| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·文献综述 | 第13-18页 |
| ·建筑物结构常用加固方法 | 第13-14页 |
| ·新老混凝土粘结性能的相关研究 | 第14-17页 |
| ·钢纤维水泥砂浆加固技术的相关研究 | 第17-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 第2章 钢纤维水泥砂浆与混凝土粘结的剪切性能试验研究 | 第20-39页 |
| ·试验设计 | 第20-24页 |
| ·试验原材料及相关配合比 | 第20-21页 |
| ·试件制作 | 第21-22页 |
| ·粘结面处理 | 第22页 |
| ·参数设计 | 第22-23页 |
| ·试验方法 | 第23-24页 |
| ·试验结果 | 第24-27页 |
| ·试验现象 | 第27-28页 |
| ·试验分析 | 第28-35页 |
| ·界面处理类型对粘结面剪切强度的影响 | 第28-31页 |
| ·钢纤维水泥砂浆强度对界面粘结的影响 | 第31-32页 |
| ·老混凝土强度对界面粘结的影响 | 第32-33页 |
| ·钢纤维水泥砂浆强度和界面处理对剪切强度的显著性分析 | 第33-35页 |
| ·混凝土强度和界面处理类型对剪切强度影响的显著性分析 | 第35页 |
| ·剪切强度公式拟合 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 钢纤维水泥砂浆与混凝土钻芯拉拔试验研究 | 第39-55页 |
| ·试验设计 | 第39-42页 |
| ·试验材料 | 第39-40页 |
| ·试验方法 | 第40-41页 |
| ·试件制作 | 第41-42页 |
| ·试验方案 | 第42页 |
| ·试验结果 | 第42-45页 |
| ·界面剂对粘结界面钻芯拉拔强度的影响分析 | 第45-48页 |
| ·粘结界面钻拉强度的影响因素极差分析 | 第48-50页 |
| ·界面剂与钢纤维水泥砂浆强度对钻拉强度影响的极差分析 | 第48-49页 |
| ·界面剂与混凝土强度对钻拉强度影响的极差分析 | 第49-50页 |
| ·粘结界面钻拉强度的影响因素方差分析 | 第50-52页 |
| ·界面剂与钢纤维水泥砂浆强度对钻拉强度影响的方差分析 | 第51页 |
| ·界面剂与混凝土强度对钻拉强度影响的方差分析 | 第51-52页 |
| ·粘结界面钻芯拉拔强度与双面剪切强度间换算关系探讨 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 双面剪切强度及钻芯拉拔强度ＢＰ神经网络预测模型 | 第55-72页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第55-61页 |
| ·人工神经元 | 第55-57页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第57-58页 |
| ·BP 网络学习 | 第58-61页 |
| ·双面剪切强度BP 神经网络预测模型的建立及实现 | 第61-67页 |
| ·BP 神经网络预测模型建立步骤 | 第61页 |
| ·BP 神经网络结构设计 | 第61-62页 |
| ·基于Matlab 的BP 预测网络生成及初始化 | 第62-63页 |
| ·BP 网络训练及仿真 | 第63-67页 |
| ·钻芯拉拔强度BP 神经网络预测模型的建立及实现 | 第67-70页 |
| ·钻芯拉拔强度BP 神经网络预测模型的建立 | 第67-68页 |
| ·钻芯拉拔强度BP 神经网络预测模型的训练及仿真 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 结论 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第80-81页 |
| 附录 B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
