| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 软土土性指标统计优化分析研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 公路软基处理方案智能决策技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 软土地基路堤沉降与稳定监测技术研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文研究思路及主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 软土土性指标概率分布统计优化分析 | 第22-44页 |
| 2.1 软土土性指标的优化分析 | 第22-30页 |
| 2.1.1 土工试验数据的优化整理 | 第22-25页 |
| 2.1.2 天津软土的物理力学指标 | 第25-27页 |
| 2.1.3 天津软土指标间的相互关系 | 第27-30页 |
| 2.2 软土土性指标的概率分布模型 | 第30-38页 |
| 2.2.1 概率分布模型的建立 | 第30-32页 |
| 2.2.2 岩土参数的概率分布类型 | 第32-34页 |
| 2.2.3 天津软土土性指标的概率分布模型 | 第34-38页 |
| 2.3 土性指标试验方法不确定性的概率评定方法 | 第38-43页 |
| 2.3.1 不同试验方法对软土强度特性的影响 | 第38-39页 |
| 2.3.2 强度指标不同试验方法间的相互关系 | 第39-41页 |
| 2.3.3 强度指标不同试验方法不确定性的随机因子 | 第41-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 公路软基处理方案的模糊综合评判决策 | 第44-71页 |
| 3.1 公路软基处理方案的推理方法 | 第44-48页 |
| 3.1.1 公路软基处理方案决策知识的不确定性 | 第44-45页 |
| 3.1.2 公路软基处理方案不确定性推理方法 | 第45页 |
| 3.1.3 模糊综合评判决策方法 | 第45-48页 |
| 3.2 公路软基处理方案模糊综合评判 | 第48-61页 |
| 3.2.1 公路软基处理方案模糊综合评判模型构建 | 第48-59页 |
| 3.2.2 公路软基处理方案模糊综合评判流程 | 第59-60页 |
| 3.2.3 实例分析 | 第60-61页 |
| 3.3 公路软基处理方案多层次模糊综合评判 | 第61-69页 |
| 3.3.1 公路软基处理方案多层次结构模型 | 第61-62页 |
| 3.3.2 影响因素评语隶属度的确定 | 第62-63页 |
| 3.3.3 影响因素权重的确定 | 第63-67页 |
| 3.3.4 实例分析 | 第67-69页 |
| 3.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第四章 基于BP神经网络和灰色理论的公路软基处理方案决策 | 第71-90页 |
| 4.1 基本理论 | 第71-78页 |
| 4.1.1 BP神经网络 | 第71-75页 |
| 4.1.2 灰关联分析技术 | 第75-78页 |
| 4.2 公路软基处理方案决策的BP神经网络模型 | 第78-84页 |
| 4.2.1 网络模型的建立 | 第78-81页 |
| 4.2.2 网络训练及算法 | 第81-84页 |
| 4.2.3 实例分析 | 第84页 |
| 4.3 基于灰色理论的公路软基处理方案决策 | 第84-89页 |
| 4.3.1 方案决策模型 | 第85-86页 |
| 4.3.2 确定比较数据列和参考数据列 | 第86-87页 |
| 4.3.3 关联度计算 | 第87-89页 |
| 4.4 本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 软土地基路堤沉降与稳定监测技术研究 | 第90-112页 |
| 5.1 软土地基路堤沉降与稳定监测方法 | 第90-99页 |
| 5.1.1 监测内容及仪器 | 第90-91页 |
| 5.1.2 监测点布置原则 | 第91-92页 |
| 5.1.3 沉降与稳定监测数据的分析与评价 | 第92-99页 |
| 5.2 软土地基路堤沉降与稳定监测异常数据的判别分析 | 第99-105页 |
| 5.2.1 异常数据的评判准则 | 第100-102页 |
| 5.2.2 异常数据的成因分析 | 第102-103页 |
| 5.2.3 实例分析 | 第103-105页 |
| 5.3 路堤沉降无线监测系统研究 | 第105-111页 |
| 5.3.1 路堤沉降无线监测系统测量原理 | 第106-108页 |
| 5.3.2 路堤沉降无线监测系统硬件、软件 | 第108-109页 |
| 5.3.3 路堤沉降无线监测系统测试 | 第109-111页 |
| 5.4 本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 软土地基路堤沉降预测研究 | 第112-135页 |
| 6.1 基于实测资料的路堤沉降预测方法 | 第112-117页 |
| 6.1.1 沉降预测方法分类 | 第112页 |
| 6.1.2 曲线拟合类沉降预测方法 | 第112-116页 |
| 6.1.3 系统分析类沉降预测方法 | 第116-117页 |
| 6.2 曲线拟合沉降预测方法的可靠性分析 | 第117-121页 |
| 6.2.1 预测方法的可靠性评价指标 | 第117-120页 |
| 6.2.2 工程实例分析 | 第120-121页 |
| 6.3 费尔哈斯曲线在软土地基路堤沉降预测中的应用 | 第121-128页 |
| 6.3.1 费尔哈斯曲线模型 | 第121-122页 |
| 6.3.2 费尔哈斯模型的求解 | 第122-123页 |
| 6.3.3 费尔哈斯模型的改进 | 第123-127页 |
| 6.3.4 几种预测方法的比较 | 第127-128页 |
| 6.4 MATLAB-ANN系统在软土地基路堤沉降预测中的应用 | 第128-133页 |
| 6.4.1 BP神经网络模型的建立过程 | 第128-129页 |
| 6.4.2 软土地基路堤沉降预测的BP神经网络模型 | 第129-133页 |
| 6.4.3 几种预测方法的比较 | 第133页 |
| 6.5 本章小结 | 第133-135页 |
| 第七章 结论与展望 | 第135-138页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第135-137页 |
| 7.2 本文创新点 | 第137页 |
| 7.3 进一步研究展望 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-146页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第146-148页 |
| 致谢 | 第148页 |
