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基于BP神经网络的HPFL加固混凝土粘结机理研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第15-38页
    1.1 课题背景第15-16页
    1.2 建筑结构常用加固方法第16-18页
    1.3 加筋高性能砂浆加固技术的相关研究第18-23页
        1.3.1 加筋高性能砂浆加固技术第18-20页
        1.3.2 主要材料性能分析第20-23页
    1.4 加固层粘结机理的研究第23-36页
        1.4.1 粘结机理的研究现状第24-25页
        1.4.2 新旧混凝土粘结破坏机理第25-27页
        1.4.3 新旧混凝土粘结性能的影响因素第27-33页
        1.4.4 高性能砂浆与混凝土的粘结性能研究第33-36页
    1.5 本文的主要研究内容第36-38页
第二章 HPFL 加固层砂浆与混凝土粘结性能试验研究第38-60页
    2.1 高性能砂浆加固层界面抗拉性能试验第38-50页
        2.1.1 抗拉试验简述第39-40页
        2.1.2 试验现象分析第40-43页
        2.1.3 加固层界面粘结性能的影响因素分析第43-47页
        2.1.4 影响因素的显著性分析第47-50页
    2.2 高性能砂浆加固层界面抗剪性能试验第50-54页
        2.2.1 抗剪试验简述第50-52页
        2.2.2 剪切粘结强度的影响因素分析第52-53页
        2.2.3 影响因素的显著性分析第53-54页
    2.3 试验结果与新旧混凝土粘结性能对比分析第54-57页
        2.3.1 粘结机理的对比分析第54-55页
        2.3.2 粘结性能的影响因素对比分析第55-57页
    2.5 本章小结第57-60页
第三章 人工神经网络基本理论第60-75页
    3.1 人工神经网络在土木工程中的应用第60-62页
    3.2 人工神经网络模型及分类第62-67页
        3.2.1 人工神经元模型第62-64页
        3.2.2 人工神经网络构成第64-65页
        3.2.3 人工神经网络类型第65-66页
        3.2.4 人工神经网络的学习第66-67页
    3.3 人工神经网络特性和应用第67-68页
        3.3.1 人工神经网络特性第67页
        3.3.2 人工神经网络应用领域第67-68页
    3.4 BP 人工神经网络第68-74页
        3.4.1 BP 神经网络模型第68-69页
        3.4.2 BP 模型基本算法数学表达第69-70页
        3.4.3 BP 网络模型设计及其参数确定方法第70-73页
        3.4.4 BP 模型的改进算法第73-74页
        3.4.5 LM 算法第74页
    3.5 本章小结第74-75页
第四章 聚合物砂浆与混凝土粘结性能的 BP 神经网络分析第75-99页
    4.1 MATLAB 神经网络工具箱第75-76页
        4.1.1 Matlab 简介第75页
        4.1.2 Matlab-NN 工具箱第75-76页
    4.2 基于 NN 工具箱的预测模型的建立第76-84页
        4.2.1 选取网络模型第76页
        4.2.2 确定网络结构第76-78页
        4.2.3 样本选取与样本数据预处理第78-80页
        4.2.4 传递函数的选择第80页
        4.2.5 选择误差界第80-81页
        4.2.6 选取学习速率第81页
        4.2.7 网络的训练第81-84页
    4.3 聚合物砂浆与混凝土粘结性能 BP 预测结果第84-87页
        4.3.1 聚合物砂浆与混凝土界面抗拉粘结性能 BP 预测结果第84-85页
        4.3.2 聚合物砂浆与混凝土界面抗剪粘结性能 BP 预测结果第85-87页
    4.4 HPFL 加固层复合受力预测分析第87-94页
        4.4.1 HPFL 加固层拉剪受力预测分析第87-91页
        4.4.2 HPFL 加固层压剪受力预测分析第91-94页
    4.5 HPFL 加固层复合剪切粘结强度公式拟合第94-97页
        4.5.1 HPFL 加固层拉剪复合受力粘结强度公式拟合第95-96页
        4.5.2 HPFL 加固层压剪复合受力粘结强度公式拟合第96-97页
    4.6 本章小结第97-99页
第五章 结论与展望第99-103页
    5.1 结论第99-101页
    5.2 展望第101-103页
参考文献第103-113页
攻读硕士学位期间的研究成果第113-114页
获奖情况第114-115页
致谢第115-116页

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