| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·斜拉桥发展概况 | 第10-11页 |
| ·既有斜拉桥的使用现状 | 第11-12页 |
| ·混凝土斜拉桥换索施工控制的研究现状 | 第12-13页 |
| ·问题的提出及本文的主要内容 | 第13-15页 |
| ·问题的提出 | 第13-14页 |
| ·本文的主要内容 | 第14-15页 |
| 2 混凝土斜拉桥换索施工控制理论 | 第15-28页 |
| ·概述 | 第15页 |
| ·斜拉桥换索施工控制系统 | 第15-17页 |
| ·斜拉桥换索施工控制原则和方法 | 第17-19页 |
| ·斜拉桥换索施工控制原则 | 第17页 |
| ·斜拉桥换索施工控制方法 | 第17-19页 |
| ·斜拉桥换索施工控制具体内容和量测方法 | 第19-24页 |
| ·主梁标高 | 第19-20页 |
| ·拉索索力 | 第20-23页 |
| ·主梁和索塔应力 | 第23页 |
| ·塔偏位 | 第23-24页 |
| ·斜拉桥换索施工控制影响因素分析 | 第24-25页 |
| ·结构参数 | 第24页 |
| ·施工工艺 | 第24-25页 |
| ·施工监测 | 第25页 |
| ·结构分析计算模型 | 第25页 |
| ·温度变化 | 第25页 |
| ·斜拉桥换索施工控制模拟分析 | 第25-27页 |
| ·正装计算法 | 第25-26页 |
| ·倒装计算法 | 第26页 |
| ·无应力状态法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 斜拉桥换索施工控制参数预测方法 | 第28-36页 |
| ·施工控制参数预测方法 | 第28-30页 |
| ·最小二乘法 | 第28页 |
| ·灰色系统理论法 | 第28-29页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第29页 |
| ·人工神经网络 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络方法 | 第30-33页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·BP神经网络结构 | 第30页 |
| ·BP网络学习过程 | 第30-32页 |
| ·BP网络设计分析 | 第32-33页 |
| ·预测方法的比较分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 斜拉桥换索工程施工控制实例分析 | 第36-64页 |
| ·工程概况 | 第36-40页 |
| ·换索施工控制模型的建立 | 第40-41页 |
| ·理论模拟换索施工对比分析 | 第41-53页 |
| ·换索施工顺序在换索施工过程中对梁塔应力变化的影响分析 | 第41-47页 |
| ·换索数目在换索过程中对梁塔应力变化的影响分析 | 第47-53页 |
| ·斜拉桥换索施工工序和工艺 | 第53-55页 |
| ·斜拉桥施工工序 | 第53-55页 |
| ·斜拉桥换索施工工艺 | 第55页 |
| ·斜拉桥换索施工控制原理 | 第55-57页 |
| ·施工过程控制分析 | 第57-63页 |
| ·主梁线形控制 | 第57-58页 |
| ·索力控制 | 第58-60页 |
| ·应力控制 | 第60-61页 |
| ·主塔偏位控制 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 5 BP神经网络法在斜拉桥换索过程中的预测应用 | 第64-77页 |
| ·概述 | 第64页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第64-67页 |
| ·输入、输出参数的确定 | 第64-66页 |
| ·输入数据的有效性 | 第66页 |
| ·数据的归一化处理 | 第66页 |
| ·隐含层的节点数 | 第66-67页 |
| ·模型的选取 | 第67页 |
| ·BP神经网络控制的计算机实现 | 第67-69页 |
| ·MATLAB语言概述 | 第67-68页 |
| ·BP神经网络预测控制系统设计的MATLAB实现 | 第68-69页 |
| ·施工控制数据处理与结果分析 | 第69-76页 |
| ·样本数据的准备 | 第69-70页 |
| ·数据处理及训练效果分析 | 第70-72页 |
| ·预测结果分析 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |