箱涵结构智能优化方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·国内外结构优化现状分析 | 第7页 |
| ·智能优化技术概述 | 第7-8页 |
| ·遗传算法研究概况 | 第8-9页 |
| ·神经网络研究概况 | 第9-11页 |
| ·问题的提出及本文的工作内容 | 第11-13页 |
| ·问题的提出 | 第11-12页 |
| ·本文的工作内容 | 第12-13页 |
| 第二章 智能结构优化理论 | 第13-22页 |
| ·结构优化设计 | 第13-15页 |
| ·结构优化模型 | 第13页 |
| ·结构优化方法 | 第13-15页 |
| ·遗传算法优化思想 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的流程 | 第15-16页 |
| ·影响遗传算法性能的参数 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络用于优化设计的可行性 | 第17-19页 |
| ·遗传算法的不足 | 第17-18页 |
| ·神经网络用于智能结构优化的可行性 | 第18-19页 |
| ·智能优化系统 | 第19-22页 |
| ·智能优化系统框架构成 | 第19-20页 |
| ·库元素子系统 | 第20页 |
| ·系统控制模块 | 第20页 |
| ·推理系统 | 第20-22页 |
| 第三章 箱涵结构的遗传算法优化 | 第22-42页 |
| ·遗传算法的实现 | 第22-29页 |
| ·群体设定 | 第22页 |
| ·生成初始化群体 | 第22页 |
| ·编码 | 第22-24页 |
| ·适应度函数 | 第24-25页 |
| ·遗传算子 | 第25-29页 |
| ·终止条件 | 第29页 |
| ·钢筋混凝土结构优化的目标函数 | 第29页 |
| ·箱涵优化数学模型的建立 | 第29-32页 |
| ·遗传算法优化计算 | 第32-42页 |
| ·适应度函数的确定 | 第32-33页 |
| ·选择遗传参数进行优化计算 | 第33-42页 |
| 第四章 神经网络方法优化设计 | 第42-59页 |
| ·人工神经网络的基本概念和特征 | 第42-43页 |
| ·人工神经网络 | 第42页 |
| ·人工神经网络的特征 | 第42-43页 |
| ·人工神经网络构成的基本原理和功能 | 第43-51页 |
| ·生物神经元机理 | 第43-44页 |
| ·人工神经网络的模拟机理 | 第44-45页 |
| ·神经网络的结构和工作过程 | 第45-47页 |
| ·BP 网络简介 | 第47-50页 |
| ·BP 网络设计参数 | 第50-51页 |
| ·神经网络的优化设计思想 | 第51页 |
| ·箱涵的神经网优化 | 第51-59页 |
| ·训练样本集的确定 | 第52页 |
| ·输入输出数据的预处理 | 第52-54页 |
| ·网络参数的确定 | 第54-57页 |
| ·优化结果 | 第57-59页 |
| 第五章 智能优化程序实现 | 第59-62页 |
| ·建立各种数据库 | 第59页 |
| ·系统控制模块程序 | 第59页 |
| ·推理系统程序 | 第59-60页 |
| ·人机交流 | 第60-62页 |
| 第六章 结束语 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 发表论文及参加科研情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
