1 緒論
1．1 國內(nèi)外研究進(jìn)展及現(xiàn)狀
1．1．1 邊坡變形與穩(wěn)定性研究現(xiàn)狀
1．1．2 邊坡變形監(jiān)測技術(shù)方法及應(yīng)用
1．1．3 邊坡變形失穩(wěn)預(yù)測預(yù)報(bào)研究歷史和現(xiàn)狀
1．2 存在的問題及本書研究目標(biāo)


2 礦山復(fù)雜巖體邊坡工程地質(zhì)環(huán)境研究
2．1 概況
2．2 區(qū)域地質(zhì)環(huán)境
2．2．1 區(qū)域構(gòu)造
2．2．2 區(qū)域地層
2．3 邊坡工程地質(zhì)分區(qū)
2．4 礦區(qū)地層及邊坡工程地質(zhì)巖組特征
2．4．1 礦區(qū)地層
2．4．2 研究區(qū)域邊坡位置和形狀
2．4．3 邊坡工程地質(zhì)巖組及風(fēng)化特征
2．5 邊坡地質(zhì)構(gòu)造特征
2．5．1 研究區(qū)域邊坡斷裂構(gòu)造特征
2．5．2 邊坡巖體不連續(xù)面的統(tǒng)計(jì)分析
2．6 邊坡巖體結(jié)構(gòu)特征及巖體破壞模式分析
2．6．1 邊坡巖體結(jié)構(gòu)特征
2．6．2 邊坡巖體潛在破壞模式分析
2．6．3 滑坡調(diào)查與分析


3 邊坡巖體開挖的數(shù)值模擬研究
3．1 研究方法及對象
3．2 非線性有限差分方法及FLAC計(jì)算程序簡介
3．2．1 有限差分法
3．2．2 FLAC程序簡介
3．3 邊坡開挖二維數(shù)值模擬研究
3．3．1 二維數(shù)值計(jì)算模型
3．3．2 力學(xué)模型和參數(shù)
3．3．3 模擬開挖過程
3．3．4 二維模擬計(jì)算結(jié)果分析
3．4 邊坡開挖三維數(shù)值模擬研究
3．4．1 三維數(shù)值計(jì)算模型
3．4．2 力學(xué)模型和參數(shù)
3．4．3 模擬開挖過程
3．4．4 數(shù)值計(jì)算結(jié)果分析


4 邊坡變形GPS動態(tài)監(jiān)測控制網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)研究
4．1 露天礦邊坡動態(tài)監(jiān)測
4．1．1 邊坡監(jiān)測目的與設(shè)計(jì)原則
4．1．2 國外礦山邊坡監(jiān)測
4．2 全球定位系統(tǒng)（GPs）簡介
4．2．1 GPS系統(tǒng)概述
4．2．2 GPS系統(tǒng)的組成與應(yīng)用
4．3 GPS系統(tǒng)定位原理
4．3．1 GPS衛(wèi)星信號
4．3．2 CPS觀測量的基本概念
4．3．3 短基線測相偽距觀測方程及其線性化
4．3．4 GPS靜態(tài)相對定位原理及其線性組合
4．4 水廠鐵礦GPS控制網(wǎng)的建立及優(yōu)化設(shè)計(jì)研究
4．4．1 水廠鐵礦邊坡變形監(jiān)控分級
4．4．2 監(jiān)測點(diǎn)的布設(shè)
4．4．3 水廠鐵礦邊坡監(jiān)測網(wǎng)的建立
4．4．4 監(jiān)測方式與周期
4．4．5 水廠鐵礦GPS控制網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)研究


