| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·混凝土细观结构的研究现状 | 第11-14页 |
| ·人工神经网络的发展现状和应用概况 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·参考文献 | 第17-19页 |
| 第二章 混凝土孔结构与强度的关系 | 第19-35页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·孔隙率与强度关系分析 | 第19-26页 |
| ·Feret公式 | 第20页 |
| ·Abrams原理 | 第20-21页 |
| ·Powers胶空比理论 | 第21-22页 |
| ·Popovics公式的提出 | 第22-25页 |
| ·其他混凝土孔隙率与强度关系的半经验公式 | 第25-26页 |
| ·孔结构与强度关系分析 | 第26-32页 |
| ·吴中伟教授高强轻质混凝土数学模型 | 第26-27页 |
| ·J. Jambor孔结构与强度数学模型 | 第27-28页 |
| ·孔径分布与强度关系数学模型 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| ·参考文献 | 第33-35页 |
| 第三章 人工神经网络简介 | 第35-51页 |
| ·概述 | 第35-36页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第36-40页 |
| ·神经元模型 | 第36-37页 |
| ·神经网络的结构 | 第37-39页 |
| ·神经网络的学习 | 第39-40页 |
| ·误差逆传播神经网络(BP网络) | 第40-46页 |
| ·BP网络的拓扑结构 | 第40页 |
| ·基本BP算法 | 第40-44页 |
| ·BP网络的不足 | 第44页 |
| ·BP算法的改进 | 第44-46页 |
| ·人工神经网络在土木工程中的应用 | 第46-48页 |
| ·混凝土强度预测 | 第46-47页 |
| ·混凝土耐久性分析 | 第47页 |
| ·结构损伤检测与识别 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| ·参考文献 | 第49-51页 |
| 第四章 基于人工神经网络的混凝土孔结构与强度关系模型 | 第51-67页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·面向MATLAB的BP网络设计 | 第51-53页 |
| ·孔结构预测混凝土强度的新模型 | 第53-61页 |
| ·训练样本和检测样本选取 | 第53-54页 |
| ·输入输出层设计 | 第54页 |
| ·隐含层设计 | 第54-55页 |
| ·模型建立中应注意的问题 | 第55-56页 |
| ·模型建立过程及预测结果分析 | 第56-61页 |
| ·混凝土孔隙率预测的新模型 | 第61-65页 |
| ·训练样本和检测样本选取 | 第62页 |
| ·网络结构设计 | 第62页 |
| ·网络训练函数选择 | 第62-63页 |
| ·网络训练结果 | 第63-64页 |
| ·模型预测结果分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| ·参考文献 | 第66-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·本文的主要结论 | 第67页 |
| ·研究展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |