海洋环境下混凝土结构基于遗传算法的耐久性优化设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 遗传算法的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 混凝土耐久性的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-16页 |
| 2 遗传算法及其改进 | 第16-35页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 遗传算法的概述 | 第16-18页 |
| 2.2.1 遗传算法的术语 | 第16页 |
| 2.2.2 遗传算法的理论基础 | 第16-17页 |
| 2.2.3 .遗传算法的基本操作 | 第17-18页 |
| 2.3 遗传算法的基本流程 | 第18-27页 |
| 2.3.1 控制参数的选择 | 第18-19页 |
| 2.3.2 约束条件的处理 | 第19页 |
| 2.3.3 编码 | 第19-20页 |
| 2.3.4 初始种群的建立 | 第20-21页 |
| 2.3.5 个体的适应度值计算 | 第21-23页 |
| 2.3.6 选择操作 | 第23页 |
| 2.3.7 交叉操作 | 第23-25页 |
| 2.3.8 变异操作 | 第25-26页 |
| 2.3.9 遗传算法的基本流程图 | 第26-27页 |
| 2.4 遗传算法的特点 | 第27页 |
| 2.4.1 遗传算法的优点 | 第27页 |
| 2.4.2 遗传算法的缺点 | 第27页 |
| 2.5 遗传算法的应用 | 第27-28页 |
| 2.5.1 函数优化 | 第27-28页 |
| 2.5.2 组合优化 | 第28页 |
| 2.6 自适应遗传算法 | 第28-29页 |
| 2.7 现有的几种改进的算法 | 第29-30页 |
| 2.8 遗传算法的改进 | 第30-34页 |
| 2.8.1 算法的改进 | 第30-32页 |
| 2.8.2 本文提出改进的算子 | 第32页 |
| 2.8.3 改进后算法的性能测试 | 第32-34页 |
| 2.9 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 海洋环境下的混凝土耐久性优化设计 | 第35-53页 |
| 3.1 海洋环境下耐久性影响因素研究 | 第35-36页 |
| 3.1.1 海洋环境的特点 | 第35页 |
| 3.1.2 外部因素 | 第35-36页 |
| 3.1.3 内部因素 | 第36页 |
| 3.2 氯离子在混凝土内的输运理论 | 第36-39页 |
| 3.3 钢筋锈蚀研究 | 第39页 |
| 3.4 耐久性优化的数学模型 | 第39-42页 |
| 3.4.1 设计变量 | 第39-40页 |
| 3.4.2 目标函数 | 第40页 |
| 3.4.3 约束条件 | 第40-42页 |
| 3.5 算例 | 第42-50页 |
| 3.5.1 参数选取 | 第42-43页 |
| 3.5.2 部分实现代码 | 第43页 |
| 3.5.3 计算结果 | 第43-50页 |
| 3.6 现在材料价格的结果对比 | 第50-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 混凝土耐久性使用寿命与成本分析 | 第53-63页 |
| 4.1 理论基础 | 第53-56页 |
| 4.1.1 预测起始时间 | 第54-55页 |
| 4.1.2 预测扩散时间 | 第55页 |
| 4.1.3 维修进度 | 第55-56页 |
| 4.1.4 生命周期成本的评估 | 第56页 |
| 4.2 预测优化后的结果对比 | 第56-62页 |
| 4.2.1 参数选取 | 第56-57页 |
| 4.2.2 使用寿命和成本分析 | 第57-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 结论与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文主要研究成果及结论 | 第63-64页 |
| 5.2 创新点 | 第64页 |
| 5.3 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 个人简历 | 第71-72页 |
| 附录Ⅰ | 第72-81页 |
