| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·隔震技术国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·隔震技术国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·隔震技术国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·神经网络在土木工程中应用国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| ·课题的来源 | 第14页 |
| ·课题的提出及课题研究的意义 | 第14-15页 |
| ·本课题的研究方法及主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 隔震理论及其结构设计 | 第16-23页 |
| ·隔震结构概述 | 第16-19页 |
| ·隔震结构的基本原理 | 第16页 |
| ·隔震结构减震的动力学原理 | 第16-17页 |
| ·隔震结构减震原理 | 第17-18页 |
| ·隔震装置的分类 | 第18页 |
| ·隔震结构的应用范围 | 第18页 |
| ·隔震结构的优点 | 第18-19页 |
| ·隔震结构设计 | 第19-22页 |
| ·是否采用隔震技术 | 第19-20页 |
| ·分部设计法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 BP和RBF神经网络 | 第23-38页 |
| ·神经网络的基本理论基础 | 第23-28页 |
| ·神经元模型 | 第23-24页 |
| ·神经元的变换函数 | 第24-26页 |
| ·神经网络的分类 | 第26-27页 |
| ·神经网络的基本特点及功能 | 第27-28页 |
| ·BP和RBF神经网络的基本原理 | 第28-36页 |
| ·BP神经网络 | 第28-34页 |
| ·BP神经网络简介 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络算法 | 第29-32页 |
| ·BP算法程序实现流程 | 第32-34页 |
| ·RBF神经网络 | 第34-36页 |
| ·RBF神经网络简介 | 第34页 |
| ·RBF神经网络构成 | 第34页 |
| ·RBF神经网络的学习过程 | 第34-36页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于分类思想隔震初步设计应用研究 | 第38-56页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·BP神经网络的分析研究 | 第38-51页 |
| ·神经网络结构设计 | 第38-41页 |
| ·BP神经网络的传递函数选择 | 第41页 |
| ·BP神经网络的样本集设计 | 第41-47页 |
| ·BP神经网络的MATLAB程序设计 | 第47页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第47-49页 |
| ·BP神经网络的测试 | 第49-51页 |
| ·RBF神经网络的分析研究 | 第51-55页 |
| ·RBF神经网络结构设计 | 第51-52页 |
| ·RBF神经网络的训练 | 第52-53页 |
| ·RBF神经网络的测试 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于直接求解的BP神经网络隔震初步设计系统分析研究 | 第56-64页 |
| ·基于分类思想的隔震初步设计的缺点和改进方法 | 第56-57页 |
| ·基于分类思想的隔震初步设计的缺点 | 第56页 |
| ·基于直接求解的改进方法 | 第56-57页 |
| ·改进后的神经网络研究 | 第57-61页 |
| ·改进后神经网络结构设计 | 第57页 |
| ·改进后神经网络参数预处理 | 第57-61页 |
| ·神经网络BPJ的训练测试 | 第61-62页 |
| ·神经网络BPW的训练测试 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 基于.NET和MATLAB接口隔震初步设计系统研究 | 第64-71页 |
| ·系统开发方法与工具 | 第64页 |
| ·基于ACTIVEX的.NET与MATLAB接口实现方法 | 第64-65页 |
| ·隔震初步设计系统的组成 | 第65-68页 |
| ·结构是否适合隔震设计的判断功能 | 第66-67页 |
| ·神经网络预测功能 | 第67-68页 |
| ·隔震初步设计系统算例 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 1. 结论 | 第71页 |
| 2. 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第77页 |
