基于GPD模型的车辆荷载效应极值估计
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-9页 |
第1章 绪论 | 第9-25页 |
·研究背景 | 第9-11页 |
·各国公路桥梁规范汽车荷载标准简介 | 第11-23页 |
·美国 | 第11-13页 |
·英国 | 第13页 |
·澳大利亚 | 第13-14页 |
·加拿大安大略省 | 第14页 |
·日本、芬兰和瑞典 | 第14-17页 |
·德国 | 第17-18页 |
·法国 | 第18-19页 |
·中国 | 第19-23页 |
·各国汽车荷载模型的比较 | 第23页 |
·本文研究目标 | 第23-25页 |
第2章 概率论简介 | 第25-39页 |
·随机变量和几种常用分布函数 | 第25-28页 |
·随机变量的数字特征 | 第26页 |
·常用概率分布函数 | 第26-28页 |
·随机过程 | 第28-33页 |
·随机过程的概率分布 | 第31页 |
·平稳过程 | 第31-32页 |
·滤过泊松过程 | 第32-33页 |
·滤过泊松过程最大值分布函数 | 第33页 |
·参数估计 | 第33-35页 |
·矩估计 | 第33-34页 |
·极大似然估计 | 第34-35页 |
·蒙特卡罗模拟 | 第35-37页 |
·蒙特卡罗模拟法简介 | 第35页 |
·蒙特卡罗模拟法的主要步骤 | 第35-37页 |
·服从特定分布随机样本的生成 | 第37页 |
·假设检验 | 第37-39页 |
·χ2检验 | 第38页 |
·K-S 检验 | 第38-39页 |
第3章 国内外车辆荷载效应研究方法简介及探讨 | 第39-59页 |
·OHBDC 规范等效长度法 | 第39-44页 |
·基本等效长度 | 第39-41页 |
·W-BM关系式及设计荷载 | 第41-43页 |
·方法小结 | 第43-44页 |
·改进的 OHBDC 研究法 | 第44-46页 |
·基于概率论的研究方法 | 第44-45页 |
·方法小结 | 第45-46页 |
·中国规范做法 | 第46-53页 |
·车辆荷载数据的采集与整理 | 第46页 |
·车辆荷载概率分布类型及其分布参数 | 第46-47页 |
·车辆荷载效应的概率分布及统计参数 | 第47-50页 |
·车辆荷载效应代表值 | 第50页 |
·方法小结 | 第50-53页 |
·蒙特卡罗模拟法 | 第53-59页 |
·用蒙特卡罗法模拟车辆荷载效应 | 第53-56页 |
·模拟结果与实测结果的 Q-Q 图分析 | 第56-58页 |
·方法小结 | 第58-59页 |
第4章 极值理论及 GPD 模型 | 第59-74页 |
·极值理论简介和 GPD 分布 | 第59-61页 |
·描述分布尾部的 GPD 模型 | 第61-68页 |
·GPD 模型简介 | 第61-62页 |
·GPD 模型参数估计 | 第62-63页 |
·尾部数据选取准则及自助法 | 第63-65页 |
·简单 GPD 模型 | 第65-66页 |
·重现期与设计基准期 | 第66-67页 |
·GPD 模型流程图 | 第67-68页 |
·影响线 | 第68-71页 |
·影响线简介 | 第68-69页 |
·影响线函数及其应用 | 第69-71页 |
·算例 | 第71-73页 |
·总结 | 第73-74页 |
第5章 基于 POT 理论的 GPD 模型改进 | 第74-92页 |
·引言 | 第74-76页 |
·POT 理论 | 第74-75页 |
·GPD 分布参数估计 | 第75-76页 |
·基于随机过程的样本重组 | 第76-81页 |
·车辆荷载效应随机过程特点 | 第76-78页 |
·荷载效应观测值的二次离散 | 第78-79页 |
·类 BM 离散法的应用 | 第79-81页 |
·GPD 分布形状参数搜索算法 | 第81-82页 |
·算例 | 第82-85页 |
·GPD 模型与第一类极值模型的比较 | 第85-88页 |
·基于 GPD 模型的汽车荷载修正系数 | 第88-90页 |
·小结和建议 | 第90-92页 |
第6章 结论与展望 | 第92-96页 |
·研究内容总结 | 第92-94页 |
·结论 | 第94-95页 |
·展望 | 第95-96页 |
参考文献 | 第96-100页 |
致谢 | 第100-102页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第102页 |