预应力混凝土梁桥状态评估系统与病害识别研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·桥梁管理系统及桥梁状态评估的概念 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-23页 |
| ·桥梁管理系统研究进展 | 第13-16页 |
| ·既有桥梁状态评估研究进展 | 第16-20页 |
| ·既有桥梁状态评估方法 | 第20-22页 |
| ·桥梁状态评估方法发展方向 | 第22-23页 |
| ·本文主要研究内容 | 第23-24页 |
| 第二章 自适应神经-模糊推理系统原理 | 第24-39页 |
| ·模糊理论 | 第24-27页 |
| ·模糊现象与模糊集合 | 第24-25页 |
| ·隶属度与隶属度函数 | 第25-26页 |
| ·模糊if-then规则 | 第26页 |
| ·模糊推理系统 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络 | 第27-29页 |
| ·BP神经元 | 第27-28页 |
| ·BP神经网络 | 第28页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第28-29页 |
| ·自适应神经-模糊推理系统(ANFIS) | 第29-39页 |
| ·ANFIS推理原理 | 第29-31页 |
| ·ANFIS学习算法 | 第31-32页 |
| ·单级ANFIS结构 | 第32-36页 |
| ·递阶ANFIS结构 | 第36-39页 |
| 第三章 桥梁状态评估体系 | 第39-56页 |
| ·桥梁结构承载力影响因素 | 第39-49页 |
| ·设计因素 | 第40-43页 |
| ·使用荷载因素 | 第43页 |
| ·结构损伤因素 | 第43-49页 |
| ·桥梁结构耐久性影响因素 | 第49-51页 |
| ·施工因素 | 第50页 |
| ·环境因素 | 第50-51页 |
| ·评估指标体系 | 第51-55页 |
| ·指标状态分级标准 | 第55-56页 |
| 第四章 基于ANFIS的桥梁状态评估系统开发 | 第56-75页 |
| ·基于ANFIS的桥梁评估模型 | 第56-64页 |
| ·单个指标的ANFIS推理过程设计 | 第57-61页 |
| ·单个指标的ANFIS结构 | 第61-63页 |
| ·系统的递阶结构 | 第63-64页 |
| ·桥梁信息数据库开发 | 第64-65页 |
| ·用户管理界面开发 | 第65-75页 |
| 第五章 桥梁状态评估系统性能验证及应用 | 第75-85页 |
| ·系统性能验证 | 第75-80页 |
| ·系统学习性能验证 | 第75-77页 |
| ·专家数据量对系统评估精度的影响 | 第77页 |
| ·系统对误差的容错能力 | 第77-80页 |
| ·应用 | 第80-85页 |
| ·杭州高新八路跨线桥状态评估 | 第80-82页 |
| ·石桥立交S8-S12联状态评估 | 第82-85页 |
| 第六章 基于遗传算法的复杂梁桥支座损伤识别 | 第85-103页 |
| ·结构损伤识别方法 | 第85-88页 |
| ·结构损伤识别面临的主要问题 | 第86-88页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第88-92页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第88-89页 |
| ·遗传算法区别于传统搜索方法的特点 | 第89-90页 |
| ·设计 GA的基本步骤 | 第90-92页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第92页 |
| ·基于遗传算法的复杂梁桥支座损伤识别 | 第92-101页 |
| ·建立有限元模型及测点布置 | 第93-95页 |
| ·对支座状态进行编码 | 第95-96页 |
| ·计算各样本的振动特性 | 第96页 |
| ·建立目标函数及适应度评价 | 第96-97页 |
| ·遗传算子的设计 | 第97-98页 |
| ·模拟工况及支座损伤识别结果 | 第98-101页 |
| ·小结 | 第101-103页 |
| 第七章 结论与展望 | 第103-105页 |
| ·本文工作总结 | 第103-104页 |
| ·下一步工作展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-110页 |
| 个人简历 | 第110页 |
| 论文发表或录用情况 | 第110页 |
