| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1．1 引言 | 第7-8页 |
| 1．2 GHPC国内外的研究和工程应用 | 第8-10页 |
| 1．3 本课题的研究意义及内容 | 第10-11页 |
| 第二章 绿色高性能混凝土的概念及特征 | 第11-18页 |
| 2．1 GHPC概念的提出 | 第11-13页 |
| 2．2 高性能混凝土 | 第13页 |
| 2．3 绿色高性能混凝土的特征 | 第13-14页 |
| 2．4 GHPC实现的技术途径 | 第14-18页 |
| 第三章 绿色高性能混凝土的材料组成及其选择 | 第18-31页 |
| 3．1 GHPC的组成和性能 | 第18-19页 |
| 3．2 水泥基相 | 第19-20页 |
| 3．3 分散粒子(骨料) | 第20-23页 |
| 3．4 界面过渡层 | 第23-24页 |
| 3．5 矿物质细掺料的应用 | 第24-29页 |
| 3．6 高效减水剂 | 第29-30页 |
| 3．7 本文试验部分研究思路的确定 | 第30-31页 |
| 第四章 绿色高性能混凝土的正交试验研究 | 第31-49页 |
| 4．1 原材料及正交试验方案 | 第31-34页 |
| 4．2 试验配合比及试验数据记录 | 第34-35页 |
| 4．3 试验数据的直观分析 | 第35-41页 |
| 4．4 用 SPSS对试验结果进行方差分析 | 第41-46页 |
| 4．5 扩展试验 | 第46-47页 |
| 4．6 正交试验结论 | 第47-49页 |
| 第五章 正交试验数据的多元线性回归 | 第49-60页 |
| 5．1 多元线性回归模型 | 第49-53页 |
| 5．2 用 SPSS对试验结果进行多元线性回归分析 | 第53-60页 |
| 第六章 基于遗传算法的神经网络在 GHPC强度预测中的应用 | 第60-86页 |
| 6．1 神经网络 | 第60-64页 |
| 6．2 遗传算法 | 第64-70页 |
| 6．3 遗传算法优化 BP网络初始化权重 | 第70-75页 |
| 6．4 遗传算法优化的 BP神经网络在绿色高性能混凝土强度预测中的应用 | 第75-81页 |
| 6．5 结果分析 | 第81-85页 |
| 6．6 本章小结 | 第85-86页 |
| 第七章 结论 | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
