机制砂混凝土性能研究与优化设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-14页 |
| 1.3 人工神经网络在工程上的发展与应用 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究的主要目的、意义及内容 | 第15-17页 |
| 1.4.1 本文研究目的和意义 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 试验材料及试验方法 | 第17-23页 |
| 2.1 试验流程 | 第17页 |
| 2.2 原材料及基本性能 | 第17-19页 |
| 2.2.1 水泥 | 第17-18页 |
| 2.2.2 粗骨料 | 第18页 |
| 2.2.3 细骨料 | 第18-19页 |
| 2.2.4 减水剂 | 第19页 |
| 2.3 试验方法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 主要试验仪器 | 第19-20页 |
| 2.3.2 试件制作及养护 | 第20页 |
| 2.3.3 混凝土性能测试 | 第20-23页 |
| 第三章 机制砂混凝土的配制及其性能研究 | 第23-43页 |
| 3.1 配合比设计 | 第23-25页 |
| 3.2 正交试验 | 第25-33页 |
| 3.2.1 敏感因素分析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 正交试验方案 | 第26-27页 |
| 3.2.3 试验数据处理 | 第27-32页 |
| 3.2.4 最优配合比试验 | 第32-33页 |
| 3.3 单因素试验 | 第33-42页 |
| 3.3.1 理想取代率 | 第33-35页 |
| 3.3.2 理论计算 | 第35-39页 |
| 3.3.3 试验验证 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 机制砂混凝土的质量控制及优化设计 | 第43-64页 |
| 4.1 人工神经网络与多目标优化 | 第43-47页 |
| 4.1.1 机制砂混凝土配合比 | 第43页 |
| 4.1.2 人工神经网络 | 第43-45页 |
| 4.1.3 多目标优化 | 第45-47页 |
| 4.1.4 基于人工神经网络的多目标优化流程 | 第47页 |
| 4.2 人工神经网络预测 | 第47-57页 |
| 4.2.1 神经网络模型 | 第47-49页 |
| 4.2.2 机制砂混凝土网络模型 | 第49页 |
| 4.2.3 网络训练与网络测试 | 第49-53页 |
| 4.2.4 敏感因素分析 | 第53-57页 |
| 4.3 多目标优化 | 第57-63页 |
| 4.3.1 NSGA-II算法 | 第57-58页 |
| 4.3.2 机制砂混凝土多目标优化模型 | 第58-60页 |
| 4.3.3 多目标优化求解 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64页 |
| 5.2 存在问题 | 第64页 |
| 5.3 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
