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木构古建筑的可靠度评估及剩余寿命预测

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 木构古建筑可靠度理论与寿命预测的研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 结构可靠度理论的研究现状第10-11页
        1.2.2 结构的剩余寿命预测的研究现状第11-12页
    1.3 论文的主要内容和结构第12-13页
2 结构可靠度理论和剩余使用寿命理论的概述第13-21页
    2.1 结构可靠度的概念第13-16页
        2.1.1 结构的可靠性与可靠度第13页
        2.1.2 极限状态与极限状态方程第13-14页
        2.1.3 结构的可靠度指标与失效概率第14-16页
    2.2 结构可靠度的实用计算方法第16-19页
    2.3 结构的剩余寿命第19-20页
        2.3.1 剩余使用寿命第19页
        2.3.2 结构剩余使用寿命预测方法第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
3 木构古建筑的时变可靠度的数学模型及寿命预测第21-31页
    3.1 功能函数第21页
    3.2 木构古建筑结构的抗力第21页
    3.3 木结构的抗力统计分布及特征第21-22页
    3.4 木构古建筑结构的抗力随机过程模型第22-26页
        3.4.1 木构古建筑结构的抗力分析及主要影响因素第22-23页
        3.4.2 木构古建筑结构抗力的不确定性因素第23-24页
        3.4.3 强度衰减的结构随机抗力时变模型第24页
        3.4.4 材料强度的随机时变模型第24-25页
        3.4.5 木构件抗力随时间变化的模型第25-26页
    3.5 Bayes 方法的结构时变可靠度评估第26-28页
        3.5.1 Bayes 方法概述第26-27页
        3.5.2 分析实测数据的抗力因子概率的特性第27-28页
    3.6 木构古建筑的剩余寿命预测第28-30页
        3.6.1 木构古建筑木桁架各构件的实测数据第28页
        3.6.2 木构古建筑木桁架可靠度的剩余寿命预测第28-30页
    3.7 本章小结第30-31页
4 改进的 BP 神经网络在木构古建筑中的寿命预测第31-43页
    4.1 神经网络介绍第31页
    4.2 BP 神经网络第31-37页
        4.2.1 BP 神经网络结构第31-33页
        4.2.2 BP 算法的原理分析第33-34页
        4.2.3 BP 算法的实现步骤第34-35页
        4.2.4 标准 BP 神经网络算法的改进第35-37页
    4.3 改进的 BP 神经网络在木构古建筑剩余使用寿命模型设计第37-38页
        4.3.1 BP 神经网络参数确定第37-38页
        4.3.2 神经网络学习与训练第38页
    4.4 样本数据的获取及预处理第38-40页
        4.4.1 数据采集第38-39页
        4.4.2 数据预处理第39-40页
    4.5 实验结果及分析第40-41页
    4.6 本章小结第41-43页
5 总结与展望第43-45页
    5.1 全文总结第43页
    5.2 进一步的工作展望第43-45页
参考文献第45-49页
致谢第49-51页
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研项目第51-52页

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