| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·论文的选题，研究意义和目的 | 第8页 |
| ·斜拉桥的概述 | 第8-12页 |
| ·斜拉桥的历史 | 第8-10页 |
| ·斜拉桥的分类及特点 | 第10-11页 |
| ·斜拉桥的现状及前景 | 第11-12页 |
| ·外界温度对桥梁结构的影响 | 第12-15页 |
| ·温度对桥梁的影响 | 第12页 |
| ·国内外对温度影响的研究 | 第12-15页 |
| ·人工神经网络的发展概况 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络发展的历史及现状 | 第15-16页 |
| ·神经网络研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 第2章 温度效应基本理论 | 第18-32页 |
| ·热传导基本理论 | 第18-21页 |
| ·导热微分方程 | 第18-20页 |
| ·边界条件 | 第20-21页 |
| ·初始条件 | 第21页 |
| ·有限元求解理论 | 第21-23页 |
| ·温度荷载的形成，分类与特点 | 第23-25页 |
| ·温度分布与温度荷载的特点 | 第23-24页 |
| ·混凝土温度荷载的特点及分类 | 第24-25页 |
| ·国内外设计标准中有关温度荷载的规定 | 第25-31页 |
| ·混凝土的热物理性能 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 斜拉桥温度效应分析 | 第32-49页 |
| ·背景工程介绍 | 第32-36页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·铁锣坪大桥技术参数 | 第32-36页 |
| ·有限元分析模型 | 第36-39页 |
| ·公路桥梁结构设计系统 GQJS简介 | 第37页 |
| ·模型的建立 | 第37-39页 |
| ·季节性温差效应计算 | 第39-42页 |
| ·日照温差效应计算 | 第42-45页 |
| ·骤然降温效应计算 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于神经网络在斜拉桥施工过程中索力温度修正值的预测方法 | 第49-66页 |
| ·神经网络 | 第49页 |
| ·人工神经网络的基本模型及其功能 | 第49-50页 |
| ·基于神经网络的预测 | 第50-52页 |
| ·RBF神经网络 | 第52-57页 |
| ·径向基函数 | 第53页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第53-55页 |
| ·RBF网络学习算法 | 第55-57页 |
| ·RBF网络的神经网络工具箱函数 | 第57页 |
| ·MATLAB软件介绍 | 第57-59页 |
| ·施工中索力温度修正值的预测 | 第59-65页 |
| ·样本数据的采集 | 第59页 |
| ·输入样本的选取 | 第59-61页 |
| ·网络训练及预测结果分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·本文主要研究成果 | 第66-67页 |
| ·后续研究工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和参加的科研项目 | 第72页 |