| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·防波堤可靠度研究进展 | 第12-19页 |
| ·神经网络及其在结构可靠度应用中的研究进展 | 第19-22页 |
| ·本文主要研究内容 | 第22-23页 |
| 2 结构可靠度理论 | 第23-43页 |
| ·结构可靠度的基本概念 | 第23-27页 |
| ·结构的极限状态 | 第23-24页 |
| ·结构的可靠概率和失效概率 | 第24-26页 |
| ·结构可靠性指标 | 第26-27页 |
| ·结构可靠度的一次二阶矩方法 | 第27-34页 |
| ·中心点法 | 第27-28页 |
| ·设计验算点法 | 第28-30页 |
| ·当量正态化法（JC 法） | 第30-32页 |
| ·映射变换法 | 第32-34页 |
| ·结构可靠度的二次二阶矩方法 | 第34-40页 |
| ·Breitung 方法 | 第34-37页 |
| ·Laplace 渐近方法 | 第37-40页 |
| ·结构可靠度的 Monte Carlo 模拟 | 第40-42页 |
| ·结构可靠度 Monte Carlo 模拟的直接抽样法 | 第40-42页 |
| ·结构可靠度 Monte Carlo 模拟的重要抽样法 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 3 人工神经网络理论及模型 | 第43-55页 |
| ·人工神经元 | 第43-45页 |
| ·神经元传递函数 | 第45-46页 |
| ·人工神经网络的基本功能 | 第46-47页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第47-49页 |
| ·典型人工神经网络模型 | 第49-50页 |
| ·BP 神经网络 | 第50-54页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第50-51页 |
| ·BP 神经网络的学习 | 第51-53页 |
| ·BP 神经网络的缺陷与改进 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 4 基于神经网络理论的直立堤可靠度分析 | 第55-84页 |
| ·波浪力对直立堤的作用 | 第55-67页 |
| ·《海港水文规范》公式 | 第55-65页 |
| ·合田公式 | 第65-67页 |
| ·基于神经网络的结构可靠度分析方法 | 第67-71页 |
| ·基于神经网络的一次二阶矩方法 | 第67-69页 |
| ·基于神经网络的二次二阶矩方法 | 第69-71页 |
| ·基于神经网络的 Monte Carlo 模拟 | 第71页 |
| ·基于神经网络的可靠度分析方法数值计算流程 | 第71-75页 |
| ·数值计算流程 | 第71-72页 |
| ·理想神经网络的挑选方法 | 第72-75页 |
| ·实例核算 | 第75-83页 |
| ·实例简介 | 第75-76页 |
| ·荷载统计参数 | 第76-79页 |
| ·计算结果 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 5 海堤越浪量可靠度分析 | 第84-95页 |
| ·海堤越浪量的计算方法 | 第84-88页 |
| ·《海港水文规范》方法 | 第85-86页 |
| ·《浙江省海塘工程技术规定》方法 | 第86-88页 |
| ·允许越浪条件下的越浪量可靠度分析 | 第88-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 6 结论与展望 | 第95-97页 |
| ·结论 | 第95-96页 |
| ·展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 个人简历 | 第106页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第106-107页 |
| 在学期间参加的科研工作 | 第107页 |