| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 装配式梁桥横向连接损伤识别的意义 | 第11页 |
| 1.2 装配式梁桥横向连接的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 结构损伤识别技术现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 横向连接损伤对应力分布系数变化影响分析 | 第18-38页 |
| 2.1 依托工程概况及其有限元模型 | 第18-20页 |
| 2.2 应力横向分布系数 | 第20-24页 |
| 2.2.1 荷载横向分布系数 | 第20-21页 |
| 2.2.2 影响面和影响线 | 第21-22页 |
| 2.2.3 梁桥挠度、内力、应力横向分布系数计算方法 | 第22-24页 |
| 2.3 横向连接损伤对应力横向分布系数的影响规律 | 第24-35页 |
| 2.3.1 横向连接损伤工况 | 第24-25页 |
| 2.3.2 横向布载方案 | 第25-30页 |
| 2.3.3 单个横向连接不同程度损伤对应力横向分布系数的影响 | 第30-33页 |
| 2.3.4 多个横向连接损伤对应力横向分布系数的影响 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-38页 |
| 第3章 横向连接损伤识别的遗传优化神经网络算法 | 第38-44页 |
| 3.1 BP神经网络基本原理 | 第38-40页 |
| 3.1.1 人工神经网络基础知识 | 第38页 |
| 3.1.2 BP神经网络 | 第38-39页 |
| 3.1.3 BP神经网络模型存在的问题及改进 | 第39-40页 |
| 3.2 遗传算法（GA）基本理论 | 第40-42页 |
| 3.3 基于遗传优化神经网络算法的横向连接损伤识别技术 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 横向连接损伤识别的GA-BP网络模型 | 第44-56页 |
| 4.1 神经网络训练及测试数据工况 | 第44-45页 |
| 4.1.1 单个横向连接损伤工况设定 | 第44-45页 |
| 4.1.2 多个横向连接损伤工况设定 | 第45页 |
| 4.2 单个横向连接损伤定位及损伤程度识别 | 第45-52页 |
| 4.2.1 单个横向连接损伤定位 | 第45-49页 |
| 4.2.2 单个横向连接损伤程度识别 | 第49-52页 |
| 4.3 多个横向连接损伤定位及损伤程度模拟 | 第52-55页 |
| 4.3.1 多个横向连接损伤定位 | 第52-54页 |
| 4.3.2 多个横向连接损伤程度识别 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于实测梁板应力的横向连接损伤识别 | 第56-68页 |
| 5.1 基于静载试验的吊水岩大桥横向连接损伤识别 | 第56-62页 |
| 5.1.1 静力荷载试验工况 | 第56-58页 |
| 5.1.2 应力分布系数实测值和计算值 | 第58-61页 |
| 5.1.3 试验荷载下的横向连接损伤识别 | 第61-62页 |
| 5.2 吊水岩大桥横向连接实时健康监测与安全评价 | 第62-67页 |
| 5.2.1 实时健康监测系统 | 第62-63页 |
| 5.2.2 温度应力的剔除和监测数据噪声控制 | 第63-66页 |
| 5.2.3 基于实时数据的横向连接损伤识别与横向连接评分系统 | 第66-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-71页 |
| 6.1 结论 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第77页 |
