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漫湾水电站砼重力坝运行状态分析

第一章 绪论第1-23页
   ·研究的目的和意义第9-12页
   ·位移反分析法回顾及进展第12-18页
     ·位移反分析法发展概况第13-15页
     ·位移反分析法的计算方法第15-18页
   ·神经网络时间序列预测研究现状及其评述第18-21页
   ·本文的主要研究内容第21-23页
第二章 漫湾水电站大坝观测资料分析第23-50页
   ·前言第23页
   ·漫湾水电站工程概况第23-26页
   ·大坝安全监测系统第26-27页
   ·监测数据的检验、处理和解释第27-29页
     ·数据的可靠性检验第27-29页
     ·观测序列波动性和误差处理第29页
     ·基准值的选择第29页
   ·观测资料分析第29-49页
     ·变形观测资料分析第30-35页
     ·渗流资料分析第35-39页
     ·大坝内部观测资料分析第39-49页
   ·本章小结第49-50页
第三章 位移反分析理论及方法第50-73页
   ·前言第50页
   ·数学物理反问题理论简介第50-59页
     ·数学物理反问题的一般提法第51-52页
     ·数学物理反问题求解第52-55页
     ·反演方法的评价第55-59页
   ·有限元位移反分析法第59-66页
     ·有限元位移反分析法的基本方法第59-61页
     ·最优化理论在位移反分析中的应用第61-62页
     ·反分析中常用的优化方法第62-63页
     ·确定性搜索方法第63-66页
   ·考虑先验信息的反分析模型第66-71页
     ·问题提出及计算模型的建立第66-69页
     ·计算步骤及程序框图第69-71页
     ·程序设计与实现第71页
   ·位移反分析结果的检验与评价第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第四章 漫湾水电站大坝砼力学参数反演分析第73-88页
   ·前言第73页
   ·漫湾水电站大坝砼掺合料特点第73-74页
   ·12号坝段砼力学参数反演分析第74-86页
     ·有限元建模第74-77页
     ·12号坝段砼力学参数反分析计算第77-85页
     ·反分析结果检验及评价第85-86页
   ·本章小节第86-88页
第五章 基于神经网络的砼力学参数预测分析第88-99页
   ·前言第88页
   ·神经网络理论简介第88-94页
     ·人工神经网络的发展简史第88-90页
     ·人工神经元第90-91页
     ·多层前馈人工神经网络第91-94页
   ·基于神经网络的非线性时间序列预测模型第94-97页
     ·预测模型网络结构第94-95页
     ·预测模型的全局优化训练算法第95-96页
     ·参数预测分析模块程序设计与实现第96-97页
   ·大坝砼力学参数预测分析第97-98页
   ·本章小节第98-99页
第六章 漫湾水电站砼重力坝运行状态分析系统第99-108页
   ·前言第99页
   ·ANSYS二次开发工具简介第99-102页
     ·参数化程序设计语言(APDL)第100-101页
     ·用户界面设计语言(UIDL)第101页
     ·用户程序特性(UPFs)第101-102页
     ·ANSYS数据接口第102页
   ·大坝运行状态分析系统总体功能设计第102-105页
     ·荷载效应分析模块第103-104页
     ·参数反演分析模块第104-105页
     ·参数预测分析模块第105页
     ·运行状态分析模块第105页
   ·软件运行第105-108页
第七章 大坝运行状态综合评述第108-123页
   ·前言第108页
   ·大坝运行状态综合评述第108-122页
     ·坝基运行状态第108-109页
     ·坝体运行状态第109-110页
     ·大坝砼力学参数综合分析及大坝多年运行状态分析第110-122页
   ·结论及建议第122-123页
第八章 结论与展望第123-125页
   ·论文总结第123页
   ·展望第123-125页
致谢第125-126页
参考文献第126-131页
附录A(1990~1994年坝体典型时间温度场分布图)第131-133页
附录B(12号坝段观测仪器布置图)第133-134页
附录C(大坝砼抗压弹模及应力松弛系数)第134-136页
附录D(攻读硕士期间发表的论文)第136页

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