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在役建筑结构可靠性评价及剩余使用寿命预测

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
   ·选题的背景第10-11页
   ·选题的意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-15页
     ·可靠性评价的研究现状第12-14页
     ·建筑结构剩余使用寿命研究现状第14-15页
   ·本文研究的主要内容及创新第15-16页
   ·技术路线第16-17页
第2章 结构可靠性理论与剩余使用寿命概述第17-32页
   ·结构的可靠性理论第17-21页
     ·结构可靠性第17页
     ·结构可靠度与结构可靠指标第17-19页
     ·结构的极限状态第19-21页
     ·极限状态方程第21页
   ·在役建筑结构的可靠性第21-25页
     ·在役建筑结构可靠性分析的特点第21-22页
     ·现行在役建筑结构可靠性鉴定方法第22-24页
     ·现行在役建筑结构可靠性评价鉴定存在的主要缺陷第24-25页
   ·在役建筑结构的剩余使用寿命第25-31页
     ·剩余使用寿命的定义第25-26页
     ·结构的寿命评估准则第26-27页
     ·在役建筑结构的剩余使用寿命预测方法第27-29页
     ·损伤状态的定量化第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 在役建筑结构可靠性评价指标体系的构建第32-42页
   ·指标体系构建原则第32-33页
   ·鉴定评级的层次与等级划分第33-34页
   ·在役建筑结构可靠性评价的主要影响因素及量化标准第34-41页
     ·结构构件的承载能力第35页
     ·混凝土碳化深度第35页
     ·结构的外观、变形和位移第35-36页
     ·结构构件的裂缝宽度和开展情况第36-37页
     ·构造与连接第37-38页
     ·地基基础第38-39页
     ·结构整体性能第39-40页
     ·维护结构第40页
     ·使用环境因素第40-41页
   ·在役建筑结构可靠性评价指标体系建立第41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 在役建筑结构可靠性评价模型和剩余使用寿命预测模型第42-60页
   ·人工神经网络的基本理论第42-44页
     ·神经网络发展的概况第42-43页
     ·神经网络的特点第43-44页
   ·人工神经网络模型第44-48页
     ·生物神经元模型第44-45页
     ·人工神经元模型第45-46页
     ·人工神经网络的分类第46-48页
   ·BP神经网络第48-53页
     ·BP神经网络原理和结构第48-49页
     ·BP神经网络的学习算法第49-51页
     ·BP神经网络的算法流程第51-52页
     ·BP神经网络模型的建立第52-53页
   ·基于BP神经网络的在役建筑结构可靠性评价模型设计第53-55页
     ·输入层与输出层的设计第53-54页
     ·隐含层设计第54-55页
     ·BP神经网络评价模型参数设置第55页
   ·基于BP神经网络的在役建筑结构剩余使用寿命预测模型设计第55-57页
     ·BP神经网络预测模型算法流程第55-56页
     ·输入层与输出层的设计第56页
     ·隐含层的设计及学习参数设置第56-57页
   ·MATLAB神经网络工具箱第57-59页
     ·MATLAB简介第57页
     ·神经网络工具箱第57-58页
     ·图形用户界面(GUI)第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第5章 工程案例分析第60-73页
   ·样本数据的获取及预处理第60-64页
     ·数据采集第60页
     ·数据预处理第60-64页
   ·工程实例介绍第64-65页
     ·工程概况第64页
     ·鉴定依据和参考的技术标准第64页
     ·鉴定内容、要求及方法第64-65页
   ·工程实例可靠性评价第65-70页
     ·利用图形用户界面创建BP神经网络可靠性评价模型第65-69页
     ·模型的检测结果第69页
     ·工程案例可靠性评价结果第69-70页
   ·工程实例剩余使用寿命预测第70-72页
   ·本章小结第72-73页
结论第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-79页
作者简介第79-80页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第80页

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