基于RBF神经网络的曲线斜拉桥不确定性模型修正
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 确定性模型修正研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 不确定性模型修正研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 随机模型 | 第12-13页 |
| 1.3.2 模糊模型 | 第13页 |
| 1.3.3 区间模型 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容和安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于区间数值计算的不确定模型修正方法 | 第16-44页 |
| 2.1 基于区间数值计算的不确定模型修正流程 | 第16-18页 |
| 2.2 构造训练样本 | 第18-20页 |
| 2.3 参数显著性分析 | 第20-22页 |
| 2.4 RBF神经网络替代模型的构造方法 | 第22-26页 |
| 2.5 替代模型精度检验 | 第26页 |
| 2.6 基于遗传算法的不确定模型求解方法 | 第26-29页 |
| 2.6.1 遗传算法简介 | 第26-27页 |
| 2.6.2 利用遗传算法进行区间修正的思路 | 第27-29页 |
| 2.7 多元连续函数闭区间求值域 | 第29-37页 |
| 2.7.1 求导法 | 第29页 |
| 2.7.2 区间数学方法 | 第29-30页 |
| 2.7.3 基于均匀设计思想的数值方法 | 第30-37页 |
| 2.7.4 直接比较端点函数值 | 第37页 |
| 2.8 数值算例 | 第37-40页 |
| 2.9 修正精度检验 | 第40-42页 |
| 2.10 本章小结 | 第42-44页 |
| 第3章 混凝土桥塔模型修正 | 第44-54页 |
| 3.1 混凝土桥塔损伤试验简介 | 第44-47页 |
| 3.1.1 桥塔结构特性 | 第44-45页 |
| 3.1.2 桥塔传感器布置 | 第45页 |
| 3.1.3 损伤模拟和损伤工况 | 第45-47页 |
| 3.2 混凝土桥塔有限元原始模型 | 第47-48页 |
| 3.3 损伤试验数据分析 | 第48页 |
| 3.4 构造RBF神经网络替代模型 | 第48-50页 |
| 3.5 基于遗传算法和均匀设计的不确定求解方法 | 第50-51页 |
| 3.6 修正精度检验 | 第51-53页 |
| 3.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 曲线斜拉桥模型修正 | 第54-80页 |
| 4.1 曲线斜拉桥模型试验简介 | 第54-58页 |
| 4.1.1 结构系统 | 第54-57页 |
| 4.1.2 传感器布置 | 第57-58页 |
| 4.1.3 激励方式 | 第58页 |
| 4.2 模型桥有限元原始模型 | 第58-60页 |
| 4.3 模型桥试验数据分析 | 第60-63页 |
| 4.4 构造RBF神经网络替代模型 | 第63-72页 |
| 4.4.1 初选待修正参数和目标响应 | 第63-66页 |
| 4.4.2 试验设计 | 第66-69页 |
| 4.4.3 参数显著性分析 | 第69-71页 |
| 4.4.4 确定RBF神经网络的参数 | 第71-72页 |
| 4.5 基于遗传算法和均匀设计的不确定求解方法 | 第72-74页 |
| 4.6 修正精度检验 | 第74-79页 |
| 4.7 本章小结 | 第79-80页 |
| 结论及展望 | 第80-82页 |
| 一、结论 | 第80页 |
| 二、展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
