| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8-13页 |
| ·预应力混凝土桥梁的发展简介 | 第8-9页 |
| ·国内外缺陷桥梁概况 | 第9-11页 |
| ·对预应力混凝土桥梁病害的认识 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·问题的提出 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 缺陷桥梁的结构分析计算理论 | 第15-18页 |
| ·缺陷桥梁拆除的结构分析计算方法介绍 | 第15页 |
| ·结构非线形因素的考虑 | 第15-17页 |
| ·几何非线性的影响 | 第15-16页 |
| ·材料非线性的影响 | 第16-17页 |
| ·结构倒拆计算及体系转换的计算机模拟思路 | 第17-18页 |
| ·杆件拆除及施工荷载 | 第17页 |
| ·体系转换 | 第17-18页 |
| 第3章 反问题的定义、性质和分析方法 | 第18-26页 |
| ·反问题的定义 | 第18-19页 |
| ·反问题的分类 | 第19-21页 |
| ·反问题的不适定性 | 第21-23页 |
| ·反问题的分析方法 | 第23-26页 |
| ·反问题分析方法的特点 | 第23-24页 |
| ·积分方程形式 | 第24-26页 |
| 第4章 基于 BP神经网络的结构损伤识别方法 | 第26-35页 |
| ·人工神经网络基本概念 | 第26-29页 |
| ·人工神经元模型 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第27-28页 |
| ·神经网络的学习及应用 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-33页 |
| ·BP神经网络模型 | 第29页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第29-31页 |
| ·样本的正交试验法 | 第31-32页 |
| ·样本的归一化处理 | 第32-33页 |
| ·神经网络的损伤识别方法 | 第33-35页 |
| 第5章 工程示例 | 第35-68页 |
| ·钟祥汉江公路大桥概况 | 第35-36页 |
| ·计算基本资料及分析图式 | 第36-37页 |
| ·主要技术标准 | 第36页 |
| ·主要材料的物理力学指标和设计参数 | 第36-37页 |
| ·主桥主要参数损伤状况识别 | 第37-42页 |
| ·计算模型的建立 | 第42-52页 |
| ·计算模型 | 第42-51页 |
| ·计算结果分析(以部分工序为例) | 第51-52页 |
| ·上部构造拆除施工介绍 | 第52-55页 |
| ·上部构造拆除施工方案简介 | 第52页 |
| ·拆除施工监测监控方案简介 | 第52-55页 |
| ·基于神经网络的钢束现存预应力识别步骤 | 第55-56页 |
| ·神经的网络的训练和识别过程 | 第56-60页 |
| ·有限元求解过程 | 第56-57页 |
| ·神经网络的训练过程过程 | 第57-60页 |
| ·神经网络的识别结果 | 第60页 |
| ·钢束现存预应力的递推计算方法 | 第60-62页 |
| ·现存预应力计算过程分析 | 第61页 |
| ·钢束现存预应力的递推计算结果 | 第61-62页 |
| ·钟祥桥混凝土强度损失及预应力损失一览表(以第二跨为例) | 第62-68页 |
| ·混凝土强度损失一览表 | 第62-63页 |
| ·钢束预应力损失一览表 | 第63-64页 |
| ·混凝土设计标号与实际标号对比图 | 第64-65页 |
| ·钢束张拉控制应力与现存预应力对比图 | 第65-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·本论文结论 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |