章 围岩分级指标及快速获取方法研究第28-62页
   ·国内外围岩分级指标体系第29-39页
     ·Q系统分级指标第30-33页
     ·RMR分类指标第33-35页
     ·水利水电围岩工程地质分类(HC分类)指标第35-37页
     ·国标 BQ分级、公路隧道围岩分级(2004)指标第37-39页
   ·公路隧道施工阶段围岩分级指标的确立第39-40页
   ·公路隧道施工阶段围岩分级指标的获取方法研究第40-60页
     ·岩石强度快速获取方法研究第40-49页
     ·岩体完整程度快速获取方法研究第49-60页
   ·小结第60-62页
第4章 围岩分级方法研究第62-83页
   ·概述第62页
   ·施工阶段围岩定性分级研究第62-73页
     ·分级原则第62-63页
     ·分级因素第63页
     ·分级方法第63-71页
     ·分级方案验证与应用第71-73页
   ·施工阶段围岩定量分级第73-80页
     ·Q系统围岩分级第73-78页
     ·BQ系统围岩分级第78-80页
   ·小结第80-83页
第5章 围岩分级智能判别模型研究第83-109页
   ·围岩分级模糊推理系统研究第83-98页
     ·Mamdani型模糊推理系统介绍第83-86页
     ·沉积岩、变质岩隧道围岩级别模糊推理系统设计第86-94页
     ·岩浆岩隧道围岩级别模糊推理系统设计第94-95页
     ·围岩分级模糊推理系统应用第95-98页
   ·围岩分级神经网络系统研究第98-109页
     ·BP神经网络理论第98-100页
     ·改进型BP神经网络围岩级别识别模型建立第100-108页
     ·围岩分级神经网络系统应用第108-109页
第6章 围岩级别智能判别软件系统开发与应用第109-127页
   ·系统开发思路与开发工具第109-110页
   ·系统分析与总体设计第110-117页
     ·系统分析第110-112页
     ·总体设计第112-114页
     ·数据库概念设计第114-117页
   ·设计规范围岩级别智能判别系统开发第117-120页
     ·围岩级别定性智能判别第117-119页
     ·围岩级别定量智能化判别第119-120页
   ·施工阶段围岩级别智能化判别系统开发第120-125页
     ·围岩级别定性智能判别第120-123页
     ·围岩级别定量智能判别第123-125页
   ·软件系统的应用第125-127页
结论第127-129页
致谢第129-130页
参考文献第130-132页

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