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第1章 绪论1

1.1 地铁发展概况1

1.2 漫滩软土地铁隧道运营期沉降监控的研究意义2

1.3 漫滩软土地铁隧道运营期沉降监控研究历史与现状5

1.3.1 研究历史5

1.3.2 监测技术研究现状6

1.3.3 预测模型的研究现状10

1.3.4 稳定性分析与预警的研究现状17

1.3.5 存在的问题20

第2章 地铁隧道运营期沉降监控体系23

2.1 地铁隧道结构系统特性23

2.2 地铁隧道运营期沉降监控目的与主要内容26

2.3 地铁隧道运营期沉降监控体系构建27

2.3.1 基本方法27

2.3.2 体系的构建28

第3章 地铁隧道结构沉降监测的方法与技术要求31

3.1 监测基准网的布设与施测方法31

3.2 隧道结构的沉降监测32

3.2.1 区间隧道的沉降监测32

3.2.2 隧道与车站交接处的沉降差异监测32

3.2.3 监测数据处理与分析32

3.3 地铁隧道结构沉降监测实例33

3.3.1 地铁隧道沉降监测概况33

3.3.2 监测数据处理34

第4章 漫滩软土地铁隧道运营期沉降成因分析37

4.1 漫滩软土地质特征与工程特性37

4.1.1 软土的成因与分布38

4.1.2 漫滩软土地质特征39

4.1.3 漫滩软土工程特性44

4.2 漫滩软土地铁隧道沉降时空分布特征45

4.2.1 漫滩软土地铁隧道结构特点45

4.2.2 西延线隧道结构沉降时空分布特征49

4.3 漫滩软土地铁隧道沉降影响因素分析57

4.3.1 土体环境因素的影响57

4.3.2 列车运行荷载因素的影响68

4.3.3 隧道渗漏的影响72

4.3.4 外部环境因素的影响74

4.4 漫滩软土地铁隧道沉降影响因素的影响程度分析80

4.4.1 主成分分析基本原理80

4.4.2 主成分分析的计算步骤81

4.4.3 影响因素影响程度的定性与量化分析83

第5章 漫滩软土地铁隧道运营期沉降预测91

5.1 漫滩软土地铁隧道运营期沉降预测模式构建92

5.1.1 形变预测模型的基本分类92

5.1.2 漫滩软土地铁隧道运营期沉降预测特点93

5.1.3 漫滩软土地铁隧道运营期沉降预测模式93

5.2 基于灰色神经网络模型GNNM（1,1）的地铁隧道沉降预测95

5.2.1 灰色系统理论95

5.2.2 神经网络模型100

5.2.3 灰色神经网络模型106

5.2.4 灰色神经网络GNNM（1,1）在地铁隧道沉降预测中的应用113

5.3 基于改进的RBF神经网络地铁隧道沉降动态预测118

5.3.1 径向基神经网络基本理论118

5.3.2 径向基神经网络学习算法124

5.3.3 RBF神经网络的改进及其在地铁隧道沉降动态预测中的应用128

第6章 漫滩软土地铁隧道运营期沉降稳定性分析与预警152

6.1 地铁隧道结构沉降监测基准网的稳定性研究153

6.1.1 沉降监测基准网的参考基准153

6.1.2 隧道结构沉降监测基准网参考基准的选取154

6.1.3 沉降监测基准网的稳定性分析方法156

6.1.4 实例分析162

6.2 系统稳定性167

6.2.1 系统稳定性概念167

6.2.2 系统运动稳定性168

6.3 Lyapunov运动稳定性分析原理169

6.3.1 动力系统方程的构建169

6.3.2 Lyapunov指数谱、信息维173

6.3.3 Lyapunov运动稳定性的定义174

6.3.4 Lyapunov运动稳定性判别方法176

6.3.5 变形体系统运动稳定性分析177

6.4 基于Lyapunov方法的地铁隧道沉降稳定性分析与预警178

6.4.1 动力学方程的建立178

6.4.2 地铁隧道运营期沉降稳定性分析判据及预警方法179

6.4.3 沉降稳定性分析与预警180

第7章 地铁隧道运营期沉降监控信息系统研发182

7.1 系统目标与内容182

7.1.1 系统目标182

7.1.2 系统的构成及内容183

7.2 系统功能及要求184

7.2.1 系统功能结构184

7.2.2 系统功能要求185

7.3 系统的构建及运行模式186

7.4 系统的实现与应用187

7.4.1 系统总体结构187

7.4.2 系统开发与运行环境188

7.4.3 系统开发关键技术188

7.4.4 系统功能模块189

参考文献193