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基于BP神经网络的隧道围岩稳定性分类的研究与工程应用
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基于BP神经网络的隧道围岩稳定性分类的研究与工程应用
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-7页
致谢
第7-12页
第一章 绪论
第12-19页
· 前言
第12-13页
· 围岩稳定性分析研究现状
第13-18页
· 课题的来源、目的、意义及本论文的主要研究内
第18-19页
第二章 淮南市山南新区洞山隧道工程概况
第19-25页
· 隧址区自然条件
第19-20页
· 工程地质条件
第20-23页
· 隧址区水文地质条件
第23页
· 隧址区不良地质现象
第23-24页
· 隧址区地震基本烈度
第24-25页
第三章 影响隧道围岩稳定性的因素分析
第25-34页
· 岩石性质及岩体结构对围岩稳定性的影响
第25-27页
· 围岩的岩体力学性质对围岩稳定性的影响
第27-29页
· 岩体的天然应力状态对围岩稳定性的影响
第29页
· 地质构造对围岩稳定性的影响
第29-30页
· 地下水对围岩稳定性的影响
第30-31页
· 工程因素对围岩稳定性的影响
第31-32页
· 时间因素对围岩稳定性的影响
第32-34页
第四章 基于改进的 BP人工神经网络的隧道围岩稳定性分类模型的建立
第34-47页
· 人工神经网络概述
第34页
· 人工神经网络的基本模型结构
第34-38页
· BP神经网络的构建
第38页
· BP神经网络的训练
第38-39页
· 基于 MATLAB神经网络工具箱的隧道围岩稳定性分类模型的实现
第39-47页
第五章 隧道围岩稳定性评价
第47-55页
· 隧道围岩稳定性分类
第47-48页
· 围岩稳定性分析的方法简介
第48-50页
· 隧道洞口稳定性评价
第50-51页
· 隧道洞身稳定性评价
第51-52页
· 隧址区不良工程地质问题
第52-53页
· 结论和建议
第53-55页
第六章 结论与展望
第55-56页
· 结论
第55页
· 展望
第55-56页
参考文献
第56-59页
本篇论文共
59
页,
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