| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-24页 |
| ·引言 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-21页 |
| ·桩基承载力确定方法国内外研究现状 | 第10-19页 |
| ·神经网络在桩基承载力中的应用研究现状 | 第19-21页 |
| ·本文的研究目的和研究意义 | 第21-22页 |
| ·本文的研究方法和研究的主要内容 | 第22-23页 |
| ·课题研究预期成果、难点及创新之处 | 第23-24页 |
| 第2章 单桩极限承载力影响因素的分析 | 第24-50页 |
| ·钻孔灌注桩单桩承载性状分析比较 | 第24-25页 |
| ·钻孔灌注桩单桩竖向极限承载力的影响因素 | 第25-32页 |
| ·桩侧阻力发挥的影响因素 | 第26-30页 |
| ·影响桩端阻力发挥的因素 | 第30-32页 |
| ·层次分析法中影响因素的权重分析 | 第32-48页 |
| ·层次分析法简介 | 第32-33页 |
| ·层次分析法的步骤及问题的解决 | 第33-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第3章 基于BP神经网络的基桩承载力预测 | 第50-70页 |
| ·人工神经网络的定义及编译工具MATLAB的简介 | 第50-51页 |
| ·人工神经网络的定义 | 第50页 |
| ·编译工具MATLAB | 第50-51页 |
| ·BP神经网络的基本概念 | 第51-55页 |
| ·BP神经网络的基本内涵 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络的基本结构 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络的转移函数及学习过程 | 第53-55页 |
| ·神经网络模型的设计 | 第55-61页 |
| ·样本数据的搜集和预处理 | 第56-57页 |
| ·网络结构的确定 | 第57-60页 |
| ·神经网络的训练 | 第60-61页 |
| ·钻孔灌注桩基桩承载力的BP神经网络预测模型设计 | 第61-69页 |
| ·预测模型的网络结构 | 第61-65页 |
| ·训练算法的确定及学习函数要求 | 第65-67页 |
| ·钻孔灌注桩承载力预测训练模型的程序编制 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 网络模型的效果预测及钻孔灌注桩承载特性分析 | 第70-87页 |
| ·预测模型的训练效果分析 | 第70-79页 |
| ·基于六个桩土参数的预测模型的训练效果分析 | 第70-78页 |
| ·基于九个桩土参数的预测模型的训练效果分析 | 第78-79页 |
| ·桩土参数对钻孔灌注桩承载特性的影响分析 | 第79-85页 |
| ·桩的几何尺寸对承载力的影响 | 第80-82页 |
| ·桩身混凝土等级对承载力的影响 | 第82页 |
| ·桩端土性对承载力的影响 | 第82-83页 |
| ·桩侧土性对承载力的影响 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第5章 预测模型软件的图形用户界面设计 | 第87-92页 |
| ·MATLAB语言及设计GUI的方法 | 第87-88页 |
| ·软件的设计和功能实现 | 第88-91页 |
| ·图形界面窗口总布局的设计 | 第88-90页 |
| ·界面功能的实现 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第6章 结论与展望 | 第92-95页 |
| ·结论 | 第92-93页 |
| ·展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |