| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 大坝施工质量智能监控研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 振捣施工质量智能监控研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 已有研究的局限性 | 第13页 |
| 1.3 研究思路与主要内容 | 第13-17页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第13-15页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 混凝土坝振捣施工质量智能监控理论 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 研究框架 | 第17-19页 |
| 2.3 混凝土坝振捣施工质量智能监控数学模型 | 第19-24页 |
| 2.3.1 信息熵理论 | 第20-21页 |
| 2.3.2 随机森林理论 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 混凝土坝振捣施工质量透彻感知方法 | 第25-41页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 混凝土坝振捣施工过程分析 | 第25-32页 |
| 3.2.1 混凝土坝振捣施工工艺 | 第25-30页 |
| 3.2.2 混凝土振捣施工参数分析 | 第30-32页 |
| 3.3 振捣施工质量透彻感知数学模型 | 第32-36页 |
| 3.3.1 透彻感知目标函数 | 第32-33页 |
| 3.3.2 透彻感知状态分析 | 第33-34页 |
| 3.3.3 透彻感知约束条件 | 第34-36页 |
| 3.4 振捣施工质量透彻感知系统 | 第36-39页 |
| 3.4.1 透彻感知技术原理 | 第36-37页 |
| 3.4.2 透彻感知系统结构 | 第37-39页 |
| 3.5 透彻感知参数获取方法 | 第39-40页 |
| 3.5.1 混凝土质检参数的获取 | 第39页 |
| 3.5.2 混凝土振捣参数的获取 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 混凝土坝振捣施工质量智能控制方法 | 第41-55页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 研究框架及数学模型 | 第41-43页 |
| 4.2.1 研究框架 | 第41-42页 |
| 4.2.2 数学模型 | 第42-43页 |
| 4.3 智能分析指标体系 | 第43-44页 |
| 4.4 振捣施工质量智能分析方法 | 第44-46页 |
| 4.5 其他分析方法 | 第46-49页 |
| 4.5.1 基于多元线性回归的振捣施工质量智能分析方法 | 第46-47页 |
| 4.5.2 基于人工神经网络的振捣施工质量智能分析方法 | 第47-49页 |
| 4.6 振捣施工质量智能控制 | 第49-54页 |
| 4.6.1 智能控制约束条件 | 第50-51页 |
| 4.6.2 智能控制系统结构 | 第51-52页 |
| 4.6.3 智能控制机制 | 第52-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 工程应用 | 第55-69页 |
| 5.1 工程简介 | 第55页 |
| 5.2 混凝土坝振捣施工质量智能监控系统建设 | 第55-59页 |
| 5.2.1 通信网络建设 | 第55-57页 |
| 5.2.2 基准站建设 | 第57页 |
| 5.2.3 振捣台车感知端建设 | 第57-58页 |
| 5.2.4 现场馈控端建设 | 第58-59页 |
| 5.2.5 业主营地建设 | 第59页 |
| 5.3 全仓面振捣施工质量智能分析 | 第59-65页 |
| 5.3.1 混凝土质检参数数据分析 | 第59-60页 |
| 5.3.2 参数相关性分析 | 第60-61页 |
| 5.3.3 基于信息熵的参数不确定性分析 | 第61-62页 |
| 5.3.4 基于随机森林的振捣质量智能分析模型的建立 | 第62-64页 |
| 5.3.5 智能分析模型对比与讨论 | 第64-65页 |
| 5.4 全仓面振捣施工质量智能监控 | 第65-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第77-79页 |
| 一、发表学术论文情况 | 第77页 |
| 二、完成及参加科研情况 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
