| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·预测法在完整桩极限承载力中应用的意义 | 第12页 |
| ·预测法在完整桩极限承载力中应用研究概述 | 第12-13页 |
| ·本论文的研究工作及内容安排 | 第13-15页 |
| ·本论文的研究工作及特点 | 第13-14页 |
| ·本论文的内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 完整桩极限承载力的灰色系统预测方法 | 第15-24页 |
| ·灰色系统简介 | 第15-16页 |
| ·灰关联系数与灰关联度 | 第16-17页 |
| ·建模过程 | 第17-24页 |
| 第三章 完整桩轴向极限承载力的人工神经网络预测 | 第24-31页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第24-26页 |
| ·人工神经网络的训练类型和方法 | 第26-29页 |
| ·人工神经网络关于预测桩的极限承载力的应用 | 第29-31页 |
| 第四章 用贝叶斯方法确定单桩竖向承载力 | 第31-39页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·贝叶斯方法 | 第31-35页 |
| ·贝叶斯理论 | 第31-33页 |
| ·分布确定 | 第33-34页 |
| ·正态分布下的贝叶斯公式 | 第34-35页 |
| ·确定承载力(?)的经验法、试桩法和贝叶斯法的比较 | 第35-36页 |
| ·算例 | 第36-39页 |
| 第五章 完整桩极限承载力的偏最小二乘回归预测法 | 第39-50页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·模型的引用与解释 | 第39-42页 |
| ·数据的再生成方法 | 第39-40页 |
| ·求解过程 | 第40-41页 |
| ·模型中所涉及到的几个参数 | 第41-42页 |
| ·建立完整桩极限承载力的预测模型 | 第42-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第六章 Marc模拟单桩静载试验预测完整桩极限承载力 | 第50-64页 |
| ·Marc软件简介 | 第50-55页 |
| ·静载试验模拟 | 第55-62页 |
| ·结语 | 第62-64页 |
| 第七章 结束语 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |