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基于人工智能方法的预应力混凝土梁式桥损伤识别研究

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
目录第10-13页
第1章 绪论第13-17页
   ·论文的研究意义及其背景第13-14页
   ·论文的研究目的第14-15页
   ·论文的主要研究内容第15-17页
第2章 相关领域研究发展现状概述第17-42页
   ·结构健康监测及损伤识别技术的发展第17-21页
     ·结构损伤检测的发展第17-18页
     ·结构健康监测的发展第18-19页
     ·结构损伤识别技术的发展第19-21页
   ·结构损伤识别基本原理与方法第21-35页
     ·基于结构动态特性的结构损伤识别第21-28页
     ·基于模型修正理论的结构损伤识别第28-30页
     ·基于人工智能的结构损伤识别第30-33页
     ·基于阻抗技术的结构损伤识别第33-35页
   ·预应力混凝土桥的历史和发展及待解决的问题第35-40页
     ·预应力混凝土桥的历史和发展第35-36页
     ·预应力混凝土桥需要解决的问题第36-40页
   ·在役预应力混凝土梁桥的损伤识别现状第40-42页
第3章 结构裂缝损伤识别基本理论第42-68页
   ·构件裂缝的类型第42-43页
   ·描述构件裂缝的几何参数第43-44页
   ·结构裂缝损伤基本模型第44-47页
     ·短梁单元模型第44-45页
     ·有限元模型第45-46页
     ·断裂力学模型第46-47页
     ·局部扰动函数模型第47页
   ·基于断裂力学原理的裂缝梁单元基本理论第47-66页
     ·局部柔度表示的裂缝模型第48-57页
     ·裂缝梁单元刚度矩阵第57-62页
     ·裂缝梁单元法实例验证第62-66页
   ·本章小结第66-68页
第4章 基于GA-BP算法的梁式桥裂缝损伤识别第68-106页
   ·人工神经网络第68-71页
     ·人工神经网络基本概念第68-69页
     ·BP神经网络基本原理第69-71页
   ·神经网络的损伤识别方法第71-72页
   ·遗传算法(Genetic Algorithm-GA)第72-74页
     ·遗传算法工作原理第72-73页
     ·遗传算法的特点第73-74页
   ·遗传算法的结构损伤识别方法第74-75页
   ·神经网络与遗传算法相结合的结构损伤识别方法第75-77页
   ·预应力混凝土梁式结构损伤识别理论第77-82页
     ·截面几何特性计算公式第77-81页
     ·损伤识别敏感因子的选取第81-82页
   ·预应力混凝土简支T形梁桥裂缝损伤识别第82-105页
     ·工程概况第82-83页
     ·T梁裂缝损伤识别过程分析第83-103页
     ·裂缝损伤识别结果第103-105页
   ·本章小结第105-106页
第5章 预应力损失基本理论第106-118页
   ·预应力损失计算方法第106-108页
     ·时步分析法第107-108页
     ·分项确定预应力损失的方法第108页
     ·预应力总损失的方法第108页
   ·预应力损失的数学模型第108-117页
     ·基本假设第110页
     ·模型方程推导第110-112页
     ·模型方程的性质及物理意义第112-115页
     ·实例分析第115-117页
   ·本章小结第117-118页
第6章 基于GA-BP算法的预应力损失识别第118-153页
   ·工程概况第118-119页
   ·计算模型第119-123页
     ·坐标系第120页
     ·单元划分第120-121页
     ·边界条件第121-122页
     ·荷载第122页
     ·受力阶段的划分第122-123页
     ·数据输入和桥博建模第123页
   ·预应力损失的模拟第123-124页
   ·预应力损失的识别过程第124-150页
     ·预应力钢束的分类第124-125页
     ·预应力损失识别过程分析第125-150页
   ·桥面线形验算第150-152页
   ·本章小结第152-153页
结论第153-155页
致谢第155-156页
参考文献第156-171页
攻读博士学位期间发表的论文第171页

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