| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 粗骨料对混凝土耐久性的影响 | 第11-13页 |
| 1.2.2 神经网络在混凝土中的应用 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容及关键问题 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 关键问题 | 第15-17页 |
| 第二章 神经网络基本原理 | 第17-24页 |
| 2.1 人工神经网络简介 | 第17-19页 |
| 2.1.1 人工神经元模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 人工神经网络的特征 | 第18页 |
| 2.1.3 人工神经网络的学习方式 | 第18-19页 |
| 2.1.4 人工神经网络的应用 | 第19页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第19-24页 |
| 2.2.1 BP神经网络的思想 | 第19-20页 |
| 2.2.2 BP神经网络模型结构 | 第20页 |
| 2.2.3 BP网络模型主要计算公式 | 第20-21页 |
| 2.2.4 BP网络的局限 | 第21-22页 |
| 2.2.5 改进的BP算法 | 第22-24页 |
| 第三章 骨料对混凝土耐久性的试验研究 | 第24-38页 |
| 3.1 试验原材料 | 第24-26页 |
| 3.2 试验方案 | 第26-28页 |
| 3.2.1 配合比设计 | 第27页 |
| 3.2.2 试验仪器设备 | 第27页 |
| 3.2.3 试验方法 | 第27-28页 |
| 3.3 试验结果分析 | 第28-36页 |
| 3.3.1 骨料粒径对不同水灰比混凝土耐久性的影响 | 第28-32页 |
| 3.3.1.1 抗渗试验结果分析 | 第28-30页 |
| 3.3.1.2 抗冻试验结果分析 | 第30-31页 |
| 3.3.1.3 抗碳化试验结果分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 骨料品种对不同水灰比混凝土耐久性的影响 | 第32-36页 |
| 3.3.2.1 抗渗试验结果分析 | 第33-34页 |
| 3.3.2.2 抗冻试验结果分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2.3 抗碳化试验结果分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于BP神经网络的粗骨料对混凝土耐久性影响的预测模型 | 第38-62页 |
| 4.1 MATLAB神经网络工具箱简介 | 第38页 |
| 4.2 BP网络模型设计 | 第38-42页 |
| 4.2.1 收集样本数据 | 第38页 |
| 4.2.2 数据归一化处理 | 第38-39页 |
| 4.2.3 网络结构的确定 | 第39-40页 |
| 4.2.4 网络激活函数 | 第40页 |
| 4.2.5 训练函数的选取 | 第40页 |
| 4.2.6 网络权值初始化 | 第40-41页 |
| 4.2.7 学习速率 | 第41页 |
| 4.2.8 期望误差的选取 | 第41页 |
| 4.2.9 网络的训练与测试 | 第41页 |
| 4.2.10网络性能函数的选取 | 第41-42页 |
| 4.3 粗骨料对混凝土耐久性影响的预测模型 | 第42-61页 |
| 4.3.1 混凝土抗渗性预测模型 | 第42-50页 |
| 4.3.1.1 模型的建立 | 第42-47页 |
| 4.3.1.2 预测结果分析 | 第47-50页 |
| 4.3.2 混凝土抗冻性预测模型 | 第50-55页 |
| 4.3.2.1 模型的建立 | 第50-52页 |
| 4.3.2.2 预测结果分析 | 第52-55页 |
| 4.3.3 混凝土抗碳化性预测模型 | 第55-61页 |
| 4.3.3.1 模型的建立 | 第55-58页 |
| 4.3.3.2 预测结果分析 | 第58-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 神经网络预测模型在工程实例中的应用 | 第62-71页 |
| 5.1 混凝土抗渗性预测模型在工程实例中的应用 | 第62-66页 |
| 5.1.1 原材料简介 | 第63-64页 |
| 5.1.2 配合比设计 | 第64页 |
| 5.1.3 试验方法与试验结果 | 第64页 |
| 5.1.4 运用已建立的抗渗性预测模型预测工程数据 | 第64-66页 |
| 5.2 混凝土抗冻性预测模型在工程实例中的应用 | 第66-69页 |
| 5.2.1 原材料简介 | 第66-68页 |
| 5.2.2 配合比设计 | 第68页 |
| 5.2.3 试验方法与试验结果 | 第68页 |
| 5.2.4 运用已建立的抗冻性预测模型预测工程数据 | 第68-69页 |
| 5.3 预测误差分析 | 第69-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简历及已发表的学术论文 | 第78页 |
