| 第一章 绪论 | 第1-25页 |
| 1．1 本文的研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1．2 应变软化材料的几个基本问题的研究进展 | 第8-11页 |
| 1．3 混凝土开裂软化数值仿真的研究进展 | 第11-18页 |
| 1．4 神经网络在力学应用中的研究进展 | 第18-22页 |
| 1．5 本文的研究内容与创新点 | 第22-25页 |
| 上篇 应变软化问题的数模分析 | 第25-78页 |
| 第二章 应变软化问题数值仿真的一般理论 | 第25-38页 |
| 2．1 含有应变软化段的弹塑性本构关系 | 第25-28页 |
| 2．2 考虑材料应变软化特性的结构分叉分析 | 第28-34页 |
| 2．3 特定荷载分布下的结构极限荷载的数值求解 | 第34-36页 |
| 2．4 算例 | 第36-37页 |
| 2．5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 混凝土开裂软化模拟的内联软化带模型研究 | 第38-45页 |
| 3．1 虚拟裂缝模型与裂纹带模型 | 第38-40页 |
| 3．2 二种内嵌裂纹模型的等价性研究 | 第40-43页 |
| 3．3 内嵌裂纹模型的等效长度求解和单元尺寸限制 | 第43-44页 |
| 3．4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 开裂软化模拟的非局部模型的客观性研究 | 第45-61页 |
| 4．1 非局部平均的概念和非局部模型的发展 | 第45-48页 |
| 4．2 几种非局部模型的客观性研究 | 第48-60页 |
| 4．3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 应变软化有限元分析的算法研究 | 第61-69页 |
| 5．1 弹塑性有限元非线性方程组的解法 | 第61-63页 |
| 5．2 初应力法的加速方法研究 | 第63-65页 |
| 5．3 一种新的初应力迭代法加速方案 | 第65-67页 |
| 5．4 算例和小结 | 第67-69页 |
| 第六章 溪洛渡拱坝开裂分析 | 第69-77页 |
| 6．1 概化模型与计算网格 | 第69-70页 |
| 6．2 计算工况和计算参数 | 第70-71页 |
| 6．3 程序说明 | 第71-72页 |
| 6．4 成果分析 | 第72-75页 |
| 6．5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第七章 上篇小结 | 第77-78页 |
| 下篇 神经计算力学 | 第78-121页 |
| 第八章 神经网络的基本理论和神经计算力学 | 第78-85页 |
| 8．1 前向神经网络 | 第79-80页 |
| 8．2 自组织神经网络 | 第80-81页 |
| 8．3 Hopfield神经网络模型 | 第81-82页 |
| 8．4 神经计算力学的概念与内容 | 第82-84页 |
| 8．5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第九章 网格生成与施工过程仿真的神经算法 | 第85-91页 |
| 9．1 有限元网格自动生成的神经算法 | 第85-87页 |
| 9．2 施工过程仿真的神经算法 | 第87-89页 |
| 9．3 算例 | 第89-90页 |
| 9．4 本章小结 | 第90-91页 |
| 第十章 材料本构关系的神经网络提取 | 第91-98页 |
| 10．1 材料本构关系的神经网络提取与相关问题的讨论 | 第91-92页 |
| 10．2 材料本构关系的神经网络提取新方法 | 第92-95页 |
| 10．3 算例 | 第95-97页 |
| 10．4 本章小结 | 第97-98页 |
| 第十一章 结构优化和结构分析的实时神经计算 | 第98-108页 |
| 11．1 自反馈神经网络的一些基本概念与定理 | 第98-99页 |
| 11．2 用于结构优化的神经网络设计研究 | 第99-102页 |
| 11．3 结构分析的实时神经计算 | 第102-106页 |
| 11．4 简单算例 | 第106-107页 |
| 11．5 本章小结 | 第107-108页 |
| 第十二章 下篇小结 | 第108-109页 |
| 第十三章 全文总结与展望 | 第109-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 博士期间发表的论文 | 第122-123页 |
| 附录 | 第123-132页 |