基于BP神经网络的隧道围岩参数反分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景、研究目的及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究的现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究内容 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 岩土工程反分析的基本理论与方法研究 | 第13-20页 |
| ·岩土工程反分析的基本概念及意义 | 第13-14页 |
| ·反分析的基本概念 | 第13-14页 |
| ·反分析理论研究的意义 | 第14页 |
| ·反分析常用方法 | 第14-20页 |
| ·确定性反分析法 | 第14-17页 |
| ·非确定性反分析方法 | 第17-18页 |
| ·智能反分析方法 | 第18-20页 |
| 3 BP神经网络模型及智能反分析系统 | 第20-33页 |
| ·人工神经网络概述 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络的基本结构和模型 | 第21-24页 |
| ·人工神经元的模型 | 第21页 |
| ·激活传递函数 | 第21-22页 |
| ·单层神经元网络模型结构 | 第22-23页 |
| ·多层神经元网络 | 第23-24页 |
| ·神经网络的训练 | 第24页 |
| ·BP神经网络 | 第24-32页 |
| ·信息的正向传递 | 第25页 |
| ·利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播 | 第25-26页 |
| ·算法的缺陷与改进方法 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络模型结构的设计 | 第27-29页 |
| ·正交设计方法 | 第29-30页 |
| ·均匀设计方法 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络的反分析流程 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 十天高速茶镇隧道的监测与数据处理 | 第33-46页 |
| ·工程概况与工程地质条件 | 第33-35页 |
| ·气象水文 | 第33页 |
| ·地形地貌 | 第33页 |
| ·地层岩性 | 第33-34页 |
| ·地质构造 | 第34页 |
| ·水文地质 | 第34页 |
| ·岩土工程地质特征 | 第34-35页 |
| ·隧道施工监测方案 | 第35-37页 |
| ·方案设计 | 第35页 |
| ·监控测量项目 | 第35-36页 |
| ·监控测量测点的布置 | 第36-37页 |
| ·监控测量数据处理与分析 | 第37-45页 |
| ·监控量测数据的处理 | 第37-41页 |
| ·精度分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 BP神经网络在茶镇隧道围岩参数反分析中的应用 | 第46-55页 |
| ·参数反演的神经网络原理 | 第46-47页 |
| ·隧道参数反分析 | 第47-49页 |
| ·隧道围岩物理力学反演参数的确定 | 第47页 |
| ·计算模型和本构关系的选取 | 第47-49页 |
| ·试验模型的建立 | 第49-51页 |
| ·三维快速拉格朗日有限差分程序简介 | 第49页 |
| ·试验建模 | 第49-50页 |
| ·试验过程模拟 | 第50-51页 |
| ·样本构造 | 第51-52页 |
| ·结果分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
