| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·斜拉桥的发展和换索问题 | 第9-16页 |
| ·斜拉桥发展和使用现状 | 第9-10页 |
| ·斜拉桥换索的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·斜拉桥换索现状 | 第11-16页 |
| ·常规换索计算方法的不足 | 第16页 |
| ·人工神经网络研究现状及其应用 | 第16-20页 |
| ·人工神经网络发展及研究现状 | 第16-18页 |
| ·人工神经网络在土木工程中的应用 | 第18-20页 |
| ·研究内容与方法 | 第20-21页 |
| ·研究的主要创新点 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 斜拉桥换索基本理论 | 第23-41页 |
| ·斜拉桥换索及调索原因分析 | 第23-26页 |
| ·换索原因分析 | 第23-25页 |
| ·调索原因分析 | 第25-26页 |
| ·斜拉桥换索理论 | 第26-39页 |
| ·斜拉桥结构特点 | 第26-29页 |
| ·换索及调索的目的和任务 | 第29-30页 |
| ·换索优化设计 | 第30-35页 |
| ·换索工程施工 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 人工神经网络基本原理 | 第41-55页 |
| ·人工神经网络(ANN)概述 | 第41-42页 |
| ·人工神经网络基本概念 | 第42-48页 |
| ·人工神经元模型 | 第42-43页 |
| ·激活转移函数 | 第43-45页 |
| ·神经元网络模型结构 | 第45-47页 |
| ·神经网络类型 | 第47页 |
| ·神经网络工作方式 | 第47-48页 |
| ·神经网络BP(Back-Propagation)算法 | 第48-54页 |
| ·BP网络结构 | 第48页 |
| ·BP算法的数学描述 | 第48-51页 |
| ·BP算法实现的基本步骤 | 第51-53页 |
| ·BP算法的不足和改进 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 BP人工神经网络在斜拉桥换索中的应用 | 第55-69页 |
| ·BP神经网络的计算机实现 | 第55页 |
| ·BP神经网络设计 | 第55-60页 |
| ·土木工程问题的神经网络求解方法 | 第55-56页 |
| ·BP神经网络设计的内容及步骤 | 第56-58页 |
| ·数据前后处理 | 第58-60页 |
| ·神经网络在索力测量中的应用 | 第60-62页 |
| ·概述 | 第60-61页 |
| ·网络模型设计 | 第61-62页 |
| ·神经网络在换索调索施工控制中的应用 | 第62-64页 |
| ·概述 | 第62-63页 |
| ·网络模型设计 | 第63-64页 |
| ·合理换索工序及施工张拉力的确定 | 第64-68页 |
| ·换索施工顺序的确定 | 第64-65页 |
| ·施工张拉力的确定 | 第65-66页 |
| ·BP神经网络在斜拉桥换索施工张拉力确定中的应用 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 应用实例分析 | 第69-85页 |
| ·实桥计算模型的建立 | 第69-70页 |
| ·工程背景 | 第69页 |
| ·计算模型的建立 | 第69-70页 |
| ·神经网络在换索调索施工控制中的应用实现 | 第70-76页 |
| ·学习样本和检验样本的提取 | 第70-73页 |
| ·网络应用实现 | 第73-76页 |
| ·神经网络在索力测量中应用的实现 | 第76-83页 |
| ·学习样本和检验样本的提取 | 第76-80页 |
| ·网络应用实现 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第六章 结论及展望 | 第85-87页 |
| ·主要结沦 | 第85页 |
| ·进一步研究的建议 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第91页 |