基于人工神经网络的混凝土抗冻性预测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·混凝土冻融理论概述 | 第10-15页 |
| ·混凝土冻融机理 | 第10-11页 |
| ·混凝土冻融试验方法及评价指标 | 第11-13页 |
| ·混凝土抗冻性影响因素 | 第13-15页 |
| ·混凝土抗冻性预测研究概况 | 第15-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18-19页 |
| 2 人工神经网络 | 第19-36页 |
| ·人工神经网络简介 | 第19-26页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第19页 |
| ·BP 神经网络 | 第19-23页 |
| ·RBF 神经网络 | 第23-25页 |
| ·RBF 网络与BP 网络的比较 | 第25-26页 |
| ·神经网络的MATLAB 实现 | 第26-36页 |
| ·神经网络的设计要点 | 第26-28页 |
| ·BP 网络设计程序 | 第28-32页 |
| ·RBF 网络设计程序 | 第32-36页 |
| 3 普通混凝土抗冻性预测 | 第36-54页 |
| ·普通混凝土相对动弹性模量预测 | 第36-42页 |
| ·BP 网络预测模型 | 第37-41页 |
| ·网络性能评价 | 第41-42页 |
| ·普通混凝土质量损失预测模型 | 第42-48页 |
| ·BP 网络预测模型 | 第43-45页 |
| ·RBF 网络预测模型 | 第45-47页 |
| ·网络性能评价 | 第47-48页 |
| ·普通混凝土抗压强度预测 | 第48-52页 |
| ·BP 网络预测模型 | 第49-51页 |
| ·RBF 网络预测模型 | 第51-52页 |
| ·网络性能评价 | 第52页 |
| ·神经网络预测普通混凝土抗冻性综合评价 | 第52-54页 |
| 4 引气混凝土抗冻性预测模型 | 第54-69页 |
| ·引气混凝土抗冻性简介 | 第54-55页 |
| ·引气混凝土相对动弹性模量预测 | 第55-59页 |
| ·BP 网络预测模型 | 第56-57页 |
| ·RBF 网络预测模型 | 第57-58页 |
| ·网络性能评价 | 第58-59页 |
| ·引气混凝土质量损失预测 | 第59-63页 |
| ·BP 网络预测模型 | 第60-61页 |
| ·RBF 网络预测模型 | 第61-62页 |
| ·网络性能评价 | 第62-63页 |
| ·引气混凝土立方体抗压强度预测 | 第63-67页 |
| ·BP 网络预测模型 | 第64-65页 |
| ·RBF 网络预测模型 | 第65-66页 |
| ·网络性能评价 | 第66-67页 |
| ·神经网络预测引气混凝土抗冻性综合评价 | 第67-69页 |
| 5 现场环境下混凝土抗冻性预测 | 第69-75页 |
| ·室内外混凝土抗冻性的差异 | 第69-70页 |
| ·现场环境下混凝土抗冻性预测模型 | 第70-73页 |
| ·输入输出向量的确定 | 第70-71页 |
| ·模型的建立过程 | 第71-73页 |
| ·混凝土抗冻性预测模型的应用 | 第73-75页 |
| ·抗冻性预测模型的工作过程 | 第73-74页 |
| ·抗冻耐久性研究数据库 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 在学研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
