预应力管道压浆质量评估试验及应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·预应力混凝土的发展历史回顾 | 第9-10页 |
| ·预应力混凝土结构的优缺点 | 第10-13页 |
| ·后张预应力管道灌浆现状 | 第13-15页 |
| ·预应力管道灌浆质量检测技术的发展 | 第15-16页 |
| ·本文的研究目标和主要内容 | 第16-17页 |
| 2 冲击回波法检测预应力管道压浆质量 | 第17-31页 |
| ·理论基础 | 第17-22页 |
| ·应力波的激发 | 第18-19页 |
| ·应力波的传播 | 第19-22页 |
| ·IE测试一般方法及原理 | 第22-26页 |
| ·结构混凝土厚度和缺陷测试一般原理 | 第23-24页 |
| ·最小可检测缺陷 | 第24-26页 |
| ·预应力管道压浆质量检测原理 | 第26-27页 |
| ·IE信号分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于小波分析和神经网络的压浆质量评价方法 | 第31-51页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第31-41页 |
| ·小波的定义与性质 | 第31-34页 |
| ·连续小波变换 | 第34-37页 |
| ·离散小波变换 | 第37-38页 |
| ·多分辨率分析 | 第38-40页 |
| ·小波包分析 | 第40-41页 |
| ·神经网络理论 | 第41-48页 |
| ·神经网络的基本概念与性质 | 第41-43页 |
| ·神经网络模型 | 第43-45页 |
| ·BP网络的算法及性质 | 第45-48页 |
| ·小波分析与神经网络的联合应用 | 第48-49页 |
| ·小波分析与神经网络联合应用的依据 | 第48页 |
| ·小波分析与神经网络的结合途径 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 试验研究 | 第51-81页 |
| ·模型试验 | 第51-53页 |
| ·数据的小波预处理 | 第53-70页 |
| ·信号降噪 | 第53-60页 |
| ·信号特征值提取 | 第60-70页 |
| ·小波神经网络诊断模型 | 第70-80页 |
| ·网络结构的确定 | 第70-71页 |
| ·网络的训练与测试 | 第71-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 5 工程应用 | 第81-93页 |
| ·现浇预应力混凝土公路桥连续箱梁孔道压浆检测 | 第81-88页 |
| ·现场测试及结果分析 | 第82-86页 |
| ·测点布置 | 第82-83页 |
| ·参数设置 | 第83页 |
| ·结果分析 | 第83-86页 |
| ·基于小波神经网络的管道压浆质量评价 | 第86-88页 |
| ·预制预应力混凝土铁路桥简支T梁孔道压浆检测 | 第88-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 6 结论和展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-103页 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
