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某岩质高边坡稳定性计算与力学参数反分析

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-25页
   ·研究目的和意义第10-12页
   ·岩质边坡稳定性分析方法第12-19页
   ·岩质边坡稳定性分析国内外研究现状第19-22页
     ·刚体极限平衡方法第19-20页
     ·数值分析方法第20-21页
     ·反分析方法第21-22页
   ·本文的研究内容及方法第22-25页
     ·主要研究内容第22-23页
     ·本文研究方法第23-25页
2 反分析理论方法和相关软件介绍第25-35页
   ·反分析理论方法第25-29页
     ·边坡反分析概念及意义第25页
     ·反分析方法分类第25-26页
     ·位移反分析方法基本原理第26-29页
   ·ANSYS的软件建模第29-30页
     ·软件特点描述第29页
     ·建模方法第29-30页
   ·FLAC3D软件介绍第30-33页
     ·FLAC3D特点第30-31页
     ·FLAC3D计算分析第31-33页
     ·FLAC3D的不足第33页
   ·MATLAB神经网络介绍第33-35页
3 长昆客运专线某边坡研究背景第35-41页
   ·程地质条件第35页
   ·工况点及土体参数选择第35-37页
     ·边坡初步设计情况第35-36页
     ·测点设置第36-37页
     ·岩土体物理力学特征及岩体质量分级第37页
   ·边坡锚杆加固机理第37-39页
   ·计算采用的工况和安全等级第39页
   ·小结第39-41页
4 长昆客运专线某边坡FLAC3D数值分析第41-54页
   ·正交试验设计第41-42页
     ·正交试验设计特点第41页
     ·正交表的选择第41-42页
   ·ANSYS模型的建立第42页
   ·导入FLAC3D后边坡开挖的模拟第42-45页
     ·本构模型的选择第42-43页
     ·设定力学参数第43-44页
     ·试验参数的正交设计第44-45页
   ·基于正交设计的FLAC3D计算第45-53页
   ·小结第53-54页
5 长昆客运专线某边坡反分析第54-70页
   ·神经网络介绍第54-56页
     ·神经网络进程第54-56页
     ·神经网络训练和分类第56页
   ·BP模型与学习规则第56-60页
   ·BP神经网络设计第60-62页
     ·样本收集整理第60-61页
     ·输入/出变量的确定和预处理第61页
     ·网络层数和隐层第61-62页
     ·BP网络的局限性第62页
   ·BP神经网络的建立第62-67页
     ·输入输出样本的选择和设计第62-65页
     ·BP网络的创建第65-66页
     ·BP网络的训练仿真第66-67页
   ·力学参数结果分析第67-69页
   ·小结第69-70页
6 长昆客运专线某边坡稳定性分析第70-81页
   ·边坡失稳模式第70-71页
   ·边坡稳定理论第71-73页
     ·Sarma法分析第71-72页
     ·潘式原理第72页
     ·Goodman-Bray法第72页
     ·强度折减法第72-73页
   ·边坡FLAC3D稳定性分析第73-80页
     ·初始工况第73-74页
     ·加支护工况第74-77页
     ·不加支护第77-80页
   ·小结第80-81页
7 结论与展望第81-83页
   ·结论第81页
   ·展望第81-83页
参考文献第83-87页
攻读学位期间主要的研究成果第87-88页
致谢第88页

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