5 GPS邊坡變形動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析
5．1 GPs控制網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)處理
5．1．1 WGS-84坐標(biāo)系統(tǒng)及其轉(zhuǎn)化
5．1．2 星歷預(yù)報(bào)
5．1．3 基線向量解算
5．1．4 GPS控制網(wǎng)基線向量三維網(wǎng)平差
5．2 GPs控制網(wǎng)平差結(jié)果及不確定度分析
5．2．1 基線解算結(jié)果及觀測質(zhì)量分析
5．2．2 網(wǎng)平差結(jié)果及其不確定度分析
5．3 GPS控制網(wǎng)監(jiān)測點(diǎn)變形結(jié)果
5．4 邊坡變形水平位移趨勢等密圖
5．5 GPS邊坡變形動態(tài)監(jiān)測結(jié)果分析


6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊坡變形非線性預(yù)測模型研究
6．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其在巖土工程中的應(yīng)用
6．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
6．2．1 神經(jīng)元模型
6．2．2 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型及其特性
6．3 基于梯度下降法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6．3．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
6．3．2 基于梯度下降法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
6．3．3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程
6．3．4 BP算法的不足及改進(jìn)
6．4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊坡變形非線性預(yù)測模型
6．4．1 影響邊坡變形的敏感性因子
6．4．2 預(yù)測模型輸入輸出變量數(shù)字化
6．4．3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)分析
6．4．4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的建立
6．4．5 預(yù)測結(jié)果及分析


7 降雨入滲對潛在滑坡區(qū)域的穩(wěn)定性影響研究
7．1 降雨入滲的基本原理
7．1．1 降雨入滲的影響及模擬
7．1．2 降雨入滲特征
7．1．3 飽和一非飽和滲流模型
7．1．4 降雨入滲及地下水影響邊坡穩(wěn)定的機(jī)理分析
7．2 擬研究潛在滑坡區(qū)邊坡現(xiàn)狀及模型參數(shù)
7．3 計(jì)算模型建立
7．3．1 GeoStudio軟件簡介
7．3．2 計(jì)算模型
7．3．3 邊界條件
7．3．4 巖土體的水力參數(shù)
7．3．5 邊坡降雨因素分析
7．4 降雨入滲條件下數(shù)值分析
7．4．1 滲流場變化模擬分析
7．4．2 滲流場和應(yīng)力場耦合分析和評價(jià)
7．4．3 降雨對邊坡穩(wěn)定性的影響分析
7．5 北區(qū)采場Ⅱ-1剖面邊坡穩(wěn)定性數(shù)值模擬研究
7．5．1 24h降雨入滲作用下滲流場變化模擬
7．5．2 24h降雨邊坡滲流與應(yīng)力耦合分析評價(jià)
7．5．3 24h降雨入滲作用下邊坡穩(wěn)定性分析


8 基于灰色Verhulst理論的改進(jìn)“齋藤法”邊坡失穩(wěn)預(yù)報(bào)研究
8．1 邊坡失穩(wěn)預(yù)測預(yù)報(bào)的研究內(nèi)容
8．2 基于位移監(jiān)測和蠕變理論的“齋藤法”
8．3 改進(jìn)的“齋藤法”
8．3．1 改進(jìn)的“齋藤法”曲線及變形階段
8．3．2 改進(jìn)的“齋藤法”時(shí)間預(yù)報(bào)模型研究
8．4 基于位移信息的Verhulst灰色模型
8．4．1 加生成（AGO）
8．4．2 Verhulst灰色模型
8．4．3 系數(shù)α，b的灰色求解
8．5 水廠鐵礦北區(qū)采場上盤邊坡失穩(wěn)預(yù)測預(yù)報(bào)的研究
8．5．1 監(jiān)測點(diǎn)的布設(shè)
8．5．2 監(jiān)測方式與周期
8．5．3 監(jiān)測結(jié)果及邊坡失穩(wěn)發(fā)展階段
8．5．4 邊坡失穩(wěn)預(yù)測預(yù)報(bào)結(jié)果及分析
8．6 四川省某自然滑坡預(yù)報(bào)研究
8．6．1 滑坡基本特征及監(jiān)測點(diǎn)布設(shè)
8．6．2 滑坡監(jiān)測及預(yù)測結(jié)果


參考文獻(xiàn)