基于小波理论的白鹤隧道围岩稳定性非线性研究

论文摘要

论文首先对白鹤隧道地质构造、地层岩性、地形地貌、气象水文、地质环境等特征进行了介绍,并对隧道围岩稳定性进行了分析。隧道围岩稳定性分析是不确定的、非线性的动态开放复杂大系统,从应用研究看,单一的、传统的研究途径和方法不再适合于复杂的隧道稳定性分析,而多种理论和方法的有机结合与综合比较将是正确分析和解决问题的有效途径。论文首次提出基于小波理论的公路隧道围岩稳定性非线性分析方法。采用小波阈值法和小波模极大值法这两种小波降噪方法对隧道围岩接触压力监控量测数据降噪,对监测数据进行预处理,并对监测数据中的异常点进行分析,并改进了小波降噪方法。建立小波神经网络围岩稳定性分析模型,对隧道围岩稳定性进行分析,并利用粗糙集理论提高了模型的性能。首次提出采用小波分析对断面轮廓进行分形维数计算,在此基础上,分析了断面轮廓分形维数与隧道围岩稳定性的关系。论文选题具有科学意义和创新性,研究成果可为隧道开挖方案和隧道稳定性分析提供科学依据,具有应用和推广的价值。

论文目录

• 内容提要
• 第一章 绪论
• 1.1 选题的依据及研究意义
• 1.2 隧道稳定性国内外研究现状
• 1.2.1 围岩分类法
• 1.2.2 解析分析法
• 1.2.3 试验模拟法
• 1.2.4 数值模拟法
• 1.2.5 人工智能及非线性方法
• 1.3 小波理论研究现状
• 1.3.1 小波分析概述
• 1.3.2 小波分析在信号处理中的研究现状
• 1.3.3 小波神经网络研究现状
• 1.3.4 小波分析与分形
• 1.4 论文主要研究内容及创新点
• 1.4.1 论文主要研究内容
• 1.4.2 论文的主要创新点
• 1.5 论文研究思路及技术路线
• 1.5.1 论文研究思路
• 1.5.2 论文研究技术路线
• 第二章 白鹤隧道工程地质条件
• 2.1 自然地理条件
• 2.2 水文地质条件
• 2.2.1 松散岩类孔隙水
• 2.2.2 基岩裂隙水
• 2.3 区域地质概况
• 2.3.1 区域总体地质概况
• 2.3.2 区域深大断裂
• 2.3.3 区域地应力场情况
• 2.4 工程场区地质特征
• 2.4.1 白鹤隧道总体地貌分析
• 2.4.2 白鹤隧道地层岩性
• 第三章 小波变换理论基础
• 3.1 从傅里叶变换到小波分析
• 3.1.1 傅立叶变换
• 3.1.2 短时Fourier 变换
• 3.1.3 从傅里叶变换到小波分析
• 3.2 小波变换
• 3.2.1 连续小波变换
• 3.2.2 离散小波变换
• 3.3 多分辨分析
• 3.4 二尺度方程
• 3.5 Mallat 算法
• 3.5.1 Mallat 算法的综述
• 3.5.2 Mallat 分解算法
• 3.5.3 Mallat 合成算法
• 3.6 常用小波函数介绍
• 3.6.1 Haar 小波
• 3.6.2 Daubechies 小波
• 3.6.3 Mexico 草帽小波
• 3.6.4 Morlet 小波
• 第四章 小波理论的隧道围岩监测数据分析应用研究
• 4.1 隧道围岩监测数据小波降噪方案设计
• 4.1.1 小波降噪原理
• 4.1.2 小波降噪总体设计
• 4.1.3 小波去噪效果评价指标
• 4.1.4 隧道围岩接触压力数据提取
• 4.1.5 小波函数的选择
• 4.1.6 最大尺度选择
• 4.1.7 边缘处理
• 4.1.8 非线性小波变换阈值法
• 4.1.9 小波变换模极大值法
• 4.2 小波降噪方案的选择
• 4.2.1 小波降噪结果
• 4.2.2 小波去噪方法效果评价
• 4.3 小波降噪在隧道围岩监测数据分析中的应用
• 4.3.1 围岩接触压力观测值小波分析
• 4.3.2 当日压力变化值小波分析
• 4.4 基于EMD 的小波降噪改进方法
• 4.4.1 经验模态分解
• 4.4.2 基于EMD 的小波降噪
• 4.5 本章小结
• 第五章 小波神经网络在隧道围岩稳定性中的应用研究
• 5.1 BP 神经网络简介
• 5.1.1 BP 神经网络基本简介
• 5.1.2 BP 基本网络的缺陷
• 5.2 小波神经网络模型及算法实现
• 5.2.1 小波网络的结构形式
• 5.2.2 小波网络的算法
• 5.2.3 小波网络的自适应调整学习率优化算法
• 5.2.4 小波网络的程序实现
• 5.3 隧道围岩接触压力的小波神经网络预测
• 5.3.1 隧道围岩接触压力预测模型的确定
• 5.3.2 隧道围岩接触压力预测模型训练
• 5.3.3 隧道围岩接触压力预测模型预测及分析
• 5.4 隧道围岩类别的小波神经网络识别
• 5.4.1 隧道围岩分类的主要方法
• 5.4.2 隧道围岩分类的粗糙集－小波神经网络识别模型
• 5.4.3 隧道围岩分类识别模型的确定
• 5.4.4 隧道围岩分类识别模型的训练
• 5.4.5 隧道围岩分类预测及结论
• 5.5 小结
• 第六章 小波与分形在隧道围岩超欠挖分析中应用研究
• 6.1 隧道围岩超欠挖与分形
• 6.1.1 断面轮廓的分形表示
• 6.1.2 隧道断面轮廓分形维数的计算方法
• 6.2 隧道围岩断面轮廓分形维数计算的小波方法
• 6.2.1 隧道围岩断面轮廓的自相似性
• 6.2.2 隧道围岩断面轮廓分形维数的小波估计法
• 6.2.3 断面超欠挖曲线分形维数实例计算
• 6.3 断面轮廓分形维数与隧道围岩稳定性的关系
• 6.3.1 隧道断面轮廓数据的提取
• 6.3.2 隧道断面轮廓分形维数的计算结果
• 6.3.3 隧道断面轮廓分形维数与隧道围岩稳定性的整体分析
• 6.3.4 断面轮廓分形维数与统计参数的关系研究
• 6.3.5 分维数与岩体质量的关系
• 6.3.6 隧道围岩稳定性分析
• 6.4 本章小结
• 第七章 结论和建议
• 7.1 结论
• 7.2 建议
• 参考文献
• 主要科研成果与项目
• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT