基于人工智能算法与三维数值模拟的隧道围岩稳定性系统研究作者: 王吉亮,杨静 著出版时间: 2019年版内容简介 《基于人工智能算法与三维数值模拟的隧道围岩稳定性系统研究》以地质条件的详细调研为基础,从围岩压力、地表下沉、围岩分类和塌方的角度,以非线性理论为基本思想,对隧道围岩稳定性进行系统研究。《基于人工智能算法与三维数值模拟的隧道围岩稳定性系统研究》提出了将小波降噪、时间序列相空间重构、GA-BP神经网络三者相结合的非线性围岩压力、地表下沉预测方法,基于互信息的知识相对约简算法与GA-BP神经网络相结合的非线性围岩类别识别方法,以三维裂隙网络和三维离散元数值模拟相结合建立“不确定性模型”和“确定性模型”相结合的隧道塌方预测方法。研究成果可为隧道开挖、支护和塌方的防治提供科学依据,具有应用和推广价值。目录第1章 绪论1.1 研究意义1.2 隧道围岩稳定性分析方法研究现状1.3 研究内容及技术路线第2章 乌竹岭隧道工程概况2.1 自然地理条件2.2 水文地质条件2.3 区域地质背景2.4 区域深大断裂2.5 工程区断层2.6 区域地应力场情况2.7 工程施工与设计情况第3章 基于小波降噪的隧道监测数据处理3.1 小波降噪方法的基本原理3.2 小波降噪的性能评价标准3.3 小波去噪实验方案设计3.4 隧道围岩压力和地表沉降监测数据的小波降噪处理3.5 小结第4章 基于GA-BP的围岩压力与地表下沉预测…… 上一篇: 基于互联网的高速公路服务信息主动推送技术 浙江大学 2018年版 下一篇: 基于代理模型的桥梁结构有限元模型修正技术 刘洋著 2017年版