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基于RBF神经网络静力有限元模型修正的双曲拱桥承载力评估

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-17页
    1.1 桥梁评估的提出及意义第10-11页
    1.2 既有桥梁评估的概念第11页
    1.3 桥梁评估的方法及研究现状第11-15页
        1.3.1 既有桥梁状态评估综述第11-13页
        1.3.2 桥梁技术状态评估的理论和发展第13-14页
        1.3.3 基于神经网络的有限元模型修正的桥梁承载能力评估第14-15页
    1.4 本文研究背景及研究内容第15-17页
        1.4.1 基于 RBF 神经网络模型修正的桥梁承载力评估存在的问题第15页
        1.4.2 本文的主要工作第15-17页
2 既有双曲拱桥外观检测及静载实验第17-28页
    2.1 工程概况第17页
    2.2 双曲拱桥病害调查第17-19页
        2.2.1 双曲拱桥外观检查第18页
        2.2.2 双曲拱桥外观检测结果第18-19页
    2.3 双曲拱桥拱轴线拟合第19-21页
        2.3.1 双曲拱桥拟合理论第19-20页
        2.3.2 拱轴线拟合第20-21页
    2.4 双曲拱桥病害及其有限元模型中模拟第21-24页
        2.4.1 主拱圈开裂模拟第21-22页
        2.4.2 腹拱圈开裂模拟第22页
        2.4.3 横系梁开裂模拟第22-23页
        2.4.4 拱板、拱波开裂模拟第23页
        2.4.5 拱肋与拱波结合面模拟第23-24页
    2.5 双曲拱桥静载试验第24-27页
        2.5.1 测试截面和测点的布置第24-25页
        2.5.2 静载试验方案第25-26页
        2.5.3 静载试验结论第26-27页
        2.5.4 评估与鉴定结论第27页
    2.6 本章小结第27-28页
3 基于 RBF 神经网络有限元模型修正相关问题第28-36页
    3.1 有限元模型修正一般过程第28-31页
        3.1.1 结构参数的选取第28-30页
        3.1.2 优化算法第30页
        3.1.3 目标函数第30-31页
    3.2 RBF 神经网络结构第31-34页
        3.2.1 RBF 神经元模型第31页
        3.2.2 RBF 神经网络的映射机理第31-32页
        3.2.3 RBF 神经网络的学习方法第32-34页
    3.3 RBF 神经网络算法在模型修正中应用第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
4 基于 RBF 神经网络的实桥模型修正第36-54页
    4.1 初始模型建立第36-40页
        4.1.1 模型的单元类型选取第36-37页
        4.1.2 模型初始材料参数第37页
        4.1.3 建模中一些问题的处理第37-40页
    4.2 静载实验结果数据第40页
    4.3 基于 RBF 神经网络有限元模型修正第40-51页
        4.3.1 修正前挠度值比较第40-42页
        4.3.2 待修正参数选取第42-43页
        4.3.3 基于均匀设计网络样本选取第43-46页
        4.3.4 基于神经网络的模型修正第46-47页
        4.3.5 模型修正结果第47-50页
        4.3.6 参数修正结果第50-51页
    4.4 静力有限元模型修正第51-52页
    4.5 两种算法对比分析第52-53页
    4.6 本章小结第53-54页
5 双曲拱桥承载力评估第54-77页
    5.1 引言第54页
    5.2 模型修正前后桥梁恒载下拱肋下缘挠度与应力对比第54-55页
    5.3 桥梁承载能力系数第55-56页
    5.4 桥梁承载能力系数分析第56-70页
        5.4.1 拱肋混凝土弹性模量折减(跨中-A 截面)第56-59页
        5.4.2 超载(跨中-A 截面)第59-61页
        5.4.3 拱肋有效面积折减(跨中-A 截面)第61-64页
        5.4.4 拱肋混凝土弹性模量折减(四分点-B 截面)第64-67页
        5.4.5 超载(四分点-B 截面)第67-70页
    5.5 双曲拱桥裸拱极限承载能力分析第70-76页
        5.5.1 钢筋混凝土分析模型第70页
        5.5.2 材料的本构关系第70-71页
        5.5.3 极限承载能力分析第71-76页
    5.6 本章小结第76-77页
结论与展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
攻读学位期间的研究成果第83页

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