| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-26页 |
| 1.1 矩形钢管混凝土柱简介 | 第8-17页 |
| 1.1.1 矩形钢管混凝土柱的特点 | 第8-11页 |
| 1.1.2 矩形钢管混凝土柱承载力计算理论 | 第11-14页 |
| 1.1.3 矩形钢管混凝土柱的工程应用 | 第14-17页 |
| 1.2 人工神经网络 | 第17-24页 |
| 1.2.1 神经网络的数学模型 | 第18-19页 |
| 1.2.2 神经网络的基本特点 | 第19-21页 |
| 1.2.3 神经网络的分类 | 第21-22页 |
| 1.2.4 神经网络在结构工程中的应用 | 第22-24页 |
| 1.3 课题研究目的和意义 | 第24-25页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第25-26页 |
| 第二章 矩形钢管混凝土柱承载力的计算方法 | 第26-38页 |
| 2.1 理论公式计算方法 | 第26-33页 |
| 2.1.1 统一理论 | 第26-27页 |
| 2.1.2 拟钢理论 | 第27-31页 |
| 2.1.3 叠加理论 | 第31-33页 |
| 2.2 非线性有限元分析方法 | 第33-34页 |
| 2.3 神经网络算法 | 第34-38页 |
| 2.3.1 问题的提出 | 第34-35页 |
| 2.3.2 BP 神经网络算法 | 第35-38页 |
| 第三章 基于神经网络的矩形钢管混凝土柱轴压性能研究 | 第38-59页 |
| 3.1 轴压矩形钢管混凝土柱非线性有限元分析 | 第38-47页 |
| 3.1.1 构件基本参数 | 第38-39页 |
| 3.1.2 有限元模型的建立 | 第39-41页 |
| 3.1.3 有限元分析结果 | 第41-47页 |
| 3.2 矩形钢管混凝土柱轴压承载力的神经网络计算 | 第47-58页 |
| 3.2.1 BP 神经网络模型的建立 | 第47页 |
| 3.2.2 网络模型的训练和学习 | 第47-56页 |
| 3.2.3 网络性能评定 | 第56-57页 |
| 3.2.4 神经网络与理论公式及有限元结果对比 | 第57-58页 |
| 3.3 本章结论 | 第58-59页 |
| 第四章 基于神经网络的矩形钢管混凝土柱压弯性能研究 | 第59-76页 |
| 4.1 偏压矩形钢管混凝土柱非线性有限元分析 | 第59-67页 |
| 4.1.1 构件基本参数 | 第59-60页 |
| 4.1.2 有限元模型的建立 | 第60-61页 |
| 4.1.3 有限元分析结果 | 第61-67页 |
| 4.2 矩形钢管混凝土柱偏压承载力的神经网络计算 | 第67-74页 |
| 4.2.1 BP 神经网络模型的建立 | 第67-68页 |
| 4.2.2 网络模型的训练和学习 | 第68-73页 |
| 4.2.3 网络性能评定 | 第73页 |
| 4.2.4 神经网络与理论公式及有限元结果对比 | 第73-74页 |
| 4.3 本章结论 | 第74-76页 |
| 第五章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 结论 | 第76-77页 |
| 5.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |