大跨度钢箱梁斜拉桥施工控制误差研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| ·大跨度斜拉桥概述 | 第11-13页 |
| ·大跨度斜拉桥发展回顾 | 第11-12页 |
| ·大跨度斜拉桥的特点 | 第12-13页 |
| ·大跨度斜拉桥施工控制概述 | 第13-18页 |
| ·斜拉桥结构施工控制方法的发展 | 第14-15页 |
| ·斜拉桥施工控制理念的发展 | 第15页 |
| ·几何控制的基本原理及特点概述 | 第15-18页 |
| ·大跨度斜拉桥结构状态误差 | 第18-21页 |
| ·施工荷载变化 | 第19-20页 |
| ·结构性能差异 | 第20页 |
| ·周围环境影响 | 第20页 |
| ·计算模型失真 | 第20-21页 |
| ·本论文工程背景 | 第21-22页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第2章 大跨度斜拉桥施工误差评估理论 | 第24-47页 |
| ·施工误差评估方法 | 第24-35页 |
| ·最小二乘法 | 第24-26页 |
| ·Kalman滤波法 | 第26-27页 |
| ·灰色系统理论法 | 第27页 |
| ·人工神经网络 | 第27-34页 |
| ·几种方法的比较分析 | 第34-35页 |
| ·BP神经网络原理 | 第35-42页 |
| ·BP网络结构 | 第36页 |
| ·BP网络学习公式推导 | 第36-41页 |
| ·BP网络基本算法 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络的不足及改进措施 | 第42-45页 |
| ·BP网络基本算法的不足 | 第42-43页 |
| ·BP网络算法的改进措施 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络的Matlab语言实现 | 第45-47页 |
| 第3章 苏通大桥参数敏感性分析 | 第47-80页 |
| ·参数敏感性分析的研究方法及建模思路 | 第47-58页 |
| ·主要参数敏感性分析 | 第58-79页 |
| ·主要参数敏感性分析内容 | 第58-59页 |
| ·主要参数敏感性分析结果 | 第59-74页 |
| ·主要参数敏感性分析汇总 | 第74-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第4章 BP网络在大跨度斜拉桥施工控制中的应用 | 第80-98页 |
| ·BP神经网络在大跨度斜拉桥参数识别中的应用 | 第80-92页 |
| ·BP网络输入输出变量的确定 | 第81-82页 |
| ·数据预处理 | 第82-84页 |
| ·训练函数的确定 | 第84-90页 |
| ·隐含层神经元个数的确定 | 第90页 |
| ·BP神经网络模型的建立及检验 | 第90-92页 |
| ·BP神经网络在大跨度斜拉桥线形预测中的应用 | 第92-97页 |
| ·BP神经网络输入、输出参数的选取 | 第93-94页 |
| ·数据准备和预处理 | 第94-95页 |
| ·BP神经网络模型的建立与验证 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 结论与展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-105页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第105页 |
