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致谢
摘要
第一章 绪论
1.1.2 渗流与位移参数反演现状
1.2 人工神经网络的研究现状
1.3 本文主要研究内容
1.4 本章小结
第二章 岸坡有限元模型与土体弹性模量同时反演分析
2.1 有限元分析方法
2.2 有限元仿真模拟
2.2.1 有限元的发展过程
2.2.2 CAE介绍
2.2.3 ANSYS介绍
2.2.6 非线性关系
2.2.7 有限元分析基本方程
2.2.7 典型分析流程
2.3.1 和悦洲基本情况
2.3.2 工程地质概况
2.3.3 淤泥粉质土、含泥粉细砂的渗透系数与c、φ值
2.3.4 监测点布置方案
2.4 岸坡断面有限元模型
2.5 人工神经网络
2.5.1 BP神经网络
2.5.2 BP神经网络的模型与结构
2.5.3 BP神经网络的激活函数
2.5.4 BP神经网络原理
2.6 岸坡弹性模量反演方法
2.6.1 同时反演方法
2.7 BP神经网络的学习样本
2.8 BP网络的学习
2.9 同时反演法的反演结果
2.10 反演验证及分析
2.11 本章小结
第三章 渗流与有限元分析理论
3.1 渗流分析方法与达西定律
3.1.1 基本渗流分析方法
3.1.2 达西定律
3.2 渗流分析的数学模型
3.2.1 渗流连续性方程
3.2.2 定解条件
3.3 渗流参数
3.4 渗流的有限元理论
3.4.1 单元分析
3.4.2 有限元法求解
3.5 本章小结
第四章 基于ANSYS的岸坡渗流分析与渗透系数反演
4.1 ANSYS热分析模块简介
4.2 ANSYS热分析及其在渗流中的应用
4.2.1 传热学基本方程
4.2.2 温度场与渗流场的相似性
4.3 岸坡稳定渗流的实现程序
4.3.1 利用ANsYS热分析功能计算渗流
4.3.2 岸坡稳定渗流的模型建立
4.4 稳定渗流程序结构
4.5 BP神经网络的学习样本
4.6 反演验证及分析
4.7 本章小结
第五章 分层迭代反演法
5.1 分层迭代反演方法
5.1.1 分层迭代反演法BP神经网络的学习样本
5.1.2 分层迭代反演法的反演结果
5.1.3 反演验证及分析
5.2 利用同时反演结果的分层迭代反演法
5.2.1 利用同时反演结果的分层迭代反演过程
5.2.2 反演结果的验证及分析
5.3 基于逐步扫描法的分层迭代反演法
5.3.1 建立目标函数
5.3.2 约束条件
5.3.3 逐步扫描法的应用
5.3.4 反演结果的验证及分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
5.1 文章内容
6.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况