基于人工神经网络的桥梁结构有限元模型修正研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·有限元模型修正概述 | 第10-12页 |
| ·基于动力的有限元模型修正 | 第10-11页 |
| ·基于静力的有限元模型修正 | 第11-12页 |
| ·人工智能算法在模型修正中的应用 | 第12-13页 |
| ·有限元模型修正的一般过程 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 BP神经网络原理与设计 | 第15-23页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第15-18页 |
| ·BP网络学习过程的实现步骤 | 第18-20页 |
| ·BP神经网络结构设计 | 第20-21页 |
| ·BP神经网络的不足 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 BP网络结构与初始权、阀值优化 | 第23-43页 |
| ·传统遗传算法优化BP网络 | 第23-29页 |
| ·传统遗传算法简要介绍 | 第23页 |
| ·传统遗传算法的实现步骤 | 第23-28页 |
| ·传统遗传算法优化BP网络 | 第28-29页 |
| ·递阶遗传算法优化BP网络 | 第29-37页 |
| ·递阶遗传算法简介 | 第29页 |
| ·递阶遗传算法结构及编码 | 第29-31页 |
| ·递阶遗传算法优化BP网络 | 第31-33页 |
| ·基于MTALAB平台算法实现 | 第33-37页 |
| ·算例一及结果分析 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 BP网络训练样本优化 | 第43-52页 |
| ·均匀设计方法 | 第43-44页 |
| ·基于MATLAB的均匀设计程序 | 第44-47页 |
| ·算例二及结果分析 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 优化BP神经网络在模型修正中的应用 | 第52-68页 |
| ·大城西黄河大桥监控概况 | 第52-55页 |
| ·桥梁介绍 | 第52-53页 |
| ·主要技术参数 | 第53-54页 |
| ·线形测点布置 | 第54-55页 |
| ·监控结果对比及误差分析 | 第55-56页 |
| ·实桥有限元模型修正 | 第56-67页 |
| ·初始有限元模型的建立 | 第56-57页 |
| ·修正参数选取及灵敏度分析 | 第57-62页 |
| ·确定修正参数取值范围 | 第62-63页 |
| ·基于均匀设计的实桥模型修正 | 第63-66页 |
| ·模型修正结果 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的科研成果 | 第73页 |
