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第一章绪论
1.1研究背景及意义
1.2岩土工程反分析研究现状
1.3本文所研究的内容
第二章岩体工程系统辨识理论
2.1系统建模理论
2.1.1系统辨识定义
2.1.2建模过程的信息源
2.1.3系统研究中的基本假定
2.1.4系统的表述水平
2.1.5系统的形式化数学模型
2.1.6系统的模型结构特征化
2.1.7参数估计
2.1.8模型检验
2.1.9岩体系统辨识的特点
2.2位移反分析
2.2.1优化反分析法的基本原理
2.2.2目标函数
2.3岩体弹塑性模型
2.3.1破坏和屈服条件
2.3.2加载条件和流动法则
2.3.3硬化定律
2.3.4本构关系
2.4隧道围岩位移的影响因素及反演参数的确定
2.4.1一般影响因素
2.4.2影响隧道围岩位移的最主要因素
2.4.3隧道围岩位移反分析计算模型及反演参数的确定
2.5本章小结
第三章免疫规划
3.1免疫规划
3.1.1一般免疫规划
3.1.2免疫规划的改进
3.2免疫算法浓度调节机制
3.2.1基于信息熵的浓度调节
3.2.2基于矢量距的浓度调节
3.3改进的免疫规划算法及其性能测试
3.3.1改进的免疫规划
3.3.2免疫规划算法与标准进化规划算法、遗传算法的性能比较
3.4本章小结
第四章 BP神经网络模型及智能反分析系统
4.1人工神经网络概述
4.2人工神经网络的基本结构和模型
4.2.1人工神经元的模型
4.2.2激活传递函数
4.2.3单层神经元网络模型结构
4.2.4多层神经元网络
4.2.5神经网络的训练
4.2.6神经网络的回忆操作
4.3 BP神经网络
4.3.1信息的正向传递
4.3.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播
4.3.3算法的缺点与困难
4.3.4 BP网络的改进
4.4 BP神经网络结构优化
4.4.1初始连接权值、阈值的优化
4.4.2实验设计方法
4.5 BP神经网络预测系统
4.5.1 BP神经网络预测系统的建立
4.5.2 BP神经网络预测系统的测试
4.6智能反分析系统
4.6.1智能反分析系统的建立
4.6.2智能反分析系统的测试
4.7本章小结
第五章隧道围岩位移智能分析在水田湾2#隧道中的应用
5.1工程概况
5.1.1地形地貌
5.1.2地层岩性
5.1.3地质构造
5.1.4隧道区水文地质
5.2隧道开挖三维数值模拟
5.2.1隧道Ⅳ级围岩初衬喷锚支护设计图
5.2.2试验模型的建立
5.3监测数据的处理
5.3.1 LK109+160断面现场监测的原始数据
5.3.2原始数据的BP神经网络预测
5.3.3开挖面推进对位移释放系数影响的数值模拟
5.4学习样本和测试样本的构造
5.4.1学习样本的构建
5.4.2测试样本的构建
5.5隧道围岩智能反分析
5.5.1 BP神经网络预测系统的建立
5.5.2 BP神经网络预测系统的测试
5.5.3智能反分析系统的测试及应用
5.6辨识结果的应用
5.6.1辨识结果可靠性验证
5.6.2辨识结果的应用
5.7本章小结
第六章结论与展望
6.1本文结论
6.2本文展望
致谢
参考文献
在校期间发表的论著及取得的科研成果
重庆交通大学;
