基于模糊神经网络的钢管混凝土拱桥安全性评价方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·桥梁安全性评价的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·钢管混凝土拱桥安全性评价的现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究工作的思路和主要内容 | 第12-15页 |
| 第二章 桥梁安全性评价的现状与评述 | 第15-31页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·安全性评价的内涵 | 第17-21页 |
| ·评价的内容 | 第18-19页 |
| ·评价的过程 | 第19-21页 |
| ·安全性的影响因素 | 第21-25页 |
| ·承载力因素 | 第21-23页 |
| ·结构损伤 | 第23-24页 |
| ·缺损状况 | 第24-25页 |
| ·现有的安全性评价方法 | 第25-29页 |
| ·外观检查评定法 | 第25-26页 |
| ·理论计算分析评定法 | 第26页 |
| ·荷载试验评定法 | 第26-27页 |
| ·专家或专家系统评定法 | 第27-28页 |
| ·结构可靠度评定方法 | 第28-29页 |
| ·发展趋势及智能评价方法 | 第29-31页 |
| 第三章 模糊理论与神经网络技术基础 | 第31-41页 |
| ·模糊理论 | 第31-33页 |
| ·模糊集合 | 第31-32页 |
| ·隶属度的确定 | 第32-33页 |
| ·人工神经网络 | 第33-39页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第33-34页 |
| ·神经元 | 第34-35页 |
| ·BP神经网络 | 第35-36页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第36-39页 |
| ·模糊神经网络 | 第39-41页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第39-41页 |
| 第四章 钢管混凝土拱桥安全性智能评价方法 | 第41-55页 |
| ·评价模型的建立 | 第41-42页 |
| ·评价指标体系的建立 | 第42-49页 |
| ·各因素评价指标的确定 | 第43-46页 |
| ·评价等级的含义 | 第46-47页 |
| ·评价指标的分级标准 | 第47-49页 |
| ·模糊神经网络的设计 | 第49-55页 |
| ·知识的表达 | 第49页 |
| ·输入知识的模糊化 | 第49-51页 |
| ·输出知识的反模糊化 | 第51页 |
| ·BP网络的设计 | 第51-53页 |
| ·学习样本的生成 | 第53-55页 |
| 第五章 武汉市晴川桥安全性评价实例 | 第55-73页 |
| ·安全性评价的总体流程 | 第55-56页 |
| ·外观缺损状况的模糊综合评价 | 第56-63页 |
| ·层次分析法(AHP)的基本思想 | 第57-59页 |
| ·权重调查与整理结果 | 第59-62页 |
| ·模糊综合评价 | 第62-63页 |
| ·结构损伤模糊评价 | 第63-65页 |
| ·安全性模糊神经网络评价 | 第65-72页 |
| ·样本集的生成 | 第66-67页 |
| ·样本集的模糊化 | 第67-70页 |
| ·模糊神经网络的训练 | 第70-71页 |
| ·评价结论 | 第71-72页 |
| ·评价系统的软件实现 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
