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大跨度斜拉桥静动力可靠度分析

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
第一章 绪论第14-29页
   ·课题意义及研究背景第14-15页
   ·相关理论及其发展现状第15-25页
     ·近似法计算单一极限状态可靠度第15-17页
     ·Monte Carlo模拟及重要抽样法(ISM)第17-18页
     ·体系可靠度计算方法第18-19页
     ·非线性随机有限元法第19-21页
     ·首次超越概率第21-23页
     ·神经网络和支持向量机可靠度方法第23-25页
   ·大跨度斜拉桥体系可靠度及抗震可靠度研究现状第25-28页
     ·大跨度斜拉桥体系可靠度第25-27页
     ·大跨度斜拉桥抗震可靠度第27-28页
   ·本文的主要工作第28-29页
第二章 基于梯度直接微分的非线性有限元可靠度计算第29-67页
   ·概述第29页
   ·杆系结构非线性有限元法第29-43页
     ·几何非线性分析第30-38页
     ·材料非线性分析第38-41页
     ·梁单元弹塑性刚度矩阵的计算第41-43页
   ·基于直接微分法的结构响应梯度分析第43-55页
     ·一般表达式第43-46页
     ·荷载梯度第46-47页
     ·质量和阻尼矩阵梯度第47页
     ·应变、应力和内力梯度第47-49页
     ·单元层次上的梯度计算表达式第49-53页
     ·截面层次的梯度分析第53页
     ·材料层次的梯度分析第53-55页
   ·非线性有限元可靠度分析计算步骤第55-57页
   ·程序的编制第57-60页
   ·算例第60-66页
     ·坦拱的大挠度分析第60-61页
     ·斜坡式框架弹塑性分析第61-62页
     ·平面框架2级体系可靠度分析第62-64页
     ·二杆可靠度分析第64-65页
     ·缆索结构可靠度分析第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第三章 大跨度斜拉桥二级体系可靠度分析第67-101页
   ·概述第67页
   ·斜拉桥失效准则第67-68页
   ·主要失效模式的搜索策略第68-69页
   ·体系可靠度指标的计算第69-75页
     ·串联系统可靠度计算第69-71页
     ·并联系统可靠度计算第71-72页
     ·串并联系统可靠度计算第72页
     ·算例第72-75页
   ·苏通大桥斜拉桥可靠度分析第75-100页
     ·工程概况第75-77页
     ·有限元可靠度分析模型第77-81页
     ·分布参数敏感性分析第81页
     ·正常使用状态下可靠度分析第81-86页
     ·承载能力极限状态下体系可靠度分析第86-100页
   ·本章小结第100-101页
第四章 神经网络及支持向量机的可靠度分析方法第101-130页
   ·概述第101-102页
   ·神经网络与支持向量机第102-109页
     ·多层感知器及学习算法第102-104页
     ·径向基函数神经网络第104-105页
     ·支持向量机第105-109页
   ·基于MLP、RBF和SVM的可靠度分析方法第109-118页
     ·响应面法第109-114页
     ·模式识别法第114-116页
     ·重要抽样法第116-118页
   ·算例第118-125页
   ·九江大桥正常使用状态可靠度分析第125-128页
     ·工程概况第125-126页
     ·基本假设和模型的建立第126-127页
     ·基于神经网络和支持向量机的可靠度计算第127-128页
   ·本章小结第128-130页
第五章 基于首次超越破坏机制的斜拉桥抗震可靠度计算第130-151页
   ·概述第130-131页
   ·基于FORM的首次超越可靠度分析第131-144页
     ·首次超越概率第131-132页
     ·基于交差速率的首次超越概率可靠度分析第132-133页
     ·基于重要抽样的首次超越概率可靠度分析第133-134页
     ·地震激励的离散第134-138页
     ·验算点搜索策略第138页
     ·神经网络验算点激励第138-139页
     ·算例第139-144页
   ·基于神经网络响应面法的首次超越可靠度分析第144-146页
     ·神经网络响应面法第144-145页
     ·算例第145-146页
   ·珠江黄埔大桥抗震可靠度分析第146-150页
     ·工程概况第146页
     ·基本假设和模型的建立第146-147页
     ·地震激励输入第147-149页
     ·抗震可靠性分析第149-150页
   ·本章小结第150-151页
结论第151-155页
参考文献第155-165页
攻读博士学位期间取得的研究成果第165-166页
致谢第166页

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