摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-13页 |
第一章 绪论 | 第13-19页 |
·预应力混凝土连续梁桥 | 第13-14页 |
·桥梁施工控制的意义及国内外发展概况 | 第14-16页 |
·桥梁施工控制的意义 | 第14-15页 |
·桥梁施工控制国内外发展概况 | 第15-16页 |
·本文主要研究内容 | 第16页 |
·本文主要技术路线 | 第16-19页 |
第二章 连续梁桥施工控制方法及理论分析 | 第19-27页 |
·连续梁桥施工控制方法 | 第19-23页 |
·开环控制法 | 第19页 |
·闭环控制法 | 第19-20页 |
·自适应控制法 | 第20-23页 |
·最大宽容度控制法 | 第23页 |
·连续梁桥结构控制计算方法 | 第23-24页 |
·正装计算法 | 第23页 |
·倒装计算法 | 第23-24页 |
·无应力状态计算法 | 第24页 |
·三种结构计算方法比较 | 第24-26页 |
·正装计算法优缺点 | 第24-25页 |
·倒装计算法优缺点 | 第25页 |
·无应力状态计算法优缺点 | 第25页 |
·结构计算分析方法选择 | 第25-26页 |
·小结 | 第26-27页 |
第三章 大跨径混凝土连续梁桥控制仿真计算及参数敏感性分析 | 第27-41页 |
·工程背景 | 第27-28页 |
·西苏堡大桥仿真计算 | 第28-33页 |
·单元类型 | 第28页 |
·材料类型 | 第28-29页 |
·边界条件及施工荷载 | 第29页 |
·施工阶段划分 | 第29-30页 |
·计算结果 | 第30-33页 |
·结构设计参数敏感性分析 | 第33-39页 |
·引起结构状态偏差的设计参数 | 第33-34页 |
·设计参数对挠度的敏感性分析 | 第34-36页 |
·设计参数对应力的敏感性分析 | 第36-38页 |
·混凝土收缩徐变影响分析 | 第38-39页 |
·小结 | 第39-41页 |
第四章 基于BP神经网络的主梁标高预测及问题改进 | 第41-53页 |
·人工神经网络的基本概念 | 第41-43页 |
·神经网络的发展 | 第41-42页 |
·神经元模型 | 第42-43页 |
·BP神经网络 | 第43-48页 |
·BP网络模型 | 第43-44页 |
·BP网络的学习算法 | 第44-48页 |
·BP神经网络的MATLAB语言实现 | 第48-49页 |
·MATLAB简介 | 第48页 |
·MATLAB神经网络工具箱(Neural Network Toolbox) | 第48-49页 |
·BP神经网络存在问题及改进 | 第49-51页 |
·BP神经网络存在的问题 | 第49页 |
·BP神经网络的改进 | 第49-51页 |
·小结 | 第51-53页 |
第五章 大跨径预应力混凝土连续梁桥施工控制实施 | 第53-75页 |
·施工控制系统的建立和组织结构 | 第53-55页 |
·施工控制系统的建立 | 第53页 |
·施工控制组织结构 | 第53-55页 |
·应力施工控制 | 第55-61页 |
·传感器埋设 | 第55-56页 |
·应力数据采集计算 | 第56-57页 |
·应力控制结果与分析 | 第57-61页 |
·线形施工控制 | 第61-66页 |
·立模标高控制 | 第61-64页 |
·现场挠度监测 | 第64-66页 |
·BP神经网络预测模型的建立与应用 | 第66-74页 |
·确定输入输出参数 | 第66-67页 |
·确定隐层神经元个数 | 第67页 |
·确定初始条件 | 第67-68页 |
·样本数据归一化 | 第68页 |
·BP网络的设计 | 第68-70页 |
·预测结果及数据分析 | 第70-74页 |
·小结 | 第74-75页 |
第六章 结论 | 第75-77页 |
·结论 | 第75页 |
·展望 | 第75-77页 |
附表一 | 第77-81页 |
参考文献 | 第81-85页 |
作者简介 | 第85页 |
作者在读硕士学位期间发表的学术论文 | 第85-87页 |
致谢 | 第87页 |