| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 桥梁震害分析 | 第12-17页 |
| 1.1.1 桥梁上部结构震害 | 第13-15页 |
| 1.1.2 桥梁支座震害 | 第15-16页 |
| 1.1.3 桥梁下部结构震害 | 第16-17页 |
| 1.1.4 桥梁地基和基础破坏 | 第17页 |
| 1.2 桥梁震害启示及抗震设防 | 第17-19页 |
| 1.2.1 桥梁震害启示 | 第17-18页 |
| 1.2.2 桥梁抗震设防 | 第18-19页 |
| 1.3 连续刚构桥的发展历程以及应用 | 第19-23页 |
| 1.4 连续刚构桥抗震研究现状 | 第23-25页 |
| 1.5 优化算法综述 | 第25-26页 |
| 1.6 本文研究内容 | 第26-27页 |
| 1.7 本文选题来源 | 第27-28页 |
| 第二章 桥梁结构地震反应的分析方法 | 第28-40页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 非线性静力弹塑性分析 | 第28-34页 |
| 2.2.1 能力谱方法 | 第29-31页 |
| 2.2.2 位移影响系数法 | 第31页 |
| 2.2.3 适应谱Pushover方法 | 第31-32页 |
| 2.2.4 模态Pushover方法 | 第32-33页 |
| 2.2.5 基于模态分析的Pushover方法 | 第33-34页 |
| 2.3 反应谱法 | 第34-36页 |
| 2.3.1 反应谱理论发展阶段 | 第34-35页 |
| 2.3.2 反应谱概念 | 第35-36页 |
| 2.3.3 反应谱的组合 | 第36页 |
| 2.4 动态时程分析法 | 第36-38页 |
| 2.4.1 动态时程分析法的概念 | 第36-37页 |
| 2.4.2 动态时程分析法的计算理论 | 第37-38页 |
| 2.5 随机振动方法 | 第38-40页 |
| 第三章 桥梁结构基于抗震性能的动力优化 | 第40-58页 |
| 3.1 概述 | 第40页 |
| 3.2 模型的建立 | 第40-43页 |
| 3.2.1 截面尺寸 | 第41-42页 |
| 3.2.2 材料特征 | 第42页 |
| 3.2.3 荷载取值 | 第42-43页 |
| 3.3 桥梁结构的有限元模型 | 第43-44页 |
| 3.4 设计参数分析 | 第44-50页 |
| 3.4.1 设计参数变化范围的确定 | 第45-47页 |
| 3.4.2 利用正交表进行参数组合并建立相应的模型 | 第47-49页 |
| 3.4.3 目标函数的确定 | 第49-50页 |
| 3.5 运用基于模态分析的PUSHOVER方法进行计算 | 第50-53页 |
| 3.5.1 结构自振特性的分析 | 第51-52页 |
| 3.5.2 Pushover的分析计算结果 | 第52-53页 |
| 3.6 多目标优化以及使用正交表寻优 | 第53-57页 |
| 3.6.1 多目标优化 | 第53-54页 |
| 3.6.2 使用正交表进行寻优 | 第54-57页 |
| 3.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于神经网络和遗传算法的动力优化 | 第58-70页 |
| 4.1 概述 | 第58页 |
| 4.2 MATLAB遗传算法工具箱的介绍 | 第58-60页 |
| 4.2.1 遗传算法的概念及特点 | 第58-59页 |
| 4.2.2 MATLAB遗传算法工具箱的介绍 | 第59-60页 |
| 4.3 MATLAB神经网络工具箱的介绍 | 第60-65页 |
| 4.3.1 神经网络的概念及特点 | 第60-61页 |
| 4.3.2 神经网络互联模式 | 第61-62页 |
| 4.3.3 BP神经网络 | 第62-63页 |
| 4.3.4 BP神经网络的用途 | 第63页 |
| 4.3.5 神经网络的学习方式 | 第63-64页 |
| 4.3.6 MATLAB神经网络工具箱的介绍 | 第64-65页 |
| 4.4 神经网络结合遗传算法的使用 | 第65-66页 |
| 4.5 结合L_(36)6(6~3×3~3)正交表、神经网络遗传算法对案例进行优化 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 结论、建议和展望 | 第70-72页 |
| 5.1 结论 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78-80页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与科研项目 | 第80页 |
