| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstracts | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 前言 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 桥梁施工风险分析的国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 立交桥梁施工风险的基本理论研究 | 第20-34页 |
| 2.1 立交桥梁施工风险分析的基本概念 | 第20-21页 |
| 2.1.1 风险的基本概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 风险分析框架 | 第21页 |
| 2.2 立交桥梁施工风险识别的基本理论 | 第21-24页 |
| 2.2.1 风险识别概述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 风险识别的特点 | 第22-23页 |
| 2.2.3 风险识别的步骤 | 第23-24页 |
| 2.3 立交桥梁施工的风险估计 | 第24-28页 |
| 2.3.1 风险估计的概念 | 第24-25页 |
| 2.3.2 施工过程的概率估计和后果估计 | 第25-28页 |
| 2.4 立交桥梁施工的风险评价 | 第28-32页 |
| 2.4.1 风险评价的含义 | 第28页 |
| 2.4.2 风险等级的划分 | 第28-29页 |
| 2.4.3 风险可接受准则 | 第29-30页 |
| 2.4.4 风险评价方法简介 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 工程概况和评价方法介绍 | 第34-46页 |
| 3.1 京津塘分离式立交工程概况 | 第34-38页 |
| 3.1.1 工程概况 | 第34-35页 |
| 3.1.2 工程条件 | 第35-36页 |
| 3.1.3 跨点说明及结构概况 | 第36-38页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第38-44页 |
| 3.2.1 人工神经网络综述 | 第38-40页 |
| 3.2.2 BP神经网络基本原理 | 第40-41页 |
| 3.2.3 BP神经网络算法 | 第41-43页 |
| 3.2.4 BP神经网络算法流程 | 第43-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 施工过程中风险源识别与评价指标选取 | 第46-58页 |
| 4.1 立交桥梁施工的风险类型 | 第46-47页 |
| 4.2 立交桥梁施工过程整体风险源识别 | 第47-50页 |
| 4.2.1 风险识别的必要性 | 第47页 |
| 4.2.2 施工过程整体风险因素的识别 | 第47-50页 |
| 4.3 上部结构施工质量控制的风险识别及评价指标的选取 | 第50-56页 |
| 4.3.1 施工质量控制中的风险 | 第50-53页 |
| 4.3.2 施工质量控制的主要影响因素 | 第53-55页 |
| 4.3.3 施工线形风险评价指标的选取 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 立交桥梁施工风险评价研究的应用 | 第58-66页 |
| 5.1 BP神经网络模型的建立 | 第58-59页 |
| 5.2 BP神经网络的训练 | 第59-61页 |
| 5.2.1 原始数据的选择 | 第59-60页 |
| 5.2.2 数据归一化 | 第60页 |
| 5.2.3 神经网络程序的编制 | 第60-61页 |
| 5.3 神经网络的评价结果分析 | 第61-64页 |
| 5.4 评价结论 | 第64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 主要研究工作 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录 | 第73页 |