神经网络智能诊断系统在混凝土结构中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·混凝土结构诊断技术的形成与发展 | 第11-12页 |
| ·混凝土结构损伤裂缝 | 第12-13页 |
| ·NN 智能诊断技术研究的现状 | 第13-17页 |
| ·NN 诊断技术的应用 | 第13-15页 |
| ·ES 诊断方法的应用 | 第15-16页 |
| ·GA 在诊断中的应用 | 第16页 |
| ·故障诊断预测的NN | 第16-17页 |
| ·选题的背景和意义 | 第17-18页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第18-20页 |
| 第二章 混凝土结构损伤模型及数值分析 | 第20-32页 |
| ·混凝土结构损伤理论 | 第20-24页 |
| ·混凝土损伤的力学宏观分析及物理机理分析 | 第20-22页 |
| ·Ottosen 模型及相关参数 | 第22-23页 |
| ·混凝土损伤变量 | 第23-24页 |
| ·混凝土结构损伤破坏准则 | 第24-25页 |
| ·混凝土结构的损伤裂缝 | 第25-30页 |
| ·试验与数值分析 | 第30-32页 |
| 第三章 NN 理论及其应用 | 第32-41页 |
| ·NN 结构的一般框架及学习方法 | 第32-35页 |
| ·BP 算法 | 第35-39页 |
| ·BP 算法的特点 | 第35-36页 |
| ·BP 算法的局限 | 第36-37页 |
| ·BP 算法的改进算法 | 第37-39页 |
| ·BP 网络设计 | 第39-40页 |
| ·BP 网络隐层结构 | 第39页 |
| ·隐层单元数的选择 | 第39-40页 |
| ·结论 | 第40-41页 |
| 第四章 NN 智能诊断系统 | 第41-54页 |
| ·基于NN 的ES | 第41-42页 |
| ·混凝土结构诊断ES 的知识获取 | 第42页 |
| ·基于NN 的ES 设计 | 第42-45页 |
| ·GA-BP 网络 | 第45-50页 |
| ·NN 智能诊断系统的具体实现 | 第50-54页 |
| 第五章 NN 智能诊断系统实验 | 第54-63页 |
| ·实验一 | 第54-58页 |
| ·实验二 | 第58-61页 |
| ·结论 | 第61-63页 |
| 总结与展望 | 第63-66页 |
| 1. 总结 | 第63-64页 |
| 2. 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A（攻读学位期间所发表的学术论文） | 第72-73页 |
| 附录 B（主要程序源码） | 第73-86页 |
