| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·论文的选题、研究意义和目的 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·斜拉桥成桥索力的确定方法 | 第11-12页 |
| ·斜拉桥施工索力的确定方法 | 第12-13页 |
| ·相关优化方法的发展 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14-16页 |
| 第2章 斜拉桥成桥恒载初始索力研究 | 第16-24页 |
| ·斜拉桥成桥恒载初始索力传统确定方法概述 | 第16-22页 |
| ·刚性支承连续梁法 | 第16页 |
| ·零位移法 | 第16-17页 |
| ·内力平衡法 | 第17页 |
| ·指定应力法 | 第17-18页 |
| ·弯曲能量法和弯矩平方和最小法 | 第18-20页 |
| ·用索量最小法 | 第20页 |
| ·无应力状态控制法 | 第20-22页 |
| ·斜拉桥几何非线性理论分析 | 第22-23页 |
| ·斜拉索的垂度效应 | 第22页 |
| ·梁-柱效应 | 第22-23页 |
| ·大变形效应 | 第23页 |
| ·基于神经网络和遗传算法的索力优化方法 | 第23页 |
| ·神经网络方法 | 第23页 |
| ·遗传算法 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于BP神经网络和遗传算法结合的索力优化方法 | 第24-40页 |
| ·人工神经网络(ANNs) | 第24-34页 |
| ·人工神经网络基本概念 | 第24-26页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第26-34页 |
| ·神经网络的索力优化方法 | 第34页 |
| ·遗传算法(GENETIC ALGORITHM—GA) | 第34-37页 |
| ·遗传算法的主要操作 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的实数直接操作法 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的索力优化方法 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络与遗传算法结合的索力优化方法 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 穗盐路斜拉桥索力优化分析 | 第40-56页 |
| ·穗盐路斜拉桥工程概况概述 | 第40-43页 |
| ·工程概述 | 第40-41页 |
| ·材料参数取值 | 第41-43页 |
| ·荷载参数取值 | 第43页 |
| ·有限元建模 | 第43-44页 |
| ·正交试验 | 第44-50页 |
| ·正交表的定义 | 第44页 |
| ·正交表的性质 | 第44-50页 |
| ·BP神经网络训练 | 第50-51页 |
| ·遗传算法的目标函数设计 | 第51-52页 |
| ·索力优化的结果输出 | 第52-55页 |
| ·成桥恒载索力优化最优解 | 第52-54页 |
| ·施工阶段索力优化最优解 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 斜拉桥施工最优控制研究 | 第56-71页 |
| ·施工控制的目的 | 第56页 |
| ·施工控制的依据 | 第56-57页 |
| ·施工监控的主要内容 | 第57-58页 |
| ·主桥结构施工全过程的监控计算 | 第57-58页 |
| ·索力测试 | 第58-60页 |
| ·测试原理 | 第58-59页 |
| ·施工监控测量与测试 | 第59-60页 |
| ·监控计算结果 | 第60-70页 |
| ·合理成桥状态计算 | 第60-65页 |
| ·合理施工阶段计算 | 第65-67页 |
| ·悬臂拼装阶段初始索力确定 | 第67-69页 |
| ·主要施工阶段内力结果 | 第69页 |
| ·主要施工阶段位移结果 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录1 合理成桥状态计算结果图 | 第77-79页 |
| 附录2 合理施工状态计算结果图 | 第79-84页 |