| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·大跨预应力混凝土连续刚构桥的应用和发展 | 第12-16页 |
| ·连续刚构桥设计中的几个重要参数 | 第13-16页 |
| ·连续刚构桥建设中的特点 | 第16页 |
| ·工程结构优化概述 | 第16-18页 |
| ·优化算法综述 | 第18-19页 |
| ·桥梁优化研究现状 | 第19页 |
| ·研究背景和意义 | 第19-20页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 第2 章 工程结构优化理论概述 | 第21-35页 |
| ·概述 | 第21-22页 |
| ·结构优化设计的基本原理与方法 | 第22-27页 |
| ·优化问题分类 | 第22-23页 |
| ·优化问题分析方法与分类 | 第23-25页 |
| ·随机性的优化算法 | 第25-26页 |
| ·有约束的非线性规划 | 第26-27页 |
| ·多目标最优化 | 第27-34页 |
| ·线性加权和法 | 第28-29页 |
| ·极大极小法 | 第29-30页 |
| ·理想点法 | 第30-31页 |
| ·确定权系数的几种方法 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3 章 预应力混凝土连续刚构桥的参数优化 | 第35-52页 |
| ·概述 | 第35页 |
| ·模型建立 | 第35-39页 |
| ·截面尺寸 | 第36页 |
| ·材料特性 | 第36-37页 |
| ·荷载取值 | 第37-38页 |
| ·ANSYS 模型建立 | 第38-39页 |
| ·设计参数分析 | 第39-45页 |
| ·参数变化范围的确定 | 第39-43页 |
| ·目标函数的确定 | 第43页 |
| ·约束函数的确定 | 第43-44页 |
| ·多目标优化 | 第44-45页 |
| ·正交表用于参数优化 | 第45-51页 |
| ·正交表及其用法 | 第45-46页 |
| ·正交表的基本原理与特点 | 第46-47页 |
| ·正交表用于参数优化 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4 章 遗传算法与神经网络在预应力连续刚构桥参数优化中的应用 | 第52-72页 |
| ·概述 | 第52-53页 |
| ·遗传算法用于参数优化 | 第53-57页 |
| ·遗传算法的概念 | 第53-55页 |
| ·工程实例应用 | 第55-57页 |
| ·神经网络概述 | 第57-59页 |
| ·神经元模型 | 第58页 |
| ·神经网络模型 | 第58-59页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第59页 |
| ·BP 神经网络 | 第59-64页 |
| ·BP 神经网络的用途 | 第60页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱中的BP 网络 | 第60-62页 |
| ·神经网络遗传算法的实现 | 第62-63页 |
| ·算例分析 | 第63-64页 |
| ·遗传算法、神经网络及正交表结合 | 第64-71页 |
| ·采用L_(36)(6~3 ×3~3 ) 正交表 | 第64-66页 |
| ·采用L_9(3~4) 正交表 | 第66-68页 |
| ·五种训练网络比较 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 附录A(攻读硕士学位期间发表的学位论文目录) | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |