本站原创摘要4-5
ABSTRACT5-7
目录7-9
第一章 绪论9-18
1.1 引言9-10
1.2 深基坑工程背景及特点10-13
1.2.1 概述10-11
1.2.2 深基坑工程的背景11-12
1.2.3 深基坑工程的特点12-13
1.3 国内外探讨近况13-16
1.3.1 深基坑国内外探讨近况13-15
1.3.2 岩土工程反浅析国内外探讨近况15-16
1.4 本课题的探讨内容及策略16-18
第二章 智能计算策略基本论述18-29
2.1 人工神经网络介绍18-22
2.1.1 BP神经网络的基本思想18-21
2.1.2 BP神经网络的学习步骤21-22
2.2 遗传算法的基本原理22-26
2.2.1 遗传算法的基本原理和特点22-23
2.2.2 遗传算法的基本操作23-25
2.2.3 遗传算法的运用步骤25-26
2.3 遗传神经网络的基本原理26-27
2.4 本章小结27-29
第三章 工程概况及FLAC3D介绍29-39
3.1 工程概况29-32
3.1.1 站位及周边环境29
3.1.2 地形特点及场地岩土层的构成29-30
3.1.3 场地水文地质条件30-31
3.1.4 结构概况与施工策略31-32
3.2 FLAC3D程序介绍32-37
3.2.1 有限差分法FLAC软件介绍32
3.2.2 计算原理32
3.2.3 优点和缺点32-33
3.2.4 土体本构模型33-37
3.2.4.1 摩尔-库伦模型34-36
3.2.4.2 空模型36-37
3.2.4.3 FLAC中结构单元37
3.3 本章小结37-39
第四章 基坑开挖土体参数优化反浅析39-58
4.1 有限元计算模型建立采取39-43
4.1.1 本构模型的选取39
4.1.2 围护桩的模拟39-40
4.1.3 钢支撑的模拟40-41
4.1.4 边界条件41-42
4.1.5 FLAC数值模拟开挖步骤42-43
4.2 土体力学参数的选取及其敏感性浅析43-49
4.2.1 参数敏感度浅析概述43-44
4.2.2 敏感性浅析的作用44
4.2.3 基于正交试验的敏感性浅析原理44-46
4.2.3.1 正交试验的原理45
4.2.3.2 正交试验敏感性浅析步骤45-46
4.2.4 反演变量的确定46-47
4.2.5 正交试验设计47-49
4.3 归一化处理策略49-50
4.4 基于遗传神经网络的基坑岩土参数优化反馈浅析50-56
4.4.1 神经网络结构优化51-52
4.4.2 遗传算法参数的选取52-56
4.5 基坑土体参数优化反浅析后的数值模拟结果浅析56-57
4.6 本章小结57-58
第五章 偏压基坑58-66
5.1 偏压基坑的类型58
5.2 不同偏压距离对基坑的影响58-61
5.2.1 水平位移浅析59-60
5.2.2 支撑轴力浅析60-61
5.2.3 围护结构弯矩浅析61
5.3 不同偏压高度对基坑的影响61-64
5.3.1 连续端水平位移浅析62-63
5.3.2 连续墙弯矩比较浅析63-64
5.3.3 内撑轴力比较浅析64
5.4 本章小结64-66
第六章 结论与展望66-68
6.1 结论66-67
6.2 展望67-68