粗粒土本构关系的神经网络模型研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| ·引言 | 第6页 |
| ·土本构关系的研究 | 第6-7页 |
| ·土本构关系研究中的一些问题 | 第7-9页 |
| ·神经网络方法 | 第9-10页 |
| ·土本构关系的神经网络模型 | 第10-12页 |
| ·本文的主要研究内容与创新点 | 第12-14页 |
| 第二章 神经网络方法在岩土工程中的应用 | 第14-21页 |
| ·神经网络方法的基本概念 | 第14-15页 |
| ·神经网络模型的处理单元 | 第15-16页 |
| ·神经网络模型的网络拓扑 | 第16-17页 |
| ·神经网络模型的学习和计算 | 第17-18页 |
| ·神经网络方法在岩土工程中的应用 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 土本构关系的神经网络模型 | 第21-44页 |
| ·土本构关系得泛函表示 | 第21-22页 |
| ·网络类型和网络结构选择 | 第22-24页 |
| ·计算平台 | 第24页 |
| ·网络模型的学习 | 第24-34页 |
| ·学习实例1 | 第25-32页 |
| ·学习实例2 | 第32-34页 |
| ·网络模型的预测 | 第34-38页 |
| ·应变输出模型的预测 | 第34-37页 |
| ·应力输出模型的预测 | 第37-38页 |
| ·神经网络方法建模的几个问题 | 第38-43页 |
| ·不同学习算法对网络模型的影响 | 第38-41页 |
| ·不同输入输出变量对网络模型的影响 | 第41-43页 |
| ·网络模型的应用探讨 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 结论与展望 | 第44-46页 |
| ·本文的主要结论 | 第44-45页 |
| ·研究展望 | 第45-46页 |
| 附录 粗粒土本构关系的神经网络模型计算程序 | 第46-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
