基于SVM-PSO算法的大跨度悬索桥可靠度研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 大跨度悬索桥的发展 | 第8-11页 |
| 1.1.1 国外悬索桥发展 | 第8-10页 |
| 1.1.2 国内悬索桥发展 | 第10-11页 |
| 1.2 大跨度悬索桥可靠度分析的必要性 | 第11-12页 |
| 1.3 可靠度分析方法的发展及存在的问题 | 第12-14页 |
| 1.3.1 可靠度分析方法的发展 | 第12-13页 |
| 1.3.2 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 结构可靠度计算方法的基本理论 | 第15-28页 |
| 2.1 可靠度分析的基本概念和原理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 结构可靠性及可靠度 | 第15页 |
| 2.1.2 结构极限状态及极限状态方程 | 第15-16页 |
| 2.1.3 结构失效概率及可靠指标 | 第16-18页 |
| 2.2 结构可靠度的基本分析方法 | 第18-27页 |
| 2.2.1 一次可靠度法 | 第18-21页 |
| 2.2.2 二次可靠度法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 蒙特卡罗法 | 第23-24页 |
| 2.2.4 隐式功能函数求解法 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于SVM-PSO算法的可靠度计算方法 | 第28-49页 |
| 3.1 统计学习理论 | 第28-30页 |
| 3.1.1 机器学习的一般原理 | 第28页 |
| 3.1.2 经验风险最小化 | 第28-29页 |
| 3.1.3 结构风险最小化 | 第29-30页 |
| 3.2 支持向量机基本理论 | 第30-33页 |
| 3.2.1 构造最优超平面 | 第30-31页 |
| 3.2.2 用于函数拟合的支持向量机 | 第31-33页 |
| 3.3 基于SVM的功能函数拟合 | 第33-37页 |
| 3.3.1 样本点的设计 | 第33-34页 |
| 3.3.2 SVM模型的选择 | 第34-35页 |
| 3.3.3 遗传算法对SVM参数优化 | 第35-37页 |
| 3.4 基于PSO算法的可靠指标求解 | 第37-40页 |
| 3.4.1 PSO算法及优化 | 第37-39页 |
| 3.4.2 可靠指标求解 | 第39-40页 |
| 3.5 基于SVM-PSO可靠度方法实现步骤 | 第40-42页 |
| 3.6 算例验证 | 第42-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于挠度控制的大跨度悬索桥可靠度分析 | 第49-63页 |
| 4.1 工程概况 | 第49-50页 |
| 4.2 有限元建模 | 第50-51页 |
| 4.3 随机变量选取 | 第51-52页 |
| 4.4 基于挠度控制可靠度分析 | 第52-61页 |
| 4.4.1 极限状态方程建立 | 第52页 |
| 4.4.2 可靠度分析过程 | 第52-58页 |
| 4.4.3 随机变量参数敏感性分析 | 第58-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 基于应力控制的大跨度悬索桥可靠度分析 | 第63-77页 |
| 5.1 吊杆可靠度分析 | 第63-71页 |
| 5.1.1 吊杆可靠度计算 | 第63-67页 |
| 5.1.2 随机变量参数敏感性分析 | 第67-71页 |
| 5.2 主缆可靠度分析 | 第71-75页 |
| 5.2.1 主缆可靠度计算 | 第71页 |
| 5.2.2 随机变量参数敏感性分析 | 第71-75页 |
| 5.3 基于应力控制的体系可靠度计算 | 第75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 结论与展望 | 第77-79页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
