深基坑工程施工过程动态反演与变形预测
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·深基坑工程的研究现状 | 第8-13页 |
| ·深基坑工程的特点 | 第8页 |
| ·基坑支护设计理论和计算方法 | 第8-10页 |
| ·基坑的变形预测 | 第10页 |
| ·神经网络在基坑变形预测中的应用 | 第10-11页 |
| ·深基坑工程存在的问题及研究方向 | 第11-13页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第13-14页 |
| 第二章 有限元理论及实现 | 第14-28页 |
| ·概论 | 第14-16页 |
| ·土体的弹塑性本构模型 | 第16-21页 |
| ·弹塑性应力应变关系 | 第16-19页 |
| ·屈服准则 | 第19-21页 |
| ·数值模拟的基本原理 | 第21-23页 |
| ·杆单元的模拟 | 第21-22页 |
| ·接触单元的模拟 | 第22页 |
| ·初始地应力和边界条件 | 第22页 |
| ·分步施工模拟 | 第22-23页 |
| ·ADINA 动态有限元及模型 | 第23-28页 |
| ·ADINA 简介 | 第23-25页 |
| ·深基坑开挖模型的建立步骤 | 第25-26页 |
| ·几个要点 | 第26-28页 |
| 第三章 反分析理论及神经网络实现 | 第28-39页 |
| ·参数反分析方法 | 第28-30页 |
| ·参数反分析介绍 | 第28-29页 |
| ·神经网络在反分析中的应用 | 第29-30页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第30-32页 |
| ·概论 | 第30-31页 |
| ·神经网络的处理单元 | 第31-32页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第32页 |
| ·神经网络的学习 | 第32页 |
| ·BP 神经网络及应用 | 第32-39页 |
| ·BP 网络的特点 | 第32-34页 |
| ·误差反传算法 | 第34-36页 |
| ·BP 网络位移反分析模型 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络模型的训练 | 第37-39页 |
| 第四章 工程实例分析 | 第39-52页 |
| ·工程概况 | 第39-40页 |
| ·分析计算过程 | 第40-46页 |
| ·ADINA 有限元计算 | 第40-45页 |
| ·神经网络反分析 | 第45-46页 |
| ·变形预测结果 | 第46-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·进一步的研究工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
