隧道围岩位移智能反分析研究与工程实践



隧道围岩位移智能反分析研究与工程实践

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隧道围岩位移智能反分析研究与工程实践

论文目录
第一章绪论	第14-19页
· 问题的提出	第14页
· 位移反分析法研究现状	第14-17页
· 位移反分析法及其分类	第14-15页
· 国外位移反分析的研究现状	第15页
· 我国位移反分析的研究现状	第15-17页
· 课题的来源、目的、意义及本论文的主要研究内容	第17-19页
· 课题的来源	第17页
· 课题的目的及意义	第17页
· 本文主要研究内容	第17-18页
· 论文特色及创新之处	第18-19页
第二章隧道围岩位移智能反分析的基本思路	第19-24页
· 隧道工程的特点及其位移反分析的必要性	第19页
· 隧道围岩位移智能反分析法的提出	第19-20页
· 隧道围岩位移的影响因素	第20-21页
· 一般影响因素	第20-21页
· 影响隧道围岩位移的最主要因素	第21页
· 隧道围岩位移反分析计算模型及反演参数的确定	第21-24页
第三章隧道开挖初衬围岩变形弹塑性模拟及其正交试验	第24-38页
· 三维快速拉格朗日有限差分程序简介	第24页
· 高速公路隧道开挖初衬围岩变形弹塑性模拟试验	第24-32页
· 高速公路隧道围岩衬砌结构及分析说明	第24-26页
· 试验模型的建立	第26-27页
· 运算前的准备	第27-28页
· 进行模型运算及结果分析	第28-32页
· 正交模拟试验	第32-34页
· 训练样本的构造	第34-38页
第四章基于改进BP人工神经网络的隧道围岩位移智能反分析系统的建立	第38-55页
· 人工神经网络概述	第38页
· 人工神经网络的基本结构和模型	第38-42页
· 人工神经元的模型	第39页
· 激活传递函数	第39-40页
· 单层神经元网络模型结构	第40-41页
· 多层神经元网络	第41-42页
· 神经网络的训练与回忆操作	第42-43页
· 神经网络的训练	第42-43页
· 神经网络的回忆操作	第43页
· BP神经网络	第43-45页
· BP算法	第43-45页
· 信息的正向传递	第44-45页
· 利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播	第45页
· 基于MATLAB神经网络工具箱的隧道围岩位移智能反分析的实现	第45-55页
· MATLAB神经网络工具箱	第46-47页
· 输入输出数据的预处理	第47页
· 网络结构的确定	第47-50页
· 隐层节点数的确定	第47-48页
· 激活传递函数的确定	第48页
· 训练函数的选择	第48-50页
· 网络的训练	第50页
· 网络的检验	第50-52页
· 网络泛化能力的提高	第52-53页
· 隧道围岩位移智能反分析程序流程图	第53-55页
第五章隧道围岩位移智能反分析在铜黄高速隧道中的应用	第55-66页
· 工程概况	第55-58页
· 隧址区自然条件	第55-56页
· 地理位置及地形地貌	第55-56页
· 气候	第56页
· 工程地质条件	第56-57页
· 地层岩性	第56页
· 地质构造	第56-57页
· 水文地质条件	第57页
· 不良地质现象	第57页
· 隧道工程地质评价	第57-58页
· 隧道洞室围岩类别的划分	第57页
· 隧道洞室围岩稳定性评价	第57-58页
· 隧道洞口稳定性评价	第58页
· 地震基本烈度	第58页
· 现场施工与监控量测	第58-64页
· 监控量测的重要性	第58-59页
· 测点布置及测试方法	第59-60页
· 实测资料的整理方法	第60-61页
· 量测断面 YK179+265的监测及监测数据的处理	第61-64页
· 隧道围岩位移智能反分析	第64-66页
第六章结论与展望	第66-67页
· 本文结论	第66页
· 本文展望	第66-67页
参考文献	第67-69页

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