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基于智能响应面法的边坡稳定可靠度分析方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
致谢第7-13页
第一章 绪论第13-18页
   ·研究背景第13页
   ·边坡稳定可靠度分析的发展及研究现状第13-16页
   ·论文的研究目的、意义和内容第16-18页
     ·研究目的第16页
     ·研究意义第16-17页
     ·研究内容第17-18页
第二章 边坡稳定可靠度分析的基本原理第18-26页
   ·结构可靠度的概念第18页
   ·结构可靠度分析的原理第18-20页
   ·一阶可靠度分析方法第20-23页
     ·中心点法第20页
     ·验算点法第20-23页
   ·响应面法第23页
   ·蒙特卡罗模拟法第23-24页
   ·边坡稳定的可靠度分析方法第24-26页
     ·边坡可靠度分析的具体构架第24页
     ·SLOPE/W简介第24-26页
第三章 基于智能响应面法的边坡稳定可靠度分析第26-50页
   ·概述第26-27页
   ·RBF神经网络第27-30页
     ·径向基神经元模型第27-28页
     ·径向基神经网络模型第28页
     ·径向基网络的创建与学习过程第28-30页
   ·支持向量机(SVM)第30-33页
   ·取样方法第33-34页
   ·基于RBF神经网络的可靠度分析第34-35页
     ·基本原理第34-35页
     ·计算步骤第35页
   ·基于SVM的可靠度分析第35-36页
     ·基本原理第35-36页
     ·计算步骤第36页
   ·算例第36-50页
     ·算例1第37-43页
     ·算例2第43-46页
     ·算例3第46-50页
第四章 智能响应面法在望江西路大蜀山边坡稳定性分析中的应用第50-58页
   ·工程概况第50-51页
     ·概述第50页
     ·滑坡工程地质条件第50-51页
       ·气象水文第50页
       ·地形地貌第50页
       ·岩土层分布及其特征第50-51页
   ·滑坡稳定分析计算参数第51页
   ·边坡稳定可靠度计算第51-58页
     ·边坡治理前的可靠度分析第52-55页
     ·边坡治理后的可靠度分析第55-58页
第五章 结论与展望第58-59页
   ·结论第58页
   ·展望第58-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间发表的论文第63页

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