1. 研究目的与意义（文献综述）

随着城镇基础建设的飞速发展，为满足人类对高标准严质量交通设施的需求，现如今我国已步入了地下及水下交通设施建设的新时代。水下隧道具有不占地、不干扰航运、不影响生态环境、减小地面环境影响、抵御恶劣气候环境能力强等特点。但是水下隧道不良的土性条件和长期处于高水位状态的特点，致使水下隧道的建设及服役环境要比其他类型的隧道更加恶劣、更加复杂，所以对围护以及隧道本体结构的变形控制、稳定性和安全性又提出了新的要求，特别是对于特长大跨度隧道结构，隧道工程的区域性极强，各个施工段所处的地质条件、岩体结构、地应力特征和水位变化情况也并未完全相同，这对于工程的建设提出了更大的挑战。水下围护结构的稳定性及其防渗性则是保证整个工程安全稳定的重中之重。

苏锡常南部高速公路路线里程全长约43.900km，以明挖隧道形式穿越太湖，太湖隧道长度约10.790km，结构最大宽度43.6m，单跨净宽17.45m，属于特长超大断面的隧道结构。太湖隧道沿线分布主要为沉积软土，其含水量高、压缩性大、灵敏度高、强度低，在软基土性差异分布、回填不均匀等条件下，不仅对隧道本体的抗渗、稳定性有着巨大的影响。且太湖水位变化显著外部荷载极易诱发板桩围堰变形倾斜问题，基坑开挖扰动土体引起基坑变形易造成钢板桩底部隆起变形，这同时也对隧道建设过程中保证围护结构的稳定性有着更高的要求。因此工程施工过程中对于围护结构的监测，也应密切关注。

就地下工程而言,各种数值计算理论和方法已日趋成熟完整,但在应用中却仍然存在不少问题。其中最主要的,是需作为己知量输入的初始地应力的分布规律和量值常不明确,弹性模量、泊松比等地层参数的取值程度对不同地带有任意性,工程施工后地层与结构的受力变形随时间而变化的规律多数只能依据工程地质条件选用理想化的模型模拟,以及对地层受力变形后发生破坏的条件缺少符合实际的判断准则等。可见,计算模型输入参数结构材料的力学特性参数难以做出合理的估值是地下工程中存在的一个难题。而无论由室内实验或现场原位实验确定的材料力学参数都与实际参数有较大偏差,加之岩土体的非均质性以及节理、裂隙的影响,使得实验结果不具有代表性。用这样的参数作为计算输入参数进行数值分析,所得结果往往与实际情况有一定的误差,难于在工程实践中采用,且不同程度的阻碍了数值方法在地下工程中的进一步推广应用。近十几年发展起来的以现场量测位移为基础的反演分析法,是解决这一难题的重要手段之。

2. 研究的基本内容与方案

1. 智能算法的基本概念及内容，研究的目的及意义，研究现状和主要研究内容。

2. 各种智能算法的基本模型及算法，对几种典型算法的特点进行分析以及优缺点的比较。

3. 结合本次太湖隧道的实例，经过（2）中优缺点的比较，综合选择出适用于本次工程实例的最优智能算法。

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   3. 研究计划与安排

   
   

   时间	内容
   第1－2周	整理及查阅隧道结构稳定性中英文资料，在导师的指导下，学习神经网络智能学习理论，对所要研究的内容和方法有个清晰的思路。
   第3－5周	完成毕业论文的开题报告，总结现有的研究方法和成果，完成文献综述撰写工作。
   第6－7周	与导师讨论并确定神经网络学习模型方案，做好试验前的准备工作，进行算法编程，验证方案的可行性。
   第8－12周	完成智能学习模型，进行反演分析，分析总结数据规律。总结试验现象，进行思考并提出自己的观点结合现有理论进行对比分析并与导师进行探讨。
   第13－16周	完成并修订毕业论文，准备毕业论文答辩。毕业论文及报告的完成日期约为2019年6月6日。

   
   

   4. 参考文献（12篇以上）

   
   

   
   

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