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1 绪论1

1.1 反分析的不同描述法2

1.1.1 数学描述法2

1.1.2 力学描述法3

1.1.3 信息描述法3

1.1.4 系统描述法4

1.2 地下工程反分析研究现状4

1.2.1 参数反分析研究4

1.2.2 模型反分析研究7

1.3 反分析的仿生计算智能研究8

1.3.1 基于人工神经网络的反分析研究8

1.3.2 基于进化计算的反分析研究10

1.3.3 其他仿生计算智能反分析研究10

1.4 本书主要内容11

参考文献12

2 仿生计算智能原理及方法16

2.1 人工神经网络（ANN）18

2.1.1 多层前向神经网络19

2.1.2 进化神经网络（ENN）21

2.2 进化计算（EC）25

2.2.1 遗传算法（GA）27

2.2.2 进化规划（EP）32

2.3 人工免疫算法35

2.3.1 生物免疫系统35

2.3.2 人工免疫算法37

2.4　蚁群算法39

2.4.1 蚁群算法的生物基础39

2.4.2 蚁群优化算法的实现41

2.5 粒子群优化算法43

2.5.1 粒子群优化算法的提出43

2.5.2 粒子群优化算法的实现44

2.5.3 粒子群优化算法同进化算法的比较45

2.5.4 粒子群优化算法的仿真实验46

2.6 其他算法简介47

2.6.1 模拟退火算法47

2.6.2 混沌优化算法48

2.6.3 DNA分子计算49

参考文献50

3 地下工程围岩物性参数反分析研究54

3.1 进化神经网络逆反分析54

3.1.1 神经网络反分析的必要性54

3.1.2 进化神经网络的训练样本获取55

3.1.3 进化神经网络算法56

3.1.4 逆反分析的进化神经网络研究60

3.2 仿生优化反分析研究73

3.2.1 仿生优化反分析的必要性73

3.2.2 改进的快速遗传算法及其在反分析中的应用76

3.2.3 进化规划及其在反分析中的应用83

3.2.4 免疫连续蚁群算法反分析研究92

3.2.5 粒子群优化反分析研究97

3.3 基于仿生优化算法的岩体渗流参数反分析研究99

3.3.1 岩体渗透系数反演的基本模型99

3.3.2 岩体渗透系数反演的仿生算法实现100

3.3.3 算例分析100

参考文献104

4 地下工程围岩本构模型反分析研究106

4.1 围岩弹塑性本构模型类内辨识研究107

4.2.1 屈服函数模型反分析研究1107

4.1.2 屈服函数模型反分析研究2112

4.2 围岩弹黏塑性本构模型类内辨识研究116

4.2.1 理论研究116

4.2.2 围岩弹黏塑性模型的反分析研究117

4.2.3　工程实例118

4.3 围岩本构模型类间辨识与力学参数同时反分析研究121

4.3.1 模拟生态竞争模型的提出121

4.3.2 围岩本构模型类间辨识及参数同时反演的模拟生态竞争模型122

4.3.3 实例分析124

4.4 地下工程围岩本构模型反分析的其他可能研究126

4.4.1 岩土材料本构模型识别的神经网络研究126

4.4.2 本构模型识别的遗传程序设计研究129

参考文献130

5 工程应用研究132

5.1 地下工程围岩参数逆反分析的工程应用研究132

5.1.1 龙滩隧道工程简介132

5.1.2 龙滩隧道工程围岩监测情况134

5.1.3 围岩力学性质试验情况138

5.1.4 隧道区地应力场实测情况141

5.1.5 围岩参数及地应力场逆反分析研究143

5.2 地下工程围岩参数优化反分析的工程应用研究150

5.2.1 天生桥一级电站工程现场监测试验概况150

5.3.2 试验洞围岩参数的优化反分析154

5.3 地下工程围岩本构模型辨识的工程应用研究156

5.3.1 某抽水蓄能电站现场位移监测试验概况156

5.3.2 试验洞围岩体本构模型的辨识157

参考文献159

6 结论及展望160

6.1 结论160

6.2 展望163

参考文献164