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基于GA-BP神经网络的海底腐蚀管道极限承载力研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-19页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·研究现状第10-17页
     ·腐蚀管道评估规范和准则第10-11页
     ·内压作用下的研究进展第11-13页
     ·荷载联合作用下研究进展第13-15页
     ·智能算法在腐蚀管道研究中的应用第15-16页
     ·腐蚀管道可靠性研究第16-17页
   ·本文主要工作第17-19页
2 人工神经网络和遗传算法第19-34页
   ·前言第19页
   ·人工神经网络简介第19-23页
     ·生物神经系统第19-20页
     ·人工神经网络第20-21页
     ·人工神经网络拓扑结构第21-22页
     ·人工神经网络学习算法第22-23页
     ·人工神经网络的特点第23页
   ·BP人工神经网络第23-26页
     ·BP算法第23-24页
     ·BP算法的数学实现第24-26页
     ·BP网络的局限性第26页
   ·遗传算法简介第26-30页
     ·遗传算法的生物学原理第26-27页
     ·遗传算法中的基本概念第27页
     ·遗传算法的基本操作第27-29页
     ·遗传操作的特点第29-30页
   ·GA-BP神经网络第30-33页
     ·GA-BP神经网络实现流程第30-31页
     ·建模步骤第31-33页
   ·小结第33-34页
3 无限长腐蚀海底管道极限承载力研究第34-45页
   ·前言第34页
   ·无限长腐蚀海底管道有限元分析第34-38页
     ·有限元模型第34-35页
     ·材料本构第35-36页
     ·管道材料的失效准则第36-37页
     ·正交计算工况第37-38页
   ·GA-BP神经网络建立第38-42页
     ·确定网络结构第38-39页
     ·数据预处理第39页
     ·GA-BP神经网络的训练第39-41页
     ·GA-BP神经网络模型第41页
     ·误差分析第41-42页
   ·极限承载力影响因素分析第42-44页
     ·现行规范第42-43页
     ·影响因素分析第43-44页
   ·小结第44-45页
4 有限长腐蚀海底管道极限承载力研究第45-56页
   ·前言第45页
   ·有限长腐蚀海底管道有限元分析第45-48页
     ·有限元模型第45-46页
     ·管道材料的本构关系和失效准则第46页
     ·正交计算工况第46-48页
   ·GA-BP神经网络建立第48-51页
     ·网络结构第48页
     ·数据预处理第48页
     ·GA-BP神经网络的训练第48-49页
     ·GA-BP神经网络模型第49-50页
     ·误差分析第50-51页
   ·极限承载力影响因素分析第51-55页
     ·径厚比对极限承载力的影响第52页
     ·腐蚀长度对极限承载力的影响第52-53页
     ·腐蚀深度对极限承载力的影响第53-54页
     ·腐蚀宽度对极限承载力的影响第54-55页
   ·小结第55-56页
5 海底腐蚀管道可靠性研究第56-66页
   ·前言第56页
   ·结构可靠性基本原理第56-60页
     ·结构可靠性第56页
     ·结构的极限状态第56-57页
     ·结构可靠度和结构可靠指标第57-59页
     ·可靠指标的几何意义第59-60页
   ·基于GA-BP神经网络的响应面第60-62页
     ·二次多项式响应面法第60-61页
     ·GA-BP神经网络响应面法第61-62页
     ·最优化方法计算可靠指标第62页
   ·海底腐蚀管道可靠性分析第62-65页
     ·可靠性模型第62-63页
     ·目标可靠水平第63-64页
     ·可靠性分析第64-65页
   ·小结第65-66页
6 结论与展望第66-68页
   ·结论第66页
   ·展望第66-68页
参考文献第68-73页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第73-74页
致谢第74-75页

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