| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 黄土湿陷特性的研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 湿陷性黄土路基挤密桩处理研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.3 湿陷性黄土路基沉降预测方法研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与方案 | 第16-17页 |
| 1.4 研究的技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 湿陷性黄土湿陷特性的试验研究 | 第19-29页 |
| 2.1 试验方案及步骤 | 第19-22页 |
| 2.2 黄土湿陷特性试验结果分析 | 第22-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 湿陷性黄土地基挤密桩处理效果数值分析 | 第29-45页 |
| 3.1 挤密桩处理与模拟过程分析 | 第29-31页 |
| 3.2 挤密桩模拟模型 | 第31-32页 |
| 3.3 FLAC-3D挤密过程模拟的结果分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 桩顶位置的应力及位移云图分析 | 第32-34页 |
| 3.3.2 不同深度的应力及位移云图分析 | 第34-36页 |
| 3.3.3 各断面监测点的径向位移分析 | 第36-38页 |
| 3.3.4 各断面监测点的竖向位移分析 | 第38-39页 |
| 3.4 湿陷性黄土挤密桩处理效果工程实例试验研究 | 第39-42页 |
| 3.4.1 湿陷性黄土挤密桩处理试验概况 | 第39页 |
| 3.4.2 湿陷性黄土地基挤密桩处理效果的试验结果分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-45页 |
| 第四章 湿陷性黄土路基沉降的现场监测研究 | 第45-71页 |
| 4.1 论文依托工程及项目概况 | 第45-47页 |
| 4.2 湿陷性黄土路基沉降监测的基本内容 | 第47-57页 |
| 4.2.1 湿陷性黄土路基现场监测项目 | 第47页 |
| 4.2.2 湿陷性黄土路基沉降监测的基本要求 | 第47-48页 |
| 4.2.3 湿陷性黄土路基沉降监测断面及监测点的布设 | 第48-50页 |
| 4.2.4 监测设备的安装过程 | 第50-57页 |
| 4.3 湿陷性黄土路基沉降现场监测结果及分析 | 第57-68页 |
| 4.3.1 湿陷性黄土路基含水率监测结果及分析 | 第57-60页 |
| 4.3.2 湿陷性黄土路基基底沉降监测结果及分析 | 第60-65页 |
| 4.3.3 湿陷性黄土路堤本体沉降监测结果及分析 | 第65-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-71页 |
| 第五章 湿陷性黄土路基沉降预测研究 | 第71-113页 |
| 5.1 四种曲线拟合法预测模型及评价 | 第71-75页 |
| 5.1.1 四种曲线拟合法预测模型 | 第71-73页 |
| 5.1.2 曲线拟合法预测路基沉降模型的评价 | 第73-75页 |
| 5.2 曲线拟合模型实例分析 | 第75-87页 |
| 5.2.1 四种曲线拟合预测模型的建立 | 第75-78页 |
| 5.2.2 四种曲线拟合预测值与实测值的对比分析 | 第78-87页 |
| 5.3 BP神经网络模型 | 第87-90页 |
| 5.3.1 BP神经网络模型 | 第87-88页 |
| 5.3.2 BP神经网络的学习步骤 | 第88-89页 |
| 5.3.3 BP神经网络模型的建立 | 第89-90页 |
| 5.4 BP神经网络预测沉降程序 | 第90-97页 |
| 5.4.1 GUI程序 | 第90-91页 |
| 5.4.2 创建神经网络模型 | 第91-93页 |
| 5.4.3 将训练样本导入及初始化 | 第93页 |
| 5.4.4 神经网络的训练与误差分析 | 第93-96页 |
| 5.4.5 神经网络的预测结果与数据的导出 | 第96-97页 |
| 5.5 BP神经网络预测沉降值与实测值的对比分析 | 第97-105页 |
| 5.6 四种曲线拟合法与BP神经网络法预测值的对比分析 | 第105-110页 |
| 5.7 本章小节 | 第110-113页 |
| 第六章 结论及展望 | 第113-117页 |
| 6.1 主要研究成果与结论 | 第113-115页 |
| 6.2 进一步研究的展望 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-125页 |
| 攻读学位期间取得的研究成就 | 第125页 |
