| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题来源 | 第11-12页 |
| ·国内外关于岩土锚固系统无损检测技术的研究及发展现状 | 第12-14页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第14-15页 |
| ·本文采用的研究方法和工作的主要内容 | 第15-16页 |
| ·论文框架 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 岩土锚固系统无损检测理论基础研究 | 第18-28页 |
| ·岩土锚固系统锚固的力学基础研究 | 第18-23页 |
| ·岩土锚固系统的基本结构及锚固机理 | 第18-20页 |
| ·荷载从锚杆转移到灌浆体的力学机理 | 第20-21页 |
| ·灌浆与钻孔壁结合的力学机理 | 第21-22页 |
| ·锚杆的失效类型 | 第22-23页 |
| ·岩土锚固系统无损检测的波动基础研究 | 第23-27页 |
| ·应力波在岩土锚固系统中的传播规律 | 第23-25页 |
| ·应力波在岩土锚固系统中的衰减机制 | 第25-27页 |
| ·波在锚固体系中传播时的能量分配规律 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 岩土锚固系统无损检测频域分析理论研究 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·锚杆纵向振动动力响应公式的推导和求解 | 第28-34页 |
| ·杆一维纵向振动方程 | 第29页 |
| ·完整锚杆纵向振动动力响应公式的推导和求解 | 第29-32页 |
| ·缺陷锚杆纵向振动动力响应公式的推导和求解 | 第32-34页 |
| ·频域分析和时域分析的比较 | 第34-35页 |
| ·频域分析和时域分析适用条件的比较 | 第34-35页 |
| ·频域分析和时域分析响应公式的比较 | 第35页 |
| ·FFT快速傅里叶变换原理 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 工程锚杆动力学检测频域分析 | 第39-52页 |
| ·工程概况 | 第39-41页 |
| ·工程地质条件 | 第39页 |
| ·水文地质条件 | 第39页 |
| ·环境条件 | 第39-40页 |
| ·工程锚杆的现场布置 | 第40-41页 |
| ·试验仪器和设备的安装和测试 | 第41-44页 |
| ·试验仪器和设备 | 第41-43页 |
| ·试验锚杆的制作和安装 | 第43-44页 |
| ·试验锚杆的测试 | 第44页 |
| ·试验锚杆时域曲线的采集 | 第44-45页 |
| ·运用FFT快速傅里叶变换实现时域曲线到频域曲线的转换 | 第45-49页 |
| ·实测1号完整锚杆 | 第45-47页 |
| ·用MATLAB拟合的1号完整锚杆 | 第47-48页 |
| ·实测2号缺陷锚杆 | 第48-49页 |
| ·时域曲线和频域曲线分析的结果对比 | 第49-51页 |
| ·时域曲线的对比 | 第49页 |
| ·频域曲线的对比 | 第49-50页 |
| ·时域曲线与频域曲线的对比 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 岩土锚固系统无损检测的小波分析 | 第52-70页 |
| ·小波分析的由来 | 第52页 |
| ·小波分析基本理论 | 第52-56页 |
| ·连续小波变换 | 第52-54页 |
| ·离散小波变换 | 第54-55页 |
| ·小波包分析 | 第55-56页 |
| ·小波分析在锚杆缺陷诊断领域的适用性 | 第56-57页 |
| ·小波分析在MATLAB环境下的工程应用举例 | 第57-69页 |
| ·小波基函数的选取 | 第57页 |
| ·一维离散小波分析(Wavelet 1-D) | 第57-64页 |
| ·一维小波包分析(Wavelet Packet 1-D) | 第64-67页 |
| ·原始曲线和去噪曲线的对比分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 应用小波神经网络对锚杆质量的智能评价 | 第70-89页 |
| ·概述 | 第70-73页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第70-71页 |
| ·小波神经网络的基本原理 | 第71-72页 |
| ·小波神经网络在深基坑工程中的应用 | 第72-73页 |
| ·BP算法原理 | 第73-75页 |
| ·BP算法的简介 | 第73页 |
| ·BP算法的不足 | 第73-74页 |
| ·BP算法的改进 | 第74-75页 |
| ·BP神经网络特征向量的提取 | 第75-79页 |
| ·频带能量 | 第75-76页 |
| ·结点小波包系数 | 第76-79页 |
| ·BP神经网络信号特征训练 | 第79-82页 |
| ·应用频带能量建立信号特征训练的网络图 | 第80-81页 |
| ·应用结点小波包系数建立信号特征训练网络图 | 第81-82页 |
| ·在 MATLAB环境下的训练结果分析 | 第82-86页 |
| ·应用频带能量进行训练 | 第82-84页 |
| ·应用结点小波包系数作为输入训练特征量 | 第84-86页 |
| ·小波神经网络在工程锚杆智能无损检测中的应用流程 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第7章 结论与展望 | 第89-91页 |
| ·结论 | 第89页 |
| ·展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-96页 |
| 附录 Matlab编程主要程序 | 第96-99页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文与参与的科研成果情况 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100页 |
