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第—章绪论
1.1引言
1.2上海地铁二号线的特点和测量内容
1.2.1上海地铁二号线概况
1.2.2地下铁道工程测量的内容
1.2.3地下铁道测量特点
1.3地铁隧道轴线贯通偏差控制、变形数据处理与预报方法研究的现状及发展
1.4本文研究的主要内容及意义
第二章地铁隧道轴线贯通的误差分配和精度控制
2.1引言
2.2地铁隧道贯通测量的误差来源
2.3地铁隧道贯通误差限值及不同阶段测量误差分配
2.4影响贯通的测量环节及精度控制
2.5地面控制点的定期复测
2.6影响贯通的联系测量和地下测量环节及精度控制
2.6.1竖井联系测量的精度估算和控制
2.6.2盾构进洞处洞口中心坐标测量
2.6.3地下导线测量精度估算
2.6.4盾构定位姿态的测量方法及精度控制
2.7本章小结
第三章地铁隧道轴线贯通的测量手段及方法
3.1 GPS及其在地铁控制测量中应用的探讨
3.1.1全球定位系统(GPS)及其测量特点
3.1.2 GPS与地铁控制测量
3.1.3 GPS控制网的数据处理
3.1.4 GPS技术与常规方法相结合
3.1.5试验实例
3.2由地铁GPS网所产生的横向贯通误差计算
3.3如何提高地下导线的精度
3.4加测陀螺定向边地下贯通导线的精度分析及其优化
3.4.1测有多个陀螺方位角地下导线的平差及精度分析
3.4.2用熵变小准则确定加测陀螺边的最优位置
3.5地下导线随盾构推进逐段接测中的可靠性检验
3.5.1点位检验
3.5.2方位角检验
3.5.3边长检验
3.5.4多维粗差的逐步剔除
3.6隧道中心坐标测定方法
3.7在曲线上顾及超高、超距影响的隧道中心坐标计算方法
3.8本章小结
第四章用于预测地铁施工中隧道内外变形的动态数据系统方法
4.1引言
4.2隧道内部位移量测技术及地表变形监测概述
4.2.1隧道内部位移量测的意义
4.2.2隧道施工阶段洞室位移监测方法
4.3 ARMA模型描述及物理解释
4.3.1 ARMA模型
4.3.2 ARMA模型的物理解释
4.4动态模型辨识及预测
4.4.1模型参数估计的序贯最小二乘法
4.4.2加入衰减因子的序贯解法
4.4.3衰减因子优选算法
4.4.4模型阶的F检验判决法
4.4.5模型辨识及预测步骤
4.5盾构掘进施工中相应隧道上方地表沉降变形数据的建模及动态预测
4.6顾及邻近点变形因素项的动态模型辨识及预测
4.6.1 RLS参数估计
4.6.2模型适用性检验
4.6.3模型修正
4.6.4地表变形动态数据的建模及预测
4.7本章小结
第五章神经网络方法在地铁隧道变形及盾构推进地表变形预测中的应用
5.1引言
5.2网络的结构与数学描述
5.3 B-P的学习算法
5.4 B-P网络的误差曲面讨论
5.5算法的改进
5.6 B-P网络的设计考虑
5.7用神经网络方法对盾构推进中地表变形的预测
5.8用神经网络方法对地铁隧道变形的预测
5.9本章小结
结束语
攻读博士学位期间本人发表的主要学术论文
攻读博士学位期间本人从事的科学研究项目
参考文献
致谢
