| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·结构可靠度理论的演变和发展 | 第8-10页 |
| ·结构可靠度的基本概念 | 第10-12页 |
| ·结构可靠度计算常见方法 | 第12-16页 |
| ·Monte Carlo 抽样法 | 第12-13页 |
| ·一次二阶矩方法 | 第13-15页 |
| ·高次高阶矩方法 | 第15-16页 |
| ·其它方法 | 第16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 结构可靠度的矩法 | 第18-34页 |
| ·研究背景 | 第18页 |
| ·最佳平方逼近法 | 第18-21页 |
| ·最大熵方法 | 第21-23页 |
| ·皮尔逊（PEARSON）系统 | 第23-25页 |
| ·计算实例 | 第25-31页 |
| ·本章小结 | 第31-34页 |
| 第三章 基于智能最优的结构可靠度计算方法 | 第34-52页 |
| ·研究背景介绍 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络概述 | 第35-40页 |
| ·人工神经网络概念 | 第35页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第35-36页 |
| ·神经网络的结构 | 第36-38页 |
| ·神经网络的特性 | 第38-39页 |
| ·BP 算法 | 第39-40页 |
| ·遗传算法 | 第40-42页 |
| ·遗传算法简介 | 第40页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的特点 | 第41-42页 |
| ·遗传算法的构成要素 | 第42页 |
| ·基于人工神经网络的结构可靠度计算 | 第42-49页 |
| ·基于人工神经网络的Monte Carlo 方法 | 第43-45页 |
| ·基于人工神经网络的一次二阶矩方法 | 第45-47页 |
| ·基于人工神经网络的二次二阶矩方法 | 第47-49页 |
| ·基于遗传算法的结构可靠度分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于多响应面法和设计验算点法的地下洞室工程可靠度分析 | 第52-62页 |
| ·问题的研究背景 | 第52页 |
| ·结构可靠度分析的多响应面方法 | 第52-56页 |
| ·结构可靠度分析的响应面法 | 第52-55页 |
| ·多响应面法 | 第55页 |
| ·响应函数的选择 | 第55-56页 |
| ·结构可靠度分析的设计验算点法 | 第56-57页 |
| ·JC 法的迭代过程 | 第56页 |
| ·设计验算点法 | 第56-57页 |
| ·工程实例 | 第57-61页 |
| ·工程概况 | 第57页 |
| ·计算模型 | 第57-58页 |
| ·成果分析 | 第58-61页 |
| ·结论与讨论 | 第61-62页 |
| 第五章 不同因素对结构可靠度影响的判断 | 第62-68页 |
| ·问题的研究背景 | 第62页 |
| ·灰色关联度分析原理 | 第62-63页 |
| ·绝对关联度ε0_i的确定 | 第62-63页 |
| ·相对关联度γ0_i的确定 | 第63页 |
| ·综合关联度ρ0_i的确定 | 第63页 |
| ·实例 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论和展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第75页 |