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岩质边坡高层建筑安全性分析及鉴定模型研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究背景和目的及意义第10-13页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究目的及意义第11-13页
    1.2 国内外研究概况第13-16页
        1.2.1 国外研究概况第13-14页
        1.2.2 国内研究概况第14-16页
    1.3 研究内容及技术路线第16-18页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 技术路线第17-18页
2 岩质边坡高层建筑安全性鉴定理论第18-32页
    2.1 岩质边坡高层建筑安全性鉴定结构划分第18-20页
        2.1.1 上部结构组成及作用第18-19页
        2.1.2 下部结构组成及作用第19-20页
    2.2 岩质边坡高层建筑安全性鉴定规范分析第20-24页
        2.2.1 上部结构安全性鉴定规范分析第20-22页
        2.2.2 下部结构安全性鉴定规范分析第22-24页
    2.3 上部结构安全性鉴定理论第24-28页
        2.3.1 上部结构安全性鉴定原理第26页
        2.3.2 上部结构安全性等级划分第26-28页
    2.4 下部结构安全性鉴定理论第28-31页
        2.4.1 下部结构安全性鉴定原理第29页
        2.4.2 下部结构安全性等级划分第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
3 岩质边坡高层建筑安全性鉴定影响因素分析及监测第32-48页
    3.1 SATWE分析上部结构影响因素的计算方法第32-35页
    3.2 FLAC3D在下部结构影响因素分析中的应用第35-40页
    3.3 各影响因素监测原理第40-46页
        3.3.1 上部结构各影响因素监测原理第40-44页
        3.3.2 下部结构各影响因素监测原理第44-46页
    3.4 安全性鉴定常用工具第46-47页
        3.4.1 上部结构安全性鉴定常用工具第46页
        3.4.2 下部结构安全性鉴定常用工具第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
4 岩质边坡高层建筑安全性鉴定模型分析第48-64页
    4.1 既有安全性鉴定模型适用性分析第48-54页
        4.1.1 灰色系统及其适用性分析第48-50页
        4.1.2 层次分析法及其适用性分析第50-51页
        4.1.3 智能算法及其适用性分析第51-54页
    4.2 统计理论学习第54-56页
        4.2.1 统计VC学习理论第54-55页
        4.2.2 结构风险最小化原则第55-56页
    4.3 支持向量机理论第56-59页
        4.3.1 支持向量机理论第56-57页
        4.3.2 支持向量机结果输出第57-58页
        4.3.3 支持向量机核函数第58-59页
    4.4 支持向量机用于岩质边坡高层建筑安全性鉴定的可行性分析第59-62页
        4.4.1 支持向量机用于岩质边坡高层建筑安全性鉴定的可行性第59-60页
        4.4.2 鉴定模型的建立第60-62页
    4.5 本章小结第62-64页
5 案例应用第64-80页
    5.1 项目概况第64-65页
    5.2 项目安全性鉴定第65-70页
        5.2.1 上部结构安全性鉴定第65-69页
        5.2.2 下部结构安全性鉴定第69-70页
    5.3 项目评级第70-77页
        5.3.1 上部结构安全性评级第70-74页
        5.3.2 下部结构安全性评级级第74-75页
        5.3.3 鉴定单元综合评级第75-77页
    5.4 支持向量机应用第77-78页
    5.5 本章小结第78-80页
6 结论与展望第80-82页
    6.1 结论第80-81页
    6.2 展望第81-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-88页
附录1 既有岩质边坡高层建筑安全性鉴定数据第88-90页
附录2 硕士期间科研成果第90-92页
附录3 硕士期间参与的课题相关项目第92-93页

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