| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 高层建筑的发展特点及近况 | 第8-9页 |
| 1.1.1 高层建筑特点 | 第8-9页 |
| 1.1.2 高层建筑发展近况 | 第9页 |
| 1.2 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 关于结构选型国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 国外结构选型研究状况 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内结构选型研究状况 | 第11-13页 |
| 1.4 本文研究目的与内容 | 第13-14页 |
| 1.4.1 本文的研究目的 | 第13页 |
| 1.4.2 本文研究的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 高层建筑结构形式及影响结构选型的因素分析 | 第15-33页 |
| 2.1 常用的几种高层建筑结构型式 | 第15-25页 |
| 2.1.1 结构形式特点 | 第15-23页 |
| 2.1.2 各结构体系适用的房屋髙度 | 第23-25页 |
| 2.2 影响高层建筑结构选型的因素 | 第25-32页 |
| 2.2.1 结构功能适应性对结构选型的影响 | 第26-27页 |
| 2.2.2 结构受力合理性对结构选型的影响 | 第27-28页 |
| 2.2.3 结构的施工方便性对结构选型的影响 | 第28页 |
| 2.2.4 经济因素对结构选型的影响 | 第28-29页 |
| 2.2.5 结构的抗灾减灾能力对结构选型的影响 | 第29-30页 |
| 2.2.6 结构的美学效应对结构选型的影响 | 第30-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 遗传神经网络在结构选型中的应用 | 第33-58页 |
| 3.1 遗传神经网络理论基础 | 第33-44页 |
| 3.1.1 神经网络基础理论 | 第33-37页 |
| 3.1.2 遗传算法理论 | 第37-39页 |
| 3.1.3 遗传算法的操作 | 第39-42页 |
| 3.1.4 遗传算法和神经网络的融合 | 第42-44页 |
| 3.2 遗传神经网络在结构选型中的应用 | 第44-55页 |
| 3.2.1 遗传神经网络模型输入输出节点的选择 | 第44-45页 |
| 3.2.2 神经网络的样本数据采集及处理 | 第45-50页 |
| 3.2.3 遗传神经网络的建立 | 第50-55页 |
| 3.3 运行结果输出与分析 | 第55-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 4 模糊综合评判法在结构选型中的应用 | 第58-67页 |
| 4.1 模糊评判法的理论基础 | 第58-62页 |
| 4.1.1 模糊综合评判法数学模型 | 第58-59页 |
| 4.1.2 模糊综合评判法基本步骤 | 第59-61页 |
| 4.1.3 模糊综合评定法影响因素的权值的确定 | 第61-62页 |
| 4.2 模糊综合评定法工程应用 | 第62-66页 |
| 4.2.1 确定方案集和因素集 | 第62页 |
| 4.2.2 确定影响因素权值 | 第62-64页 |
| 4.2.3 利用各影响因素评价系统作分析 | 第64-65页 |
| 4.2.4 利用多因素模糊综合评价系统作整个系统的综合分析 | 第65-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 遗传神经网络与模糊综合评定相结合在结构选型中应用 | 第67-73页 |
| 5.1 遗传神经网络与模糊综合评判相结合的目的 | 第67-68页 |
| 5.2 结构选型的具体实施过程 | 第68页 |
| 5.3 结合工程实例应用 | 第68-72页 |
| 5.3.1 初步选定结构形式 | 第69页 |
| 5.3.2 评估已定结构形式 | 第69-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 本文总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 研宄生期间发表论文 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80页 |