| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外相关研究历史与现状 | 第14-25页 |
| 1.2.1 概率论与数理统计学在荷载研究中的应用 | 第14-17页 |
| 1.2.2 小样本推断方法研究历史与现状 | 第17-20页 |
| 1.2.3 建筑结构荷载取值及小样本统计推断的研究历史与现状 | 第20-25页 |
| 1.3 研究的目的和主要内容 | 第25-28页 |
| 2 荷载的概率模型及统计推断基础 | 第28-52页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 荷载的概率模型 | 第28-40页 |
| 2.2.1 作用与荷载 | 第28-29页 |
| 2.2.2 荷载分类 | 第29-30页 |
| 2.2.3 荷载的代表值 | 第30-32页 |
| 2.2.4 荷载的两种概率模型 | 第32-33页 |
| 2.2.5 平稳随机过程 | 第33-34页 |
| 2.2.6 拟建结构的可变荷载分析模型 | 第34-38页 |
| 2.2.7 既有结构的可变荷载概率模型 | 第38-40页 |
| 2.3 统计推断方法 | 第40-45页 |
| 2.3.1 统计推断的概念 | 第40页 |
| 2.3.2 统计推断的基本方法 | 第40-45页 |
| 2.4 常用的概率分布 | 第45-49页 |
| 2.5 几种常遇荷载的统计特性 | 第49-52页 |
| 3 无参数信息时极大值Ⅰ型分布参数及分位值的线性回归估计方法 | 第52-61页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 极小值Ⅰ型分布参数及分位值的估计 | 第53-57页 |
| 3.3 极大值Ⅰ型分布参数及分位值的估计 | 第57-59页 |
| 3.4 算例分析 | 第59-60页 |
| 3.5 小结 | 第60-61页 |
| 4 变异系数已知时极大值Ⅰ型分布参数及分位值的线性回归估计方法 | 第61-71页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 变异系数已知时极大值Ⅰ型分布参数的最好线性无偏估计 | 第61-65页 |
| 4.3 变异系数已知时极大值Ⅰ型分布分位值的区间估计 | 第65-67页 |
| 4.4 算例分析 | 第67-70页 |
| 4.5 小结 | 第70-71页 |
| 5 可变荷载代表值的线性回归估计方法 | 第71-84页 |
| 5.1 引言 | 第71页 |
| 5.2 无参数信息时可变荷载代表值的线性回归估计方法 | 第71-75页 |
| 5.2.1 标准值 | 第71-74页 |
| 5.2.2 频遇值和准永久值 | 第74页 |
| 5.2.3 设计值 | 第74-75页 |
| 5.3 变异系数已知时可变荷载代表值的线性回归估计方法 | 第75-77页 |
| 5.3.1 标准值 | 第75-77页 |
| 5.3.2 频遇值和准永久值 | 第77页 |
| 5.3.3 设计值 | 第77页 |
| 5.4 置信度的选择 | 第77-78页 |
| 5.5 算例分析 | 第78-82页 |
| 5.5.1 无参数信息时可变荷载代表值的线性回归估计方法算例 | 第78-80页 |
| 5.5.2 变异系数已知时可变荷载代表值的线性回归估计方法算例 | 第80-82页 |
| 5.6 小结 | 第82-84页 |
| 6 风、雪荷载标准值的线性回归估计 | 第84-101页 |
| 6.1 引言 | 第84-85页 |
| 6.2 风、雪荷载的概率分布模型 | 第85-86页 |
| 6.3 风荷载标准值的计算 | 第86-89页 |
| 6.3.1 基本风速 | 第86-87页 |
| 6.3.2 基本风压 | 第87-88页 |
| 6.3.3 标准值计算公式 | 第88-89页 |
| 6.4 雪荷载标准值的计算 | 第89-90页 |
| 6.4.1 基本雪压 | 第89-90页 |
| 6.4.2 标准值计算公式 | 第90页 |
| 6.5 部分地区风、雪荷载标准值的推断 | 第90-100页 |
| 6.5.1 太原市风荷载标准值的线性回归估计 | 第90-95页 |
| 6.5.2 沭阳县雪荷载标准值的线性回归估计 | 第95-100页 |
| 6.6 小结 | 第100-101页 |
| 7 楼面活荷载标准值的线性回归估计方法 | 第101-114页 |
| 7.1 引言 | 第101页 |
| 7.2 楼面活荷载的概率分布模型 | 第101-103页 |
| 7.3 楼面活荷载标准值的确定 | 第103-104页 |
| 7.4 无参数信息时楼面活荷载标准值的线性回归估计方法 | 第104-107页 |
| 7.5 变异系数已知时楼面活荷载标准值的线性回归估计方法 | 第107-108页 |
| 7.6 算例分析 | 第108-113页 |
| 7.7 小结 | 第113-114页 |
| 8 极值Ⅰ型分布的Jeffreys无信息先验分布 | 第114-121页 |
| 8.1 引言 | 第114-115页 |
| 8.2 确定无信息先验分布的Jeffreys原则 | 第115页 |
| 8.3 Jeffreys先验分布的寻求步骤 | 第115-116页 |
| 8.4 极大值Ⅰ型分布的Jeffreys先验分布 | 第116-119页 |
| 8.5 极小值Ⅰ型分布的Jeffreys先验分布 | 第119-120页 |
| 8.6 小结 | 第120-121页 |
| 9 风、雪荷载标准值的贝叶斯小样本推断方法 | 第121-135页 |
| 9.1 引言 | 第121-122页 |
| 9.2 贝叶斯理论简介 | 第122-125页 |
| 9.3 无参数信息时风、雪荷载标准值的贝叶斯推断方法 | 第125-127页 |
| 9.4 标准差已知时风、雪荷载标准值的贝叶斯推断方法 | 第127-128页 |
| 9.5 算例分析 | 第128-133页 |
| 9.5.1 风荷载算例 | 第128-131页 |
| 9.5.2 雪荷载算例 | 第131-133页 |
| 9.6 小结 | 第133-135页 |
| 10 楼面活荷载标准值的贝叶斯小样本推断方法 | 第135-143页 |
| 10.1 引言 | 第135页 |
| 10.2 无参数信息时楼面活荷载标准值的贝叶斯推断方法 | 第135-137页 |
| 10.3 标准差σ_X已知时楼面活荷载标准值的贝叶斯推断方法 | 第137-139页 |
| 10.4 对比分析 | 第139-142页 |
| 10.5 小结 | 第142-143页 |
| 11 结论及展望 | 第143-146页 |
| 11.1 结论 | 第143-145页 |
| 11.2 展望 | 第145-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 参考文献 | 第147-154页 |
| 附录 | 第154-155页 |
| 附录1 在攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第154页 |
| 附录2 在攻读博士学位期间参与的主要科研项目 | 第154-155页 |
| 附表 | 第155-186页 |
| 附表1 最好线性无偏估计和最好线性不变估计系数表 | 第155-163页 |
| 附表2 系数V_p,C数值表 | 第163-166页 |
| 附表3 D(n,n, j,δ) 数值表 | 第166-174页 |
| 附表4 u(n,n,δ,C) 数值表 | 第174-183页 |
| 附表5 k_1, k_2数值表 | 第183-186页 |
