在役桥梁结构安全风险评估及变形预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13页 |
| 1.4 研究目的与选题意义 | 第13-14页 |
| 1.5 研究内容及技术路线 | 第14-17页 |
| 1.5.1 本文主要的研究内容 | 第14-16页 |
| 1.5.2 研究的技术路线 | 第16-17页 |
| 第2章 桥梁结构安全风险研究 | 第17-24页 |
| 2.1 桥梁结构安全病害及致病原因 | 第17-19页 |
| 2.1.1 桥梁设计不当 | 第17页 |
| 2.1.2 人为破坏 | 第17-18页 |
| 2.1.3 环境因素 | 第18页 |
| 2.1.4 自然现象 | 第18页 |
| 2.1.5 桥梁病害现象 | 第18-19页 |
| 2.2 风险的特征 | 第19-20页 |
| 2.3 桥梁风险评估研究的内容 | 第20-21页 |
| 2.4 桥梁风险评估的基本流程 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 桥梁结构安全风险评估及变形预测方法 | 第24-40页 |
| 3.1 云模型理论简介 | 第24-27页 |
| 3.1.1 云模型的定义 | 第25页 |
| 3.1.2 云模型的数字特征 | 第25页 |
| 3.1.3 云发生器 | 第25-26页 |
| 3.1.4 云模型在桥梁安全评价中的可行性 | 第26-27页 |
| 3.2 模糊综合评判法 | 第27-28页 |
| 3.3 时间序列分析模型 | 第28-31页 |
| 3.3.1 时间序列分析的简介 | 第28-29页 |
| 3.3.2 时间序列分析的基本特征 | 第29-30页 |
| 3.3.3 时间序列分析模型 | 第30-31页 |
| 3.4 灰色系统模型 | 第31-35页 |
| 3.4.1 灰色系统理论简介 | 第31-32页 |
| 3.4.2 灰色系统预测模型 | 第32-35页 |
| 3.5 BP神经网络模型 | 第35-39页 |
| 3.5.1 BP网络结构 | 第35-36页 |
| 3.5.2 BP网络学习规则 | 第36-38页 |
| 3.5.3 BP网络的设计 | 第38-39页 |
| 3.5.4 BP网络的不足及改进 | 第39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 大渡河大桥结构安全风险评估 | 第40-57页 |
| 4.1 工程概况 | 第40-41页 |
| 4.2 基于云模型的桥梁结构安全风险评估研究 | 第41-53页 |
| 4.2.1 桥梁结构安全风险等级的划分 | 第42页 |
| 4.2.2 桥梁结构安全风险评估指标的确定 | 第42-44页 |
| 4.2.3 桥梁结构安全风险评估 | 第44-53页 |
| 4.3 模糊综合评判法 | 第53-55页 |
| 4.4 方法对比分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 大渡河大桥变形预测研究 | 第57-71页 |
| 5.1 原始数据的采集 | 第57-59页 |
| 5.2 时间序列分析模型 | 第59-62页 |
| 5.3 灰色系统预测模型 | 第62-64页 |
| 5.4 BP神经网络预测模型 | 第64-65页 |
| 5.5 综合集成优化预测 | 第65-68页 |
| 5.6 预测方法分析 | 第68-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间参加科研项目情况 | 第78页 |